2018-08-30压测

课堂笔记

性能瓶颈
做压测需要准备什么
1.压测脚本
压测思路是什么
由小到大，逐渐添加压力

压测要做什么

jmeter可视化执行
优点：简单，可以看动态过程
缺点：报告需要手工导出
命令行执行
优点：直接生成最终报告
缺点：有命令，复杂

jmeter -n -t d:\softwaredate\jmeterdata\test.jmx -l result.jtl -e -o d:\softwaredate\jmeterdata\report
PS：注意，result.jtl每次要删除，位置在jemter.bat同目录下

image.png image.png CVS

课堂总结：

A.压力测试

1.压测的思路：

• 从小往大压测
• 每次截图备份结果
• 最后对比分析

• 找出压测承受的点

  
  image.png

性能测试画图.png

• 性能测试：资源充足，请求越多，吞吐量越大
• 负载测试：负载达到最佳，请求数增加，响应时间降低，总的量趋稳
• 压力测试：超出系统负载，开始部分报错，响应时间大幅降低
• 之后 ：系统崩溃，无法处理业务

2.做压测之前的准备__环境准备

• 测试工程师需要准备压测脚本

• 找运维看监控数据

  
  找运维看监控数据

• 找研发根据压测数据和监控数据分析性能瓶颈

3.设置jmeter的线程组的线程数、循环次数和调度器

设置线程组

4.运行后，查看jp@gc - Hits per Second每秒点击数和jp@gc - Transactions per Second每秒响应的事务数，每次结果需截图

25-10-1.png
25-10-2.png
5.导出压测数据-聚合报告、tps每秒响应数
导出聚合报告

6.根据压测数据和监控数据找研发一起分析性能瓶颈

如何分析当前测试处于哪个阶段？

1.看请求响应时间、最大值、最小值、平均值比较接近，吞吐量TPS未达到最大值，说明处于性能阶段，说明当前线程数可以再添加
2.响应时间、最大值、最小值、平均值波动差距逐渐增大，吞吐量TPS开始稳定，说明已处于负载阶段，说明可以尝试降低线程、请求数
3.响应时间、最大值、最小值、平均值波动差距较大，同时请求结果开始出现失败时，吞吐量TPS下降，说明已经处于压力测试阶段，需要调整线程数和请求数

如何判断当前TPS吞吐量达到最优？

通过线程数加大减小多次对比，增大请求持续时间

B.jmeter--CSV 数据文件设置

1.从CSV用jmeter导入数据到数据库
2.流程：

• 新建CSV格式的数据表，使用Notepad++
  Alt+鼠标左键是增加一列相同的数据

  
  使用列模块编辑1
  使用列模块编辑2
  使用列模块编辑3

• 用,分隔每列数据

  
  image.png
• 保存CSV文件到指定位置
• 用fiddle抓包，添加http请求数据

• 在jmeter里设置CSV 数据文件设置（注意需禁用用户自定义变量）

  
  设置CSV 数据文件设置

• 添加循环控制器，设置添加数据的次数

  
  循环控制器

• 添加http请求的body的传参

  
  传参

• 运行，察看结果树，察看请求和响应数据

  
  察看结果树