TA的每日心情 | 无聊 2024-10-29 09:20 |
---|
签到天数: 76 天 连续签到: 1 天 [LV.6]测试旅长
|
2#
楼主 |
发表于 2024-8-5 15:05:01
|
只看该作者
常用的 JMeter 线程组插件
1.Ultimate Thread Group 插件
特点:提供了丰富的线程组配置选项,能够实现多种复杂的并发场景模拟。
打开方式:在 jmeter 窗口中,依次单击菜单项“测试计划 -> 右键 -> 添加 -> 线程组 -> jp@gc - Ultimate Thread Group”。
执行计划参数:
- Start Threads Count:启动的线程总数。
- Initial Delay/sec:延时启动线程的时间。
- Startup Time/sec:启动所有线程达峰值所需时间。
- Hold Load For/sec:线程达到峰值后的稳定加载时间。
- Shutdown Time:停止所有线程所需时间。
场景设置示例:
简单并发场景:在Start Threads Counts列设置 100 并发,Startup Time列值为 30 秒完成,持续运行Hold Load For列值为 60 秒,缓减压Shutdown列值为 10 秒完成。
浪涌场景:多次加载不同数量的并发,通过设置不同的参数来模拟业务系统压力的变化。
2.Custom Thread Groups 插件
特点:常用于模拟负载测试场景,可灵活控制线程的加载和停止。
打开方式:在 jmeter 窗口中,依次单击菜单项“测试计划 -》添加 -》 线程组(用户)-》jp@gc - Stepping Thread Group”。
执行计划参数:
- This group will start * threads:加载的线程总数。
- First,wait for * seconds:等待开始加载线程的时间。
- Then start * threads:初次加载的线程数。
- Next,add * threads every * seconds:下次加载的线程数及间隔时间。
- Then hold load for * seconds:线程全部加载完成后运行的时间。
- Finally,stop * threads every * seconds:停止线程的时间间隔。
运用插件构建复杂性能测试场景
在实际的性能测试中,可以根据具体的测试需求灵活运用这两个插件。例如,对于一个电商网站的促销活动模拟,可能会在活动开始瞬间出现高并发访问,随后并发量逐渐增加,然后保持一段时间的高峰,最后逐渐下降。这时,可以使用 Ultimate Thread Group 插件来设置浪涌场景,模拟活动开始时的瞬间高并发,再通过 Custom Thread Groups 插件来实现后续并发量的逐步增加和稳定保持。通过合理配置这些插件的参数,能够更真实地模拟复杂的业务场景,从而有效地评估系统的性能和稳定性。
六、JMeter 测试场景配置的灵活应用与案例分析
案例:模拟电商网站购物高峰场景
首先,我们明确测试目标,即模拟电商网站在购物高峰时的系统性能表现。
使用 Ultimate Thread Group 插件设置初始的高并发线程。将 Start Threads Count 设置为 500,Startup Time/sec 设为 10 秒,以在短时间内迅速达到较高的并发量,模拟购物高峰的瞬间涌入。
接着,利用 Custom Thread Groups 插件进一步细化并发增长。设置 This group will start * threads 为 100,First,wait for * seconds 为 30 秒,Then start * threads 为 50,Next,add * threads every * seconds 为 60 秒增加 20 个线程,Then hold load for * seconds 为 180 秒,Finally,stop * threads every * seconds 为 60 秒停止 10 个线程。这样可以模拟购物高峰期间用户数量的持续增长和逐渐减少。
在请求参数配置方面,通过 CSV Data Set Config 元件导入大量真实的用户购物数据,包括商品种类、数量、支付方式等,实现参数化。
对于思考时间,采用均匀随机定时器,设置平均延迟 2 秒,模拟用户在购物过程中的浏览和思考行为。
在测试过程中,密切关注服务器的各项性能指标,如响应时间、吞吐量、错误率等。
测试结果分析
如果响应时间过长,可能是服务器处理能力不足,需要优化数据库查询或代码逻辑。
若吞吐量未达到预期,可能是网络带宽受限或服务器资源分配不合理。
错误率过高则需要检查接口是否存在异常或系统是否存在瓶颈。
优化方向
根据测试结果,若发现服务器 CPU 利用率过高,可以考虑增加服务器资源或优化算法。
若数据库响应慢,可优化数据库索引或进行分库分表。
对于网络带宽问题,可升级网络设备或优化数据传输方式。
总之,通过综合运用 JMeter 的各种配置和插件,并结合对测试结果的深入分析,能够不断优化测试场景,更准确地评估系统性能,为系统的优化和改进提供有力支持。
|
|