一.性能测试指标
在用jmeter做性能测试之前,首先要回顾下性能测试的关键指标
1.系统吞吐量throughput
单位时间内系统的请求数目
在没有达到性能瓶颈时吞吐量和虚拟用户间存在一定的联系
F=VU*R/T——VU:虚拟用户数,R:每个用户发出的请求数,T:考察的时间
2.响应时间(系统延迟)
通常一个系统的性能受吞吐量和响应时间两个条件的约束,有以下两种场景
吞吐量越大,系统延迟越大,因为请求量过大,系统繁忙,响应速度降低
系统延迟越好,能支持的吞吐量就越高,因为响应速度快,因此能处理更多的请求
3.并发数
系统能够同时处理的请求数/事务数
4.QPS(TPS)
并发数/响应时间假定系统响应时间一致的情况下,并发数越大,QPS也越高;当并发数超过一定值(系统瓶颈)时,响应时间变慢,QPS降低
依赖于公司的监控系统,做接口压力测试时主要关注点在qps,响应时间以及准确率,并发数是要靠算的
二.jmeter接口测试
创建测试计划,添加线程组,在线程组里面添加HTTP请求,设置http请求详情(包括服务器IP和端口号,协议,方法,编码,请求方法,方法中的参数等),为http请求添加请求头,为了查看jmeter的运行结果,需要添加监听器(常用的有“查看结果树”和“聚合报告”)
如何使用csv文件实现参数化:添加配置元件CSVDataSetConfig
以下介绍一些配置项的概念
线程组管理:设置线程数,设置ramp_upperiod,设置执行测试的次数
线程组元件控制Jmeter运行测试时使用的线程数,每个线程会作为一个整体执行测试计划并完全独立于其他测试线程,多线程用来模拟到达服务器的同步连接;Ramp-upperiod告诉JMeter多久开始"ramp-up"选择的全部线程。如果使用10个线程,ramp-upperiod是100秒,那么JMeter用100秒使所有10个线程启动并运行。每个线程会在上一个线程启动后10秒(100/10)启动。如果有30个线程和一个120秒的ramp-upperiod,那么每个连续的线程会延迟4秒;修改jmeter的线程数会加快数据的生成速度。
你的硬件能力会限制你有效运行JMeter的线程数。它也会依赖于你服务器的速度(一个更快的服务器因为它更加快速的返回一个请求所以会使JMeter工作更加努力)。JMeter工作越多,它的时间信息就越不准确。JMeter做越多的动作,每个线程必须等待访问CPU的时间越长,定时信息越长。如果你需要大规模的负载测试,考虑在多个机器上运行多个非用户界面的JMeter。
这里需要明确并发的概念,曾经看到小伙伴在单机笔记本上发起了600个线程,这种情况下设置线程数过多资源不足负载机排队,另外请求数据在网络队列上也有排队,到达服务端也会排队,严格意义上的并发很难指定,如果不能达到性能测试的瓶颈,可以考虑增加机器
减少资源使用的一些建议:使用非用户界面模式:jmeter-n-ttest.jmx-ltest.jtl?尽可能少的使用监听器;如果使用-l标志??不要使用函数模式?使用CSV输出而不是XML?仅保存你需要的数据?尽可能少的使用断言
三.压力模拟工具
若为Java类接口且单机并发数控制在500内,则可选择Jmeter或者Loadrunner。
若为WebService类接口且单机并发数控制在500内,则可选择SoapUI或者Loadrunner。
若单机并发数超过500且控制在5000内,则可选择Loadrunner。
若单机并发数超过5000,则建议采用负载集群,即采用“中控(ControlCenter)+多机部署(LoadGenerator)”方案。
四.测试场景
1.系统达到**qps时的响应时间;
2.单个机器可以达到的qps;总的请求数不变,逐渐增加线程数(线程数越大,数据的生成速度越快,总的请求数不变,当qps不随线程数的增大而改变时,可以认为得到了结果值)
作者:for_choc