Как использовать JMeter для тестирования производительности и нагрузочного тестирования?
Как использовать JMeter для тестирования производительности и нагрузочного тестирования?

давай расскажем историю

Сегодня я поругался со своей девушкой (при условии, что у тебя есть девушка).

Сегодня вечером ты снова спишь один на диване. Этой ночью ты лежишь на диване и не можешь спать по ночам.

Решил узнать это - как использовать JMeter для тестирования производительности и нагрузочного тестирования.

Предисловие

Нагрузочное тестирование JMeter и тестирование производительности

Нагрузочное тестирование JMeter — это процесс тестирования, выполняемый с использованием инструмента нагрузочного тестирования Apache JMeter, который представляет собой настольное приложение с открытым исходным кодом на основе Java. JMeter для нагрузочного тестирования — важный инструмент для принятия решения о том, сможет ли тестируемое веб-приложение справиться с высокими требованиями к нагрузке. Это также помогает анализировать работу сервера в целом при большой нагрузке.

Тестирование производительности JMeter — это метод тестирования, выполняемый с использованием Apache JMeter для проверки производительности веб-приложений. JMeter для тестирования производительности помогает тестировать статические и динамические ресурсы, помогает обнаруживать одновременных пользователей на веб-сайте и предоставляет различный графический анализ для тестирования производительности. Тестирование производительности JMeter включает в себя нагрузочное тестирование и стресс-тестирование веб-приложений.

  • Apache JMeter тестинструментсуществоватьпроизводительностьтест Следующие преимущества предоставляются в
  • JMeter Может использоваться как для тестирования статических ресурсов (таких как JavaScriptи HTML) тест производительности, также может использоваться для динамических ресурсов (таких как JSP、Servlet и AJAX)изпроизводительность。
  • JMeter может определить максимальное количество одновременных пользователей, которые может обрабатывать ваш сайт.
  • JMeter Обеспечивает графический анализ различных отчетов о производительности.

Что включает в себя тестирование производительности JMeter?

Итак, что же включает в себя тестирование производительности?

  • нагрузочный тест: одновременный доступ к Интернету путем моделирования нескольких пользователей. сервисы для моделирования ожидаемого использования.
  • Стресс-тест: Каждый веб-сервер имеет максимальную нагрузочную способность. Когда нагрузка превышает лимит, Интернет Сервер начинает медленно отвечать и выдает ошибки. Цель стресс-теста — выяснить максимальную нагрузку, которую может выдержать веб-сервер.

На рисунке ниже показано, как JMeter loadTesting имитирует тяжелую нагрузку.

Как использовать Jmeter для тестирования производительности?

Прежде чем тестировать производительность целевого веб-приложения, мы должны определить:

  • Нормальная нагрузка: среднее количество пользователей, посещающих ваш сайт.
  • Перезагрузка: максимальное количество пользователей, посещающих ваш сайт.
  • Какова ваша цель в этом тесте?

Вот дорожная карта для этого практического примера.

Возьмем, к примеру, Google. Проведите простую проверку давления

Шаг 1) Добавьте группу потоков

  1. Запустить JMeter
  2. дерево существования, выбор плана испытаний
  3. Добавить группу тем

Щелкните правой кнопкой мыши «Тестовая программа» и добавьте в Новая группа тем: добавить в->нить(пользователь) ->нить Группа

На панели управления группой потоков введите «Свойства потока» следующим образом:

  • Количество потоков: 100 (Количество пользователей, подключенных к целевому сайту: 100)
  • Количество циклов: 10 (количество повторов выполнения теста)
  • Период ускорения: 100

Количество потоков и количество циклов различны.

Период нарастания сообщает JMeter, как долго нужно задержаться перед запуском следующего пользователя. Например, если у нас 100 пользователей и период нарастания 100 секунд, задержка между запуском пользователей составит 1 секунду (100 секунд/100 пользователей).

Шаг 2) Добавьте элемент JMeter

Теперь определим, какие элементы JMeter есть в этом тесте. Эти элементы

  • HTTP-запрос по умолчанию

Это можно сделать, щелкнув правой кнопкой мыши по группе потоков и выбрав: добавить в->Конфигурацияэлемент-> HTTP Запросите значение по умолчанию, чтобы добавить этот элемент.

В панели управления настройками HTTP-запроса по умолчанию введите имя веб-сайта, который вы хотите протестировать ( http://www.google.com ).

  • HTTP-запрос

Щелкните правой кнопкой мыши группу потоков и выберите: добавить. в->пробоотборник-> HTTP просить.

существовать HTTP В панели управления запросами поле «Путь» указывает на то, что вы хотите Google Какой URL-адрес отправляет сервер? просить.

Например,Если тысуществовать Введите в поле пути“calendar”。 JMeter будет сообщено в Google Создание сервера URL Запросить http://www.google.com/calendar

Если Path поля остались пустыми, JMeter будет сообщено в Google Создание сервера URL Запрос http://www.google.com 。

существоватьэтоттестсередина,Вы будете Path поля остались пустыми,сделать JMeter Создать, чтобы Google Сервера URL Запрос http://www.google.com 。

Шаг 3) Добавьте графические результаты

JMeter может отображать результаты тестов в виде графика.

Щелкните правой кнопкой мыши план тестирования, добавьте в->слушатель->Графические результаты

Шаг 4) Запустите тест и получите результаты теста.

(Ctrl + R), чтобы запустить процесс программного обеспечения. Вы увидите результаты тестирования, отображаемые в режиме реального времени на графике существования.

На изображении ниже показана диаграмма плана тестирования, в котором мы смоделировали посещение 100 пользователей веб-сайта www.google.com.

В нижней части изображения представлена ​​следующая статистика, представленная цветом:

  • Черный: общее количество отправленных в данный момент образцов.
  • Синий: среднее значение всех отправленных в данный момент образцов.
  • Красный: текущее стандартное отклонение.
  • Зеленый: пропускная способность, указывающая количество запросов, которые сервер обрабатывает в минуту.

Давайте проанализируем изображение ниже Google Серверапроизводительность.

Для анализа производительности тестируемого веб-сервера следует ориентироваться на 2 параметра.

  • Пропускная способность
  • отклонение

Пропускная способность – самый важный параметр. Он отражает способность сервера справляться с большими нагрузками. Чем выше пропускная способность, тем выше производительность сервера.

На этот раз тест,GoogleСервера Пропускная способность составляет 1 491,193/мин. это означает Google Сервер может обрабатывать в минуту 1,491.193 индивидуальныйпросить.этотиндивидуальный Стоимость довольно высокая,Таким образом, мы можем сделать вывод, что сервер Google имеет хорошую производительность.,Google такой богатый.

Отклонение отображается красным цветом – это указывает на отклонение от среднего значения. Чем меньше, тем лучше.

Подвести итог

Тестирование производительности — важная часть тестирования программного обеспечения. Его основная цель — определить и оценить некоторые важные параметры производительности системы, такие как время отклика, пропускная способность, использование ресурсов и масштабируемость. Вот некоторые из основных причин для тестирования производительности:

  1. Определение эталона производительности. С помощью теста производительности можно определить эталон производительности в конкретных условиях существования системы.
  2. Проверка требований к производительности системы: тест производительности может помочь определить, соответствует ли система заранее определенным требованиям к производительности.
  3. Найдите узкое место: проходитьпроизводительностьтест,Может выявить узкие места системы,Если существует перегрузка ЦП, Проблемы ввода-вывода、Узкое место в сети или ограничение памяти.
  4. Убедитесь, что производительность системы соответствует ожиданиям пользователей. С помощью теста производительности вы можете убедиться, что система продолжает предоставлять услуги, соответствующие ожиданиям пользователей, даже если нагрузка увеличивается.
  5. Прогнозирование поведения системы: при увеличении нагрузки, изменении оборудования или обновлении программного обеспечения тест производительности может помочь быстро спрогнозировать поведение вашей системы.
  6. Снизить операционный риск: проблемы с производительностью системы могут привести к снижению удовлетворенности пользователей.,Снижение прибыли,и даже юридическая ответственность. Проведение теста производительности может снизить эти риски.

существуют на протяжении всего цикла разработки и внедрения программного обеспечения,Производительностьсуществестовать играет ключевую роль в обеспечении успеха программных продуктов. Является ли это начальным этапом разработки существующего программного обеспечения,Или это последующий этап обновления и обслуживания версии?,тесты производительности очень важны.

Это все на сегодня,Надеюсь, это поможет всем,Я также надеюсь, что вы оставите больше сообщений、Нравиться、существоватьсмотреть、Вперед, четыре любви подряд❤️ поддерживать. Увидимся в следующей статье, пока~👋

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose