压力测试-JMeter安装、入门、结果分析

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1.写在前面

等到服务上线后,在业务压力的冲击下,会发现程序运行非常的慢,或者是宕机,莫名其妙的出现各种问题,只会进行一些无脑的硬件资源扩容,哪扩容真的能解决问题吗?

能解决的问题其实非常有限,同时也会带来新的问题, 资源浪费 !因此要确保项目上线稳定可靠,必须要性能压力测试,便于早发现服务问题,早解决性能问题。 降本提效 ,始终是技术人员在企业中最能体现价值的核心技能。

当然,随着公司规模的扩张,部门扩张对每个人的要求不再是全能型,而是专业人才。在企业里压力测试会专门交给测试人员去做,但是身为后端研发工程师,对压力测试的技术也必须要懂要会,毕竟在企业中,最有机会成为技术Leader就是后端研发工程师,技术Leader必须是个全面人才。

要想成为技术Leader,压力测试就必须得会,那么今天我们就来谈谈压力测试得一些内容,主要从以下这些内容进行分享:

  • 常用得压测工具
  • 压测环境准备
  • 压测入门,压测结果分析
  • 常用参数解析

好了,废话不多说,下面进入正题!!!

2.常用压测工具

  1. Apache的ab压力测试
  2. Nginter 韩国研发
  3. Arthas 阿里测试工具
  4. JMeter : 可视化的测试工具

注意:测试容易受到网络抖动的干扰,服务器硬件配置环境影响;因此压力测试一般情况下,都应该在内网进行,不在外网去测试;

3.压测机环境准备:JMeter部署

官网:https://jmeter.apache.org/
教程:http://www.jmeter.com.cn/2747.html

Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具。用于对软件做压力测试,它最初被设计用于Web应用测试,但后来扩展到其他测试领域。 它可以用于测试 静态和动态资源 ,例如静态文件、Java 小服务程序CGI 脚本Java 对象数据库FTP 服务器 , 等等。

3.1 JMeter下载安装&启动&配置

jemeter镜像下载地址:jmeter.apache.org/

windows可以使用图形化界面进行测试,linux建议使用命令模式进行测试。但是为了测试的便捷性,我们使用jmeter的图形化界面进行压力测试。

1 )使用windows方法进行启动

image.png

2 )配置外观

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3 )中文简体

需要修改jmeter.properties

image.png

image.png

language=zh_CN

好了,jmeter启动使用是很简单的。

3.2 入门案例

疑问:SpringBoot理论上线?200TPS

为什么单体的SpringBoot并发怎么这么高?9000+

1 )新建压力测试

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2 )配置线程组:

1660712381966.jpg

线程属性说明:ramp-up背后含义不好理解,案例做完有详细解释

  • 线程数: 5000 , 线程数量
  • ramp-up:表示在指定时间之内把这些线程全部启动起来。 这里表示 5s以内把 5000 个线程全部启动起来。
  • 循环次数:20 ,表示把 5000 thread /5s 循环 20 次

3 )配置HTTP接口:

http://localhost:8080/user/findByUsername/llsydn

image.png

image.png

选择Java,选择keepalive方式,使用长连接的方式,防止频繁的建立连接,关闭连接消耗性能,这样我们的压测的性能消耗就会有部分消耗在建立,关闭连接的网络消耗上,这样会导致我们的压测数据不准确

4 )配置结果监听:

配置监听器:监听压测结果【聚合报告和汇总结果很类似,看一个就行】

  1. 聚合报告:查询结果信息聚合汇总,例如样本、平均值、通吐量、最大值、最小值...
    1. 图像结果:分析了所有请求的平均值、终止、偏离值和通吐量之间的关系。
  2. 汇总结果:汇总压测结果
    1. 汇总图:将压测结果以图像形式展示
  3. 察看结果树:记录每一次压测请求

image.png

添加方法,按照上图所示即可。

image.png

3.2.3、压测结果解释

1 )聚合报告:

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  • 样本(sample): 发送请求的总样本数量
  • 响应时间【单位ms】:
    • 平均值(average):平均的响应时间
    • 中位数(median): 中位数的响应时间,50%请求的响应时间
    • 90%百分位(90% Line): 90%的请求的响应时间,意思就是说90%的请求是<=1765ms返回,另外10%的请求是大于等于1765ms返回的。
    • 95%百分位(95% Line): 95%的请求的响应时间,95%的请求都落在1920ms之内返回的
    • 99%百分位(99% Line): 99%的请求的响应时间
    • 最小值(min):请求返回的最小时间,其中一个用时最少的请求
    • 最大值(max):请求返回的最大时间,其中一个用时最大的请求
  • 异常(error): 出现错误的百分比,错误率=错误的请求的数量/请求的总数
  • 吞吐量TPS(throughout): 吞吐能力,这个才是我们需要的并发数!!!
  • Received KB/sec----每秒从服务器端接收到的数据量
  • Sent KB/sec----每秒从客户端发送的请求的数量

2 )汇总报告

image.png

  • 样本(sample): 发送请求的总样本数量
  • 响应时间【单位ms】:
    • 平均值(average):平均的响应时间
    • 最小值(min):请求返回的最小时间,其中一个用时最少的请求
    • 最大值(max):请求返回的最大时间,其中一个用时最大的请求
    • 标准偏差:度量响应时间分布的分散程度的标准,衡量响应时间值偏离平均响应时间的程度。标准偏差越小,偏离越少,反之亦然。
  • 异常(error): 出现错误的百分比,错误率=错误的请求的数量/请求的总数
  • 吞吐量TPS(throughout): 吞吐能力,这个才是我们需要的并发数
  • 每秒接收 KB/sec----每秒从服务器端接收到的数据量
  • 每秒发送KB/sec----每秒从客户端发送的请求的数量
  • 平均字节数

3 )察看结果树:

记录了样本中的每一次请求

image.png

4 )图形结果

分析了所有请求的平均值、终止、偏离值和通吐量之间的关系

  • 横坐标:为请求数量,单位个数
  • 纵坐标:响应时间,单位ms

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3.2.4、线程属性参数原理

线程属性参数原理结论:

  • 线程数设置:根据项目并发需求确定
  • Ramp-Up Period设置:不宜过小也不宜设置过大,经验的做法是设置ramp-up period等于总线程数
  • 循环次数:决定测试执行时间

1 )参数基本概念

线程数:

  • 线程组常用来模拟并发用户访问,每个线程均独立运行测试计划。

循环次数:循环执行多少次操作

  • 循环次数表示了循环执行多少次操作!循环次数直接决定整个测试单个线程的执行时间,和整体测试执行时间。
    • 单线程执行时间 = 单请求平均响应时间 * 循环次数
    • 整个测试耗时 = 单线程执行时间 + (Ramp-Up - Ramp-Up / 线程数)

Ramp-Up:建立全部线程耗时

  • Ramp-Up Period(in-seconds)代表隔多长时间执行, 0 代表同时并发
  • 用于告知JMeter 要在多长时间内建立全部的线程,默认值是 0 。

2 )为什么需要有Ramp-Up Period,立刻创建出来所有的线程不是更好?

  • 目的是为了模拟大部分网站的真实用户并发场景

  • 对于绝大多数的网址或应用,更真实的情况是并发用户逐渐递增,而不是从一开始便立即有大量并发的用户,“ramp-up period”概念的引入可以覆盖测试这个场景;


好了,以上就是压力测试-JMeter安装、入门、结果分析的分享了。

可能内容有点长,大家伙耐心点看喔!!!

个人理解,可能也不够全面,班门弄斧了。

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