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jmeterJSON Extractor提取实例ID用法

前言 在对某个复杂接口返回结果数据较多时,json结构形式的HTTP请求进行提取某一个值,比如提取 实例ID用法。...前置条件 所用 Apache JMeter版本:JMeter(5.4.1) 所记录功能名称:JSON Extracto 操作流程 步骤:添加JSON JMESPath Extracto 1、添加步骤...:选择线程组已经添加好的HTTP请求——右键“添加”——后置处理器——JSON JMESPath Extracto 图示如下: image.png 2、操作实例说明 通过接口返回结果过程主要说明如何用...JSON Extractor匹配表达式提取实例ID用法 image.png 注:names of created Variable :保存的变量名,后面使用${变量名}引用,如:dynamic_processInstanceId...JSON Path  expressions:上一步调试通过的json path表达式,如果:$.data.itemList[*].processInstanceId Match No.(0 for

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如何模拟超过 5 万用户的并发访问?

步骤2 : 使用JMeter进行本地测试 1个线程的1个迭代中使用查看结果树要素,调试样本,虚拟样本还有打开的日志查看器(一些JMeter的错误会在里面报告),来调试你的脚本....如果你使用了超过一个线程组(不是默认的那个) - 请确保将其上传到BlazeMeter之前设置了这个值....步骤3 : BlazeMeter沙箱测试 如果那时你的第一个测试——你应该温习一下 这篇 有关如何在BlazeMeter创建测试的文章....对沙箱进行这样的配置让你可以在后台测试你的脚本,并确保上的BlazeMeter的一切都运行完好. 为此,先按下灰色的按钮: 告诉JMeter引擎我想要完全控制!...你可以一个叫“Master load results”的master报告的一个新tab页中找到生成的聚合结果的报告,你还可以通过打开单个的报告来独立的查看每一个测试结果。

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如何运行50k +并发用户的负载测试

快速步骤概述 1.写你的剧本 2.使用JMeter本地测试 3....第1步:编写脚本 开始之前,请确保从JMeter Apache社区获取最新的JMeter版本。 开始之前,您需要下载JMeter插件管理器。...如果您使用多个线程组(或不是默认线程组),请确保将值上载到BlazeMeter之前设置这些值。...第4步:使用一个控制台和一个引擎设置每个引擎的用户数量 既然我们确信剧本BlazeMeter完美运行,我们需要弄清楚我们可以将多少用户应用于一个引擎。...在此步骤结束时,您知道: 您将拥有的每个群集的用户 您将达到的每个群集的点击次数 负载结果图下的聚合表查找其他统计信息,以获取有关群集吞吐量的更多信息。

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GroovyJMeter处理header

发现JMeter系列写了不少文章,干脆整个全套的,把剩下的Demo也发一下,旧文如下: 用Groovy处理JMeter断言和日志 用Groovy处理JMeter变量 用GroovyJMeter执行命令行...用Groovy处理JMeter的请求参数 用GroovyJMeter中使用正则提取赋值 JMeter吞吐量误差分析 上一期已经讲过了JMeter如何处理cookie,文章如下: GroovyJMeter...处理cookie 这里先重复一个事实,cookie只是HTTP请求header里面的一个字段,但是JMeter里面是分开处理的,HTTP信息头管理器和HTTP Cookie管理器完全就是两个对象,分工不重复...,源码里面使用的是HeaderManager和CookieManager两个类。...首先新建一个简单的线程组和一个简单的请求: GroovyJMeter处理header 然后创建一个HTTP信息头管理器 ? 添加JSR223 预处理程序(后置处理程序需要下一次次请求) ?

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GroovyJMeter处理cookie

突然发现JMeter系列写了不少文章,干脆整个全套的,把剩下的Demo也发一下,旧文如下: 用Groovy处理JMeter断言和日志 用Groovy处理JMeter变量 用GroovyJMeter执行命令行...用Groovy处理JMeter的请求参数 用GroovyJMeter中使用正则提取赋值 JMeter吞吐量误差分析 下面讲讲JMeter如何处理cookie,这里先讲一个事情,cookie只是HTTP...请求header里面的一个字段,但是JMeter里面是分开处理的,HTTP信息头管理器和HTTP Cookie管理器完全就是两个对象,分工不重复,源码里面使用的是HeaderManager和CookieManager...脚本内容: import org.apache.jmeter.protocol.http.control.* //Get cookie manager import org.apache.jmeter.protocol.http.control

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你会不会模拟超过 5 万用户的并发访问?

步骤2 : 使用JMeter进行本地测试 1个线程的1个迭代中使用查看结果树要素,调试样本,虚拟样本还有打开的日志查看器(一些JMeter的错误会在里面报告),来调试你的脚本....如果你使用了超过一个线程组(不是默认的那个) - 请确保将其上传到BlazeMeter之前设置了这个值....步骤3 : BlazeMeter沙箱测试 如果那时你的第一个测试——你应该温习一下 这篇 有关如何在BlazeMeter创建测试的文章....步骤4 : 使用1个控制台和1个引擎来设置每个引擎用户的数量 现在我们可以肯定脚本能在BlazeMeter完美运行了——我们需要计算出要多少用户放到一个引擎....你可以一个叫“Master load results”的master报告的一个新tab页中找到生成的聚合结果的报告,你还可以通过打开单个的报告来独立的查看每一个测试结果。

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如何模拟超过 5 万的并发用户

步骤2 : 使用JMeter进行本地测试 1个线程的1个迭代中使用查看结果树要素,调试样本,虚拟样本还有打开的日志查看器(一些JMeter的错误会在里面报告),来调试你的脚本....如果你使用了超过一个线程组(不是默认的那个) - 请确保将其上传到BlazeMeter之前设置了这个值....步骤3 : BlazeMeter沙箱测试 如果那时你的第一个测试——你应该温习一下 这篇 有关如何在BlazeMeter创建测试的文章....对沙箱进行这样的配置让你可以在后台测试你的脚本,并确保上的BlazeMeter的一切都运行完好. 为此,先按下灰色的按钮: 告诉JMeter引擎我想要完全控制!...你可以一个叫“Master load results”的master报告的一个新tab页中找到生成的聚合结果的报告,你还可以通过打开单个的报告来独立的查看每一个测试结果。

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使用Redis Dataset JMeter插件即时控制您的测试数据

请注意,要遵循这种情况,您需要拥有一个BlazeMeter帐户,一个运行BlazeMeter的云引擎可以到达的Redis服务器以及JMeter安装Redis数据集插件(您可以从插件获取它)经理!)...具体来说,撰写本文之前,我名为“ jmeter”的列表添加了三行,其中每个条目代表两个变量,可以由我们的JMeter测试使用,以逗号分隔,如下所示: LPUSH jmeter值11,值12值...本地进行此测试以确保我们的测试可以连接到Redis之后,让我们将该测试上传到BlazeMeter。...我们去添加一个值到我们的Redis列表 RPUSH jmeter值41,值42 花几分钟时间,然后测试运行时,JMeter将与您的Redis Server取得联系,以获取其应使用的下一组值...当报告数据BlazeMeter更新时,我们将看到一个新标签。

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敢不敢模拟超过 5 万的并发用户?

步骤 2 : 使用 JMeter 进行本地测试 1 个线程的 1 个迭代中使用查看结果树要素,调试样本,虚拟样本还有打开的日志查看器(一些 JMeter 的错误会在里面报告),来调试你的脚本。...如果你使用了超过一个线程组(不是默认的那个) - 请确保将其上传到 BlazeMeter 之前设置了这个值。...步骤 3 : BlazeMeter 沙箱测试 如果那时你的第一个测试——你应该温习一下 这篇 有关如何在 BlazeMeter 创建测试的文章。...对沙箱进行这样的配置让你可以在后台测试你的脚本,并确保上的 BlazeMeter 的一切都运行完好。 为此,先按下灰色的按钮: 告诉 JMeter 引擎我想要完全控制!...你可以一个叫 “Master load results” 的 master 报告的一个新 tab 页中找到生成的聚合结果的报告,你还可以通过打开单个的报告来独立的查看每一个测试结果。

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性能工具之Taurus入门(安装篇)

比如我们使用JMeter 压测引擎,那么 Taurus 会自动化下载并安装 扩展并抽象了压测引擎,如JMeter,提供了一种创建,运行和分析性能测试的简单方法 支持主流的操作系统 MAC/Linux/window...能够支持直接解析原生脚本,如 JMeter JMX文件 能够将多个测试脚本或 DSL驱动的测试合并场景 支持实时报告(不推荐 BlazeMeter 收费 Dashboard) 多种测试输出格式,包括但不限于...如果结果超过阈值,则可以自动将测试标记为失败 平台无关性:可以运行 Python 和 Java 的地方运行 环境准备 Taurus的环境要求: Python 2.7 or higher,推荐 3.x...本文演示 Centos 7.x 下安装 安装 python3.x 安装 shell 脚本如下: #!...查看已完整镜像: [root@VM_0_10_centos ~]# docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID

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使用JMeter做MongoDB性能测试

对数据库进行性能测试有助于你达成此项决定,这也是你开发过程的一项重要工作。 这篇文章会教你使用Apache JMeter™进行开源MongoDB数据库测试。...我们看看到如何来做: 连接MongoDB MongoDB写入文档(译者注:此处文档指表的记录行) 从MongoDB读取文档 MongoDB更新文档 从MongoDB删除文档 使用JMeter...这是JMeter变量“mongoHost,” “databaseName,” 和“collectionName.”定义的连接一个数据库的完整代码。我们会在随后的JMeter脚本中使用。...右击->添加->监听器->查看结果树 运行脚本,监听器查看结果: 可以看到我们的“Connect to DB”样例已经成功的返回了一个“Connected to blazemeter_tutorial...使用BlazeMeter加载测试 一旦你创建了JMeter脚本,将其上传到BlazeMeter并在云上平滑的运行你的测试。使用SaaS接口去扩展和运行你的测试会更容易,和联盟合作,获得更高级的报告。

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性能工具之Jmeter HLS 插件(入门篇)

一、前言 在上篇文章,我们详细介绍了如何使用原生 HTTP 采样器如何制作一个 HLS 流媒体脚本,那么今天我们来介绍了如何容易做到,即使用 BlazeMeter 发布的 Jmeter HLS 插件...二、插件介绍 BlazeMeter JMeter HLS插件允许用户仅使用一个自定义采样器来模拟 HLS 场景。...-地址:https://jmeter-plugins.org/wiki/PluginsManager/ 打开插件管理器 安装 HLS 插件 安装插件后,Jmeter 会自动重启。...以下是仅适用于媒体段的断言示例: 断言 如果要将断言应用于所有生成的样本结果,则只需使用不包含样本结果类型后缀的任何名称。 注意:断言和后处理器将不适用于子结果(如重定向子样本)。...相反,当按下“ Stop” 时,当前样品中断(并生成故障样品结果),并且测试计划立即停止。 四、示例脚本 我们 HLS 插件的基础上简单制作上篇文章的例子。

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ACCESS 自增ID的创建和生成

Access 使用过程,自增ID的存在将带来很大的便利性,既可以唯一标识每行记录,又可以快速知晓文件的行数,那么,如何才能在 Access 表创建和生成自增ID呢?...1.数据导入时创建 你可能没注意过, Access 中导入数据时,是可以直接生成自增ID,且以主键的形式存在。...重新打开表数据,即可看到自增ID列已经生成了。 3.数据追加时生成 如果包含自增ID的数据表已经存在,想追加数据时又该怎么办呢?方法很简单,自增ID列不追加数据就好了。...如下图所示,将 Sheet2 表数据追加到 no_auto_id,忽略自增ID列的存在,只追加其他数据列就可以了。...运行追加查询之后,打开数据表 no_auto_id,可以看到,Sheet2 数据表的数据已经追加到了 no_auto_id,且自增ID列自动填充了数值。 到这里就介绍完了,你学会了吗?

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Java多线程编程JMeter应用

最近的工作,遇到一个需求:JMeter生成一个全局唯一变量,获取一次自增x(这个不确定,可能根据响应信息)。这不是我的需求,只是从同事那边听说到的,周末没事儿想起来这个事儿。...按照我的方案肯定是用Java或者Groovy去实现这个需求,肯定不会选JMeter。...如果非要给这个需求加一个jmeter的设定,我依然会选择用脚本语言实现,之前也写过一个专题:GroovyJMeter应用专题。...事实证明还是第二种方案比较好,因为我暂时还没找到如果通过脚本去JMeter里面新建一个全局线程安全类对象的方法。...的对象propsJVM里面是有缓存的,经过我多次实验,只要JMeter不关闭,这个缓存一只会在。

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分布式 ID 生成器 一个唯一 ID 一个分布式系统是非常重要的一个业务属性,其中包括一些如订单 ID,消息 ID会话 ID,他们都有一些共有的特性:...

分布式 ID 生成器 一个唯一 ID 一个分布式系统是非常重要的一个业务属性,其中包括一些如订单 ID,消息 ID会话 ID,他们都有一些共有的特性: 全局唯一。 趋势递增。...通常有以下几种方案: 基于数据库 可以利用 MySQL 的自增属性 auto_increment 来生成全局唯一 ID,也能保证趋势递增。...本地 UUID 生成 还可以采用 UUID 的方式生成唯一 ID,由于是本地生成没有了网络之类的消耗,所有效率非常高。 但也有以下几个问题: 生成ID 是无序性的,不能做到趋势递增。...采用本地时间 这种做法非常简单,可以利用本地的毫秒数加上一些业务 ID生成唯一ID,这样可以做到趋势递增,并且是本地生成效率也很高。...它主要是一种划分命名空间的算法,将生成ID 按照机器、时间等来进行标志。

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分布式系统唯一 ID生成

几乎我见过的所有大型系统,都需要一个唯一 ID生成逻辑。...其它的生成服务也有很多,很多系统设计的 ticket server 本质上也就是扮演这样一个角色,特点是这个 ID 生成服务系统必须独立于现有母系统(客户系统)。...本地生成器 这个也很常见,局限性也非常明显。通常必须满足这样的要求:不同的 host(分布式节点)之间没有关系保证(比如递增性)。...比如我见过这样的逻辑,用 host 的唯一编号来作前缀(保证环境节点编号的唯一性即可),毫秒数来生成 ID 的主体部分。看似简单,一样可以解决唯一 ID 的问题。...分布式系统,它比前面说的方案有更多优势,比如长度一致,比如没有一个毫秒内最多只能生成一个的要求。但是,尽管可以认为它是唯一的,基于随机数产生的 UUID 冲突却是理论上可能存在的。

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