https://blog.csdn.net/lzqinfen/article/details/46820673 tps抖动厉害的原因?突然增加成倍的用户,如果性能表现良好,TPS应该成倍增加,响应时间不变:如果性能表现一般,TPS增加一些,响应时间增加一些:如果性能表现不好,则TPS没啥变化,响应时间增加,而且可能出现抖动现象,因为用户太多,处理不过来.是正常现象1:观察资源抖不抖动,是否资源的抖动导致TPS抖动2:FULL GC太过频繁,查看JVM参数配置3:pacing设置过大4.java编

PV->TPS转换模型 由上一篇“性能测试学习之二 ——性能测试模型(PV计算模型)“ 得知 TPS = ( (80%*总PV)/(24*60*60*(T/24)))/服务器数量 转换需要注意: 1.性能测试脚本中,只保留与性能点相关的内容,异步处理的,保留多个请求:2.在执行场景中,不模拟浏览器缓存,确保每次请求都到达应用服务器:3.在执行场景中,每次迭代,都模拟一个新用户,而且清除用户缓存信息,确保每个用户每次发送请求都是全新的. TPS波动模型 TPS表现轨迹可以总结为两大类: 1. TP

1.背景 不知大家在使用JMeter工具进行性能测试时,是否遇到过JTL结果文件过大导致GUI页面长时间解析无响应的问题.这种情况往往出现在稳定性测试场景下,此时的JTL文件大小可能已经达到G级别了.网上查阅了很多资料,有说改动jmeter.properties相关配置,能改变JTL记录间隔进而变相减小JTL文件(我没去验证,感觉没从根上解决问题).终于在网上找到了一个能解析大JTL文件的工具(一个jar包),此jar包是TEST FAN的人开发的(使用cmd窗口会输出logo),使用确实解析出

****************************************************************************** 本文主要介绍利用Jmeter进行AI图像识别接口测试 1.测试需求关键点分析 2.测试准备工作 3.测试过程与测试结果统计 ****************************************************************************** 一.测试需求关键点分析 1)AI图片稽查算法模型优化功能需求

上一节中,我们了解了jmeter的一此主要元件,那么这些元件如何使用到性能测试中呢.这一节创建一个简单的测试计划来使用这些元件.该计划对应的测试需求. 1)测试目标网站是fnng.cnblogs.com 2)测试目的是该网站在负载达到20 QPS 时的响应时间. QPS 解释 QPS : Query Per Second 每秒查询率.是一台查询服务器每秒能够处理的查询次数.在因特网上,作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量. 为了达成预期的测目的,需要需要在jmeter中建立一个测

先说下问题: 我在做性能測试时,使用JMeter搞了100个并发,以100TPS的压力压測十分钟,但压力一直出现波动.并且出现波动时JMeter十分卡,例如以下图: 周期性TPS波动 各种猜測: 所以開始找环境的各种原因,起初以为是JMeter的连接被"劫持"了,不然JMeter也不会卡的.所以,花了整整一下午时间.去排除压測机环境.被压測环境(TCP连接数.程序上的问题等等),但一直没找到原因. 后来.换成LR后,压測正常.所以開始怀疑是JMeter自身的问题. 原因找到: 后来想起

这个问题我也遇到过,然后网上搜到了这篇文章! 先说下问题: 我在做性能测试时,使用JMeter搞了100个并发,以100TPS的压力压测十分钟,但压力一直出现波动,而且出现波动时JMeter十分卡,如下图: 周期性TPS波动 各种推测: 所以开始找环境的各种原因,起初以为是JMeter的连接被“劫持”了,不然JMeter也不会卡的.所以,花了整整一下午时间,去排除压测机环境.被压测环境(TCP连接数.程序上的问题等等),但一直没找到原因.后来,换成LR后,压测正常.所以开始怀疑是JMeter自身

1.聚合报告 我们可以看到,通过这份报告我们就可以得到通常意义上性能测试所最关心的几个结果了. Samples -- 本次场景中一共完成了多少个Transaction Average -- 平均响应时间 Median -- 统计意义上面的响应时间的中值 90% Line -- 所有transaction中90%的transaction的响应时间都小于xx Min -- 最小响应时间 Max -- 最大响应时间 PS: 以上时间的单位均为ms Error -- 出错率 Troughput -- 吞

Jmeter是一款简单灵活且强大的性能测试工具,同时也可以做接口测试. 由于初识jmeter,今天来记录一下如何对一个web进行一个简单的压力测试. 1.首先在测试计划里面添加一个线程组,然后再其下面添加一个“HTTP请求”,来存放我们要测试的web信息. a.web的IP地址 b.请求方式:这里用的是get c.路径 d.发送请求时的入参 参考图片如下: 2.因为我们要做压力测试,所以在线程组页面也要进行一些设置 a.线程数==20     这里的线程数也就是我们所说的用户并发数,有20个用户

测试环境 apache-jmeter-2.13   1.   问题描述 单台机器的下JMeter启动较大线程数时可能会出现运行报错的情况,或者在运行一段时间后,JMeter每秒生成的请求数会逐步下降,直到为0,即JMeter运行变得很“卡”. 2.   解决方法 1)设置JVM内存 找到JMeter bin目录下的jmeter.bat文件,notepad等文本工具打开,编辑 找到如下内容, rem See the unix startup file for the rationale of th

JMeter自身运行性能优化   by:授客 QQ:1033553122 测试环境 apache-jmeter-2.13   1.   问题描述 单台机器的下JMeter启动较大线程数时可能会出现运行报错的情况,或者在运行一段时间后,JMeter每秒生成的请求数会逐步下降,直到为0,即JMeter运行变得很“卡”. 2.   解决方法 1)设置JVM内存 找到JMeter bin目录下的jmeter.bat文件,notepad等文本工具打开,编辑 找到如下内容, rem See the unix

对于并发量很大的需求,如上万并发量,受到CPU和内存的限制,单机模拟场景是实现不了的,为了让JMeter提供更大的负载能力,须使用它的分布式机制,即多台机器同时产生负载的功能. 以下参数分析可用于配置负载分布台数的参考:通常,4G内存最多可达到2000左右的并发量.在1.4G Hz-3GHz 的CPU .1GB 内存的 JMeter 客户端上,可以处理线程 100-300.但是Web Service 例外.XML处理是 CPU 运算密集的,会迅速消耗掉所有的CPU .一般来说,以XML技术为核心

如果你想从头学习Jmeter,可以看看这个系列的文章哦 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1746599.html 为什么要做分布式 Jmeter 本身的局限性 一台压力机的 Jmeter 默认最大支持 1000 左右的并发用户数(线程数),再大的话,容易造成卡顿.无响应等情况,这是受限于 Jmeter 其本身的机制和硬件配置(内存.CPU等) 由于 Jmeter 是 Java 应用,对 CPU 和内存的消耗较大,在需要模拟大量并发用户数时,单机很容

场景 单台机器的下JMeter启动较大线程数时可能会出现运行报错的情况,或者在运行一段时间后,JMeter每秒生成的请求数会逐步下降,直到为0,即JMeter运行变得很"卡",这时候我们可以调整JVM内存,来对Jmeter进行优化 设置JVM内存 ①找到JMeter bin目录下的jmeter.bat文件:Linux找jmeter.sh文件,编辑打开 ②查找以下内容 rem See the unix startup file for the rationale of the follo

经常收到微信好友的各种问题咨询,今天分享一个比较有代表性的,希望对大家有所帮助. 一位微信好友的提问 问题如下: 问题分析 先简单介绍下服务端的处理逻辑,关于登录,服务端的逻辑一般是:校验用户名.密码(可能还有验证码,但是压测环境都会特殊处理),成功后,会根据规则(比如拼接时间戳等字符串.加盐.加密),生成一个tokenId,然后存入redis:关于依赖登录的请求,服务端的逻辑一般是:会校验传入的tokenId在redis中是否存在,存在,表示用户已经登录ok了,否则会返回登录超时之类的信息:

在使用jmeter压测过程中,可能会度遇到内存溢出的错误,这是为什么呢?因为jmeter是java写的应用,java应用jvm堆内存heap受负载机硬件限制,虽然我们可以调整堆内存大小,但是单机无法支撑数以万计大并发,此时,需要多个负载机进行分压测试,这样性能瓶颈就不会是我们的负载机了. 分布式的原理 jmeter分布式压测时,选择其中一台作为控制机,其余的机器做为负载机,执行时,控制机会把脚本发送到每个负载机上,负载机获取到脚本就执行脚本(负载机只需要启动jmeter-server.bat或者

目录 一.Locust 性能测试 (一). 性能测试工具 主流性能测试工具对比 认识Locust (二) locust 基本用法 1.安装locust 2.编写用例 3. 启动测试 GUI 模式启动 locust 命令行模式启动 locust 4. locust概念 (三) locust 自定义压测协议 websocket 什么是websocket协议 ? 选择websocket 客户端 创建WebSocketUser (四). locust 核心组件 核心组件: 2类 ,4个 重要的属性: (

最近使用loadrunner压测一个项目的时候,发现TPS波动巨大.且平均值较低.使用jmeter压测则没有这个问题.经过多方排查发现一个让人极度费解的原因: 原脚本: //脚本其他代码...... web_submit_data("aaa", "Action=http://demo.ddd.com/aaa?a=xr23498isfgljfsfd&b=adfasdfoi4308askdfjkla", //此处为密文链接 "Method=POST&q

1.背景 前段时间,性能测试团队经历了一个规模较大的门户网站的性能优化工作,该网站的开发和合作涉及多个组织和部门,而且网站的重要性不言而喻,同时上线时间非常紧迫,关注度也很高,所以对于整个团队的压力也非常大. 在此,把整个经历过程给大家分享一下,包括了主要包括了如何使用性能测试的压测工具,压测前的性能问题评估,以及压测执行后的性能问题分析.瓶颈定位. 该门户网站的服务器是放在华通和阿里云的平台上的,所以对华通和阿里共建的云平台安全及应急措施方面要求非常高,需要团队给予全力的保障和配合. 性能测试

简介 经过上次轻松搭建了一个Redis的环境并用Java代码调通后,这次我们要来看看Redis的一些坑以及Redis2.8以后带来的一个新的特性即支持高可用特性功能的Sentinel(哨兵). Redis的一些坑 Redis是一个很优秀的NoSql,它支持键值对,查询方便,被大量应用在Internet的应用中,它即可以用作Http Session的分离如上一次举例中的和Spring Session的结合,还可以直接配置在Tomcat中和Tomcat容器结合并可以自动使用Redis作Session