通过BadBoy录制WebTours登录操作: 由此可以看出,BadBoy录制的脚本,结构非常清晰 然后做回放操作: 这是由于关联的原因,导致回放失败

前言 Jmeter是一款性能测试,压力测试的开源工具,被大量的测试人员拿来测试产品的性能,负载等等. Jmeter除了强大的预置的各种插件,各种可视化图表工具以外,也有些固有的缺陷,例如: 我们往往只能在报告中分析同一个部署的性能,不方便进行纵向的比较,例如我们每个build都会跑一次性能测试,但是两个build之间性能有没有变差?这些只能我们拿到结果报告,然后自己用其他第三方工具来分析 Jmeter的图表插件产生的报告不够灵活,一般是固定的几个维度,不能更灵活的进行分析 本文会尝试将JMete

1.硬件要求:包括客户端和服务端的cpu,mem,network,disk等,这些硬件设备必须满足性能测试的前提下,才能进行性能测试,否则得到的各项指标不一定是正确的 2.场景分析: 测试前的准备工作:测试环境(最好是独立的性能测试环境),测试工具(jmeter.lr等).其他配置等 用户分析:单个接口使用最频繁,一定时间内达到最大峰值,整个系统在一定时间内,所有用户请求达到最大峰值 场景分析:根据用户分析模拟用户请求,创建测试脚本 测试分析:结合场景分析,采用负载测试.压力测试.稳定性测试等

[前言]这是国外知名博主 Davey Shafik所撰写的 PHP 应用性能分析系列的第一篇,阅读第二篇可深入了解 xhgui,第三篇则关注于性能调优实践. 什么是性能分析? 性能分析是衡量应用程序在代码级别的相对性能.性能分析将捕捉的事件包括:CPU的使用,内存的使用,函数的调用时长和次数,以及调用图.性能分析的行为也会影响应用性能. 影响的程度取决于基准测试.基准测试在外部执行,用于衡量应用真实性能.所谓真实性能,即终端用户所体验的应用表现. 什么时候应该进行性能分析? 在考虑是否进行性能分

转自:http://www.cnblogs.com/Carrie_Liang/archive/2008/11/10/1330997.html 前文再续,续接上一回.上一篇讲了如何利用Assertion将测试结果进行初步的筛选.那么,当我们拿到了测试结果之后,我们应该如何去看待它们呢?它们又是怎么来的呢? 一.Listener的使用 用过LoadRunner的人应该都知道,LoadRunner会为我们提供一大堆图标和曲线.但是在Jmeter里,我们只能找到几个可怜的Listener来方便我们查看测

ant版本:https://ant.apache.org/bindownload.cgi jdk版本 注: ant 1.10    --->   jdk1.8 ant 1.9      --->   jdk1.7 jacoco版本:https://www.eclemma.org/jacoco/ tomcat版本 catalina.bat配置: set JAVA_OPTS=-server -Xms1024m -Xmx1024m -XX:PermSize=512M -XX:MaxNewSize=5

[前言]这是国外知名博主 Davey Shafik所撰写的 PHP 应用性能分析系列的第一篇,阅读第二篇可深入了解 xhgui,第三篇则关注于性能调优实践. 原文链接如下: https://blog.engineyard.com/2014/profiling-with-xhprof-xhgui-part-1 https://blog.engineyard.com/2014/profiling-with-xhprof-xhgui-part-2 https://blog.engineyard.com

Jmeter测试结果分析这一篇,我打算分成上下两部分.上篇,主要讲述如何使用jmeter中Assertion对结果进行简单的分类:下篇,主要讲述的是当我们拿到测试结果后,我们应该如何去看待这些测试结果. 用过LoadRunner的人都知道,LoadRunner本身提供了很多函数可以对收集回来的结果进行一些初步的分析.例如可以做到判断返回的结果是否正确:判断request的response time是否大于x秒之类的.相比起LoadRunner,Jmeter在这方面没有那么强大,但是个人认为,对于

Jmeter测试结果分析(下) 前文再续,续接上一回.上一篇讲了如何利用Assertion将测试结果进行初步的筛选.那么,当我们拿到了测试结果之后,我们应该如何去看待它们呢?它们又是怎么来的呢? 一.Listener的使用 用过LoadRunner的人应该都知道,LoadRunner会为我们提供一大堆图标和曲线.但是在Jmeter里,我们只能找到几个可怜的Listener来方便我们查看测试结果.但是,对于初学者来说,一些简单的结果分析工具可以使我们更容易理解性能测试结果的分析原理.所以,千万别小

背景 日常工作中,经常会用到Jmeter去压测,毕竟LR还要钱(@￥&*...),而最常用的接口压力测试,我们都是通过聚合报告去查看压测结果的,然鹅聚合报告的真的是丑到家了,作为程序猿这当然不能忍!那我们要怎么给它变得好看点捏? 如何华丽变身? 方式 优点 缺点 场景 Jmeter+ant+Jenkins 快捷,上手简单 报告还是不够美观.直观,如果测试接口一多,报告就会显示臃肿不够直观 看最终报告 Grafana+Jmeter+Influxdb(推荐) 数据可视化,数据直观,筛选功能强大,拓展

性能分析小案例系列,可以通过下面链接查看哦 ps:这些分析小案例不能保证百分比正确,是博主学习过程中的总结,仅做参考 前提 本机有一个很占用 CPU 的项目,放在了 Tomcat 下启动着 如何定位 Jmeter 聚合报告 可以看到平均响应时间不断的上升,但是吞吐量(TPS)很低 平均响应时间一般超过 1s,就要排除网络有没有瓶颈 排查网络是否有瓶颈 在 cmd ping 自己的服务器 ip 地址,看是否有很大的延时或丢包 可以看到,没有丢包,而且延时也很低,证明网络没有问题 在服务器中,通过

前言 本篇文章引用了小菠萝测试笔记,大部分内容非原创,基于自身实操过程中,完善了部分. 本篇随笔是在Linux上搭建的,后面会补充在docker以及k8s上如何部署安装 工具介绍 工具 介绍 Jmeter 压测工具 InfluxDB Go 语言开发的一个开源分布式时序数据库,非常适合存储指标.事件.分析等数据 Grafana Javascript 开发的前端工具,用于访问 InfluxDB,自定义报表.显示图表等,支持二次开发 Centos8安装InfluxDB InfluxDB 官网下载路径:

在分析python代码性能瓶颈,但又不想修改源代码的时候,ipython shell以及第三方库提供了很多扩展工具,可以不用在代码里面加上统计性能的装饰器,也能很方便直观的分析代码性能.下面以我自己实现的一个快排代码为例,带你使用集中不同的性能分析工具. def quick_sort(data, low, high): if low >= high: return left, right = low, high key = data[left] while left < right: whil

前言 本节我们开始讲讲这一系列性能比较的终极篇IN VS EXISTS VS JOIN的性能分析,前面系列有人一直在说场景不够,这里我们结合查询索引列.非索引列.查询小表.查询大表来综合分析,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. IN VS EXISTS VS JOIN性能分析 我们继续创建测试表,如下 CREATE SCHEMA [compare] CREATE TABLE t_outer ( id INT NOT NULL PRIMARY KEY,

前言 本节我们来综合比较NOT IN VS NOT EXISTS VS LEFT JOIN...IS NULL的性能,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. NOT IN.NOT EXISTS.LEFT JOIN...IS NULL性能分析 我们首先创建测试表 USE TSQL2012 GO CREATE SCHEMA [compare] CREATE TABLE [compare].t_left ( id INT NOT NULL PRIMARY KE

前言 本节我们来分析LEFT JOIN和NOT EXISTS,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. LEFT JOIN...IS NULL和NOT EXISTS分析 之前我们已经分析过IN查询在处理空值时是基于三值逻辑,只要子查询中存在空值此时则没有任何数据返回,而LEFT JOIN和NOT EXISTS无论子查询中有无空值上处理都是一样的,当然比较重要的是利用LEFT JOIN...IS NULL来检查NULL.基于二者返回的结果集是一样的,下面我们

前言 前面我们学习了NOT EXISTS和NOT IN的比较,当然少不了EXISTS和IN的比较,所以本节我们来学习EXISTS和IN的比较,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 初步探讨EXISTS和IN 我们创建表Table1并且取出前面创建BigTable表中的六条数据并插入其中,同时有一条数据重复,如下: CREATE TABLE Table1 (IntCol UNIQUEIDENTIFIER) Insert into Table1 (IntC

前言 上一节我们分析了INNER JOIN和IN,对于不同场景其性能是不一样的,本节我们接着分析NOT EXISTS和NOT IN,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 初步探讨NOT EXISTS和NOT IN NOT EXISTS和NOT IN有很大的不同,尤其是对NULL的处理,为何这样说,当子查询中有NULL时,此时NOT IN不会返回任何行,下面我们来看下简单的示例. USE TSQL2012 GO WITH table1 AS ( SELE

前言 本节我们来讲讲联接综合知识,我们在大多教程或理论书上都在讲用哪好,哪个性能不如哪个的性能,但是真正讲到问题的实质却不是太多,所以才有了本系列每一篇的篇幅不是太多,但是肯定是我用心去查找许多资料而写出,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 初次探讨INNER JOIN和IN性能分析 接下来我们看第一篇联接综合知识讲解INNER JOIN和IN的比较分析,我们通过创建表来看INNER JOIN. 创建测试表1 CREATE TABLE Table1

引言 本文为 Java 性能分析工具系列文章第三篇,这里将介绍如何使用 Java 任务控制器 Java Mission Control 深入分析 Java 应用程序的性能,为程序开发人员在使用 Java 任务控制器的时候提供帮助.第一篇:操作系统工具,第二篇:Java 内置监控工具. JMC 是在 JAVA 7u40 发布中加入的性能监控工具.使用过 JDK 6 中 JRockit JVM 的用户并不会陌生,因为它是 Java 7 中 JMC 功能的一部分.启动 JMC 后将会显示当前机器中的所

引言 本文为 Java 性能分析工具系列文章第二篇,第一篇:操作系统工具.在本文中将介绍如何使用 Java 内置监控工具更加深入的了解 Java 应用程序和 JVM 本身.在 JDK 中有许多内置的工具,其中包括: jcmd:打印一个 Java 进程的类,线程以及虚拟机信息.适合用在脚本中.使用 jcmd - h 来查看使用方法. jconsole:提供 JVM 活动的图形化展示,包括线程使用,类使用以及垃圾回收(GC)信息. jhat:帮助分析内存堆存储. jmap:提供 JVM 内存使用信息