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服务端性能测试-工具篇

2021-04-30  本文已影响0人  测试在路上

原文见:在路上的博客:服务端性能测试-工具篇

不依赖工具,但要重视工具。压测工具是压测理论的产物,学习好工具,可以帮助更加理解性能测试的基础知识。

性能测试,简而言之,就是模拟大量用户同时访问,测试服务是否满足性能要求。

1、选择合适的工具

选择工具之前,首先了解一下,我们平常做性能测试,对性能工具的需求有哪些:

下面,我们从工具功能和性能两个角度,来横向对比。

性能测试工具功能对比 性能测试工具性能对比

综上,考虑到免费、开源、支持多协议、分布式扩展、脚本开发方式、平台支持和性能表现,选择Jmeter作为我们主要的性能测试工具。

2、了解Jmeter

(1)安装

安装 启动后界面

这里的线程组,可以理解为一个用户模型。

(2)线程组

线程组可以理解为用户模型。

线程组

线程组控制面板包括:

(3)测试Http服务

下面以开发一个Http脚本为例,来熟悉性能测试中常用的功能和插件。

A. http脚本开发

如图中所示,界面中一目了然,协议、域名、Method、Url、参数分别填到对应位置即可。

HTTP请求

如果请求需要header,可以添加Http信息头管理器,添加header信息。

HTTP请求头

B. 参数化

总所周知,性能测试接口必须进行参数化,如果是固定数据,可能导致所有请求全部访问了缓存,这样就无法评估服务真实性能。

Jmeter参数化有3种常用方法,用户自定义变量、csv数据文件设置、BeanShell预处理变量。

用户自定义变量

可以设置一些常量变量。

用户自定义变量

csv数据文件设置

可设置参数化数量较多常量。

csv数据文件设置

BeanShell预处理变量

当有些变量需要加解密处理时,就需要BeanShell预处理。

注意:Jmeter通过vars.put("变量名", "变量值")来声明Jmeter变量。

BeanShell预处理变量

import org.apache.commons.net.util.Base64; 

// base64加密
String source = "哈利波特";
byte[] encodedBytes = Base64.encodeBase64(source.getBytes("UTF-8")); 
String encoded = new String(encodedBytes); 
vars.put("b64", encoded);

C. 断言

断言是用于检查Http 请求Response是否满足预期的手段。

Jmeter常用的断言方法有3种:响应断言、Json断言、Beanshell断言。

响应断言

如图所示,可以直接判断Response body中是否包含期望字符串,方式有包含、匹配、相等...

响应断言

JSON断言

当Response Body为Json格式时,可以通过Json断言插件,精确断言响应内容。

JSON断言

BeanShell断言

参考:JMeter中使用BeanShell断言详解

BeanShell是jmeter的解释型脚本语言,和java语法大同小异,并有自己的内置对象和方法可供使用。

vars:操作jmeter的变量:vars.get(String parmStr) 获取jmeter的变量值;vars.put(String key,String value) 把数据存到Jmeter变量中;

prev:获取sample返回的信息,prev.getResponseDataAsString() 获取响应信息;prev.getResponseCode() 获取响应状态码;

BeanShell断言关键词 BeanShell断言示例

import org.json.*;

String response = prev.getResponseDataAsString();  //获取响应数据
JSONObject responseJson = new JSONObject(response);  //转为JSON对象

//从Json中提取值
Integer code = responseJson.getInt("code"); 
String result = responseJson.getString("result"); 
log.info("====================================");
log.info("响应code字段:" + code);
log.info("响应result字段:" + result);
log.info("====================================");

int exceptCode = 200;

// 判断并断言
if(code == exceptCode) {
    Failure = false;
} else {
    Failure=true;
    FailureMessage="响应code字段: 期望值:" + exceptCode +  ",实际值: " + code;
}

(4)测试Mysql

参考:JMeter进行MySQL接口性能测试实战:数据库服务器测试

配置mysql连接(JDBC Connection Configuration)

image.png

需要设置一些重要的字段,这些字段将决定数据库和JMeter之间的正确连接。 这些字段包括:

JDBC Request

JDBC Request: 可直接输入SQL 查看结果树: 检查Sql语言执行结果

(5)事务定义

将多个接口定义为事务,以便从业务的角度,来评估性能。

比如,完整的手机验证码登录流程,一般包含:(1)获取手机验证码;(2)用手机号和验证码进行登录;

当定义为登录事务时,性能测试的时候,我们就可以更宏观的关注服务端对登录事务的性能评估,而不是只关注到接口层。

事务控制器

(6)逻辑控制器

当面对复杂业务时,比如涉及到逻辑判断的,就需要添加逻辑控制器。

逻辑控制器

比如,if控制器:

参考:Jmeter中if控制器的使用

利用接口1的返回信息,进行逻辑判断,决定是否执行接口2。比如根据用户状态信息,判断用户是否是VIP用户,如果不是,则不能购买某商品。

if控制器

(7)调试插件

查看结果树

调试脚本时,可以利用查看结果树插件来查看request和response信息,保障脚本的正确。

查看结果树

Jmeter执行Log

一般是编写BeanShell或引入jar包时,脚本调试需要看log,定位脚本开发的问题。

Jmeter执行log

(8)关注的性能指标

Response Time Transactions per Second

3、Jmeter优化建议

参考:Jmeter性能调优建议

(1)调整JMeter堆栈内存大小

在默认情况下现在JMeter5版本开辟的内存空间为1G,这也是它的最大内存。在实际测试的过程中,默认JMeter内存配置情况下,开启3W个线程来处理http的静态访问求基本上就达到了极限。再往上加的可能会报OOM的错误。

有两个JAVA的参数直接影响着JMeter能够使用的系统内存为多少,一个是“Xms”(代表初始化堆栈内存的大小),一个是“Xmx(代表最大内存池可以分配的大小)”。如果你的测试机器只跑JMeter一个JAVA应用程序,那么建议Xmx和Xms保持一致。Xmx和Xms保持一致是为了减少JVM内存伸缩,减少维护伸缩带来的成本。

(2)64位操作系统内存配置大小

JMeter内存分配尽量在32位的系统上避免分配4G以上空间,在64位的操作系统尽量避免分配32G以上的空间。

(3)垃圾回收机制

参考:【JVM】hotSpot VM 7种垃圾收集器:主要特点 应用场景 设置参数 基本运行原理

在JAVA中有大概五类的垃圾回收机制。分为Serial收集器,ParNew收集器,Parallel收集器,Cms收集器,G1收集器。在垃圾回收机制上应该尽量减少垃圾回收器带来的内存和CPU的性能损耗。当然这些并不会对开启线程数有着决定性的影响,属于细节性的微调。这里比较推荐使用G1垃圾回收器。G1垃圾回收器的特点如下:

(4)使用非GUI模式

GUI在一定程度上冻结并消耗资源,这样会更容易产生一些不准确的性能测试结果。
对于JMeter来说GUI存在的意义主要在于可视化输出结果,编写你的测试计划和debug你的测试计划。
jmeter命令执行:

jmeter -n -t /usr/local/apache-jmeter-4.0/my_threads/sfwl.jmx

参数说明:

注意:如果未设置Jmeter的环境变量则在执行脚本的时候需要检查当前目录是否是jmeter的bin目录下

(5)升级JMeter与JAVA版本

尽可能使用最新版本的JMeter来进行性能测试,新版本的JMeter会使用新版的JRE和JDK,这样会一定程度上带来性能的提升。

(6)压测过程中禁用监听器

实行压测的过程中尽可能少使用监听器,最好别用。启用监听器会导致额外的内存开销,这会消耗测试中为数不多的内存资源。比较明智的做法是使用非GUI模式,将测试结果全部保存到“.jtl”的文件中。测试完成之后将jtl格式的结果文件导入的JMeter中再进行结果分析。

(7)谨慎使用断言

添加到测试计划的每个测试元素都将被处理。这样会占用较多的CPU和内存。这种资源的占用适用于所有的断言,尤其是比较断言。比较断言消耗大量资源和内存,所以在压力测试时慎重的使用断言和断言的数量。

(8)利用分布式

参考:压测必经之路,解读JMeter分布式

分布式部署Jmeter,利用压力机集群进行压测,提升Jmeter的测试能力。

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