blocks|key|9viec|type|unstyled|text|用户只需要在场景编排中导入+jmx+文件，即可以原生方式运行+JMeter+压测。PTS+支持以分布式方式运行+JMeter+引擎，提供便捷的横向扩容能力和实时测试报表。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

PTS 支持 JMeter 压测吗？

entityMap|blocks|key|5jfpv|text|什么是云压测？|type|header-one|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|9bi02|云压测是一款基于云计算的性能测试解决方案。压力是指通过模拟大量的用户数据和请求，对Web、移动应用、API等系统进行负载测试，以评估系统的性能、稳定性和可扩展性，从而指导优化和升级方案。云压测提供了可靠的测试模拟器和数据生成器，支持模拟海量用户并发访问，测试系统的各项指标如请求响应时间、吞吐量、并发数等，提供详细的性能分析和诊断报告，帮助用户快速发现和定位性能瓶颈，指导优化。可以应用于多种场景，例如电商促销活动前的负载测试、直播应用的并发测试、移动应用API的压力测试、企业内部系统性能测试等。|unstyled|4nm2a|云压测可以模拟哪些场景？|ag7b3|电商活动场景：模拟大量用户同时访问电商网站，在特定时间里进行秒杀和抢购等活动，测试系统的数据处理速度和吞吐量。|9ntqf|直播场景：模拟大量用户同时观看直播视频并参与互动，测试直播系统的并发能力和稳定性。|14tql|移动应用API场景：模拟移动应用的API接口被大量访问，测试API的并发能力和响应速度。|uccd|企业内部系统场景：模拟大量员工在同一时间内使用企业内部系统，测试系统的稳定性、吞吐量和响应时间等。|62fq0|游戏场景：模拟大量用户同时访问游戏服务器，测试游戏的服务器性能和稳定性。|e8apd|金融场景：模拟交易系统中的大量并发交易，测试系统的并发处理能力和响应速度。|9pfes|社交场景：模拟多个用户同时使用社交平台进行互动和通信，测试平台的稳定性和响应速度。|d1bu0|云压测的主要功能是什么？|offset|length|style|BOLD|8psn7|压力测试：对网站、移动应用、API、游戏服务器等系统进行压力测试，模拟大量用户访问和请求，测试系统在高负载下的各项指标如响应时间、吞吐量、并发数等。|1uk9n|性能分析：对测试结果进行详细分析，提供全方位的性能评估，包括系统负载能力、响应速度、吞吐量、并发数、错误率等。用户可以通过这些数据快速定位性能瓶颈和优化点，制定优化方案。|c21ds|统计报告：自动生成测试报告，包括测试结果、测试配置、测试日志等，用户可以随时查看和下载。|e0m0m|安全测试：提供常见的Web安全漏洞检测功能，如XSS、SQL注入、信息泄露等，帮助用户发现安全风险并提供解决方案。|1l2hs|可扩展性测试：模拟不同规模的用户和请求，测试系统的可扩展性和弹性。|1dv5t|运维监控：结合腾讯云的监控服务，实时监控和展示测试机器和被测系统的运行状态，方便用户及时发现和解决问题。|aakc8|云压测如何进行压力测试？|480ql|创建测试任务：在腾讯云控制台创建压测任务，在任务设置中设置测试的URL、测试类型、虚拟用户数、压测时间等参数。|ordered-list-item|oaae|配置虚拟用户：在任务设置中配置虚拟用户，可设置虚拟用户的访问行为和访问方式，如访问路径、HTTP方法、参数等。根据自己的需求，可以选择手动编写自定义脚本，也可以通过录制脚本自动生成虚拟用户行为。|55lk9|配置测试机：在任务设置中配置测试机器，选择测试机的地域和实例类型等，也可以选择自己的云服务器作为测试机器。|agu5b|开始测试：配置完成后，点击开始测试按钮，在指定的时间内对测试URL进行压力测试，腾讯云压测会自动模拟大量虚拟用户访问该URL，并对系统各项指标进行监控和统计。|7re7d|获取测试结果：测试完成后，可以在控制台中查看测试结果，包括各项指标的报告和分析，如平均响应时间、吞吐量、错误率、并发数等。通过观察和分析测试结果，可以发现系统的瓶颈和性能问题，制定优化方案，提高系统的性能和稳定性。|be2p6|云压测如何识别性能问题？|6ufr5|响应时间：测试系统的平均响应时间和百分位响应时间，方便用户发现耗时操作和慢查询等问题。|831po|吞吐量：测试系统的吞吐量，即单位时间内能处理的请求的数量，发现系统的瓶颈和性能极限。|1c542|并发数：测试系统的最大并发数和并发活跃数，发现系统的并发瓶颈及资源利用效率问题。|91ekc|错误率：测试系统的错误率，包括服务端错误和客户端错误等，发现系统在高负载下的容错能力和稳定性问题。|4pbjn|配置分析：对任务配置进行分析，发现任务配置中可能存在的问题，包括线程数量、请求间隔、请求数据量等。|d6k82|日志分析：提供系统的请求日志和性能日志，方便用户深入分析系统性能问题。|9082t|云压测如何优化性能？|7b5v|定位性能问题：在压力测试过程中，通过对测试数据的分析和可视化展示，可以定位系统存在的性能问题，如响应时间过长、并发能力不足等。|112nd|分析测试数据：根据测试结果，结合系统架构和业务需求，进行数据分析，确定性能瓶颈和优化方向，处理网络带宽、CPU使用率、I/O负载等问题。|4g3v7|优化代码设计：对系统中的瓶颈代码进行优化，包括优化SQL语句、使用缓存技术、优化文件上传下载、提高代码执行效率和稳定性等。|gnus|调整服务器设置：调整服务器的资源分配，包括调整CPU、内存、磁盘等资源的分配比例，开启内置缓存等。|ap5j7|微服务改造：将单体架构改造为微服务架构，拆分服务端口，分离业务和数据存储，提高并发能力和性能。|ab9he|测试优化方案：在测试过程中，通过调整不同的测试参数，如请求速率、并发数量、地域位置等，来测试系统在不同负载下的性能和稳定性，找到最优的压力测试方案。^0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|C|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0^^$0|$]|1|@$2|3|4|5|6|7|8|2I|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|C|4|D|6|E|8|2J|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|F|4|G|6|7|8|2K|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|H|4|I|6|E|8|2L|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|J|4|K|6|E|8|2M|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|L|4|M|6|E|8|2N|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|N|4|O|6|E|8|2O|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|P|4|Q|6|E|8|2P|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|R|4|S|6|E|8|2Q|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|T|4|U|6|E|8|2R|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|V|4|W|6|7|8|2S|9|@$X|2T|Y|2U|Z|10]]|A|@]|B|$]]|$2|11|4|12|6|E|8|2V|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|13|4|14|6|E|8|2W|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|15|4|16|6|E|8|2X|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|17|4|18|6|E|8|2Y|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|19|4|1A|6|E|8|2Z|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1B|4|1C|6|E|8|30|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1D|4|1E|6|7|8|31|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1F|4|1G|6|1H|8|32|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1I|4|1J|6|1H|8|33|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1K|4|1L|6|1H|8|34|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1M|4|1N|6|1H|8|35|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1O|4|1P|6|1H|8|36|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1Q|4|1R|6|7|8|37|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1S|4|1T|6|E|8|38|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1U|4|1V|6|E|8|39|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1W|4|1X|6|E|8|3A|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1Y|4|1Z|6|E|8|3B|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|20|4|21|6|E|8|3C|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|22|4|23|6|E|8|3D|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|24|4|25|6|7|8|3E|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|26|4|27|6|E|8|3F|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|28|4|29|6|E|8|3G|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|2A|4|2B|6|E|8|3H|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|2C|4|2D|6|E|8|3I|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|2E|4|2F|6|E|8|3J|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|2G|4|2H|6|E|8|3K|9|@]|A|@]|B|$]]]]

PTS 调试失败/没有日志，如何去定位问题？

测试报表会在云压测中保存多久？

如何保护被压端服务，防止被压端服务异常影响业务可用性？

HTTP 服务请求失败率高，返回大量的 

PTS 报表显示 VU = 0，或者跟施压配置的值对应不上？

导入的 csv 出现乱码，如何解决？

状态码 999 是什么错误，如何排查？

调试模式下，为什么我的请求只执行了一部分？

压测结束时，概览里的并发数（VUs）为什么突然下降了？

blocks|key|ac5o6|type|unstyled|text|VU（Virtual+User）：虚拟用户数。用来模拟真实场景中，在同时执行操作的用户数量，所以也叫“并发用户数”。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|fusev|在+PTS+中，VU+的数值是在场景的施压配置中提前设置好的。|entityMap|data|mutability^0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|F|8|@]|9|@]]|$1|A|3|4|5|B|7|G|8|@]|9|@]]]|C|$D|-4|E|-4|3|-4]]

VU（并发用户数）

blocks|key|e1ud3|type|unstyled|text|从客户端发出请求，到客户端完全接收服务器响应的时间消耗。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|cf2t3|为了衡量+RT+指标，施压端会采集一个时间窗口内的所有请求从发出到收到响应的耗时，再聚合计算这批数据，得到多种维度的特征值，例如：平均值、最大值、最小值、分位值（50/90/95/99+百分位）。|95erj|在+PTS+压测报告中：|entityMap|data|mutability^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|H|8|@]|9|@]]|$1|A|3|4|5|B|7|I|8|@]|9|@]]|$1|C|3|4|5|D|7|J|8|@]|9|@]]]|E|$F|-4|G|-4|3|-4]]

RT（响应时间）

blocks|key|eqddt|type|unstyled|text|RPS（Requests+per+Second），每秒请求数，也叫“吞吐量”。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|3ap4o|RPS+可以指发请求的速度，用作施压调速参数；也可以指收响应的速度，用作性能指标报告。|8ft04|受限于被压系统的处理能力是否平稳、网络状况是否平稳、带宽资源是否充足等条件，客户端发出请求的速度，不一定等于客户端收到服务端响应的速度。因此，压测报告里的+RPS+性能指标，不一定等于施压配置里的+RPS+调速参数。|entityMap|data|mutability^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|H|8|@]|9|@]]|$1|A|3|4|5|B|7|I|8|@]|9|@]]|$1|C|3|4|5|D|7|J|8|@]|9|@]]]|E|$F|-4|G|-4|3|-4]]

RPS（每秒请求数）

blocks|key|3skdh|type|unstyled|text|VU+=+RPS+×+RT（也即：并发数+=+吞吐量+×+响应时间）|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|f427o|此公式基于+Little+定律得出。Little+定律的完整表述是：在系统的稳定状态下（尚未达到系统资源过载的拐点、响应时间基本稳定、到达系统的+RPS+=+离开系统的+RPS），系统中平均同时服务的用户数量++=+用户请求到达系统的速度+×+每个用户请求平均在系统中呆的时间。|8hldi|例如：假设系统某接口的响应时间为100ms，那么在+1+秒内，施压端的+1+个VU+能连发10个请求并获得响应，反映了被压端的系统吞吐量是10个请求每秒（RPS+为+10）；那么，当同时做操作的用户数翻了100倍，也即100个+VU+同时并发施压，如果被压接口的响应耗时仍为100ms，则在+1+秒内，每个+VU+都能发送10次请求并获得响应，反映了被压端在+1+秒内处理了+1000+个请求，也即+RPS+达到+1000。|du0mp|以上换算建立在被压系统表现稳定、响应时间保持不变的理想状况下。然而实际上，随着并发数增大、系统负载升高，被压接口的响应时间不一定能保持在100+ms，而可能呈现以下的增大趋势：|entityMap|data|mutability^0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|J|8|@]|9|@]]|$1|A|3|4|5|B|7|K|8|@]|9|@]]|$1|C|3|4|5|D|7|L|8|@]|9|@]]|$1|E|3|4|5|F|7|M|8|@]|9|@]]]|G|$H|-4|I|-4|3|-4]]

VU、RPS、RT 的关系

blocks|key|971rf|type|unstyled|text|一批请求中结果出错的请求所占比例，以校验响应结果是否符合期望。（不同系统对错误率的要求不同，但一般不超出千分之六，即成功率不低于99.4%25。）|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|8fjsl|PTS+通过统计一批请求中失败响应码所占比例，来计算请求失败率。（响应码大于或等于+400，视为请求失败。）|6bqve|在+PTS+压测报告中：|entityMap|data|mutability^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|H|8|@]|9|@]]|$1|A|3|4|5|B|7|I|8|@]|9|@]]|$1|C|3|4|5|D|7|J|8|@]|9|@]]]|E|$F|-4|G|-4|3|-4]]

失败率

blocks|key|6lbj|type|unstyled|text|PTS+提供了全面的日志定位手段，分别为引擎日志/用户日志/请求日志，主要有三个阶段：|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

blocks|key|639o|type|unstyled|text|测试报表包含指标数据及日志数据，默认保留45天，45天后将自动清理过期数据。在过期前，用户可下载测试报表，在本地进行保存。用户也可将测试报表设置为基线报表，基线报表将永久保存。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

blocks|key|3de4a|type|unstyled|text|当被压端服务异常时，通过实时测试报表，您可以看到请求+RT+变高，甚至出现请求失败。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|6to7i|为了防止服务异常，您可以在测试场景编排中，设置被压服务+SLA（服务可用性指标），例如：限制响应+RT<100ms，请求失败率<0.1%25。当压测指标触发被压服务+SLA+水位线时，可通过告警通知到您，也可根据设置自动停止压测任务。|5r2ta|另外为避免服务异常，也建议您：|entityMap|data|mutability^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|H|8|@]|9|@]]|$1|A|3|4|5|B|7|I|8|@]|9|@]]|$1|C|3|4|5|D|7|J|8|@]|9|@]]]|E|$F|-4|G|-4|3|-4]]

blocks|key|26m6k|type|unstyled|text|在压测报告可以看到详细的错误率，用户可以在采样日志看具体的耗时分布，如果是服务端返回超时，可自定义配置全局+option+http+timeout+参数，默认为+10s。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

blocks|key|c0v9c|type|unstyled|text|两种解决方案，第一种全局配置参数+insecureSkipVerify:true，第二种上传单独+TLS+证书。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

HTTP 请求出现 

blocks|key|ffdie|type|unstyled|text|PTS+支持+dataset+读取测试数据，用户在压测场景完成文件上传，引擎会解析+csv+文件并按行轮询进行读取，具体的语法如下：|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

PTS 如何从测试文件读取数据？

blocks|key|9d1iv|type|unstyled|text|VU=0：PTS+报表显示请求的+VU（并发用户数）+为瞬时指标，当处于任务结束时，其瞬时值有可能为+0。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|6llhu|跟施压配置的值对应不上：由于大部分用户设置的是梯度发压模型，VU+值会随时间梯度变化，其瞬时值应以图表显示的+VU+曲线变化为准。|entityMap|data|mutability^0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|F|8|@]|9|@]]|$1|A|3|4|5|B|7|G|8|@]|9|@]]]|C|$D|-4|E|-4|3|-4]]

blocks|key|9dabo|type|unstyled|text|含中文的+csv+导入后乱码的问题：|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|2bkop|因为+Windows+默认导出的+csv+使用的是+GBK+编码，并且旧版本的+Excel+2016+前会不保存+Bom+(byte+order+mark)。|7bjf9|解决方法：将+csv+导出为+utf-8+格式：|entityMap|data|mutability^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|H|8|@]|9|@]]|$1|A|3|4|5|B|7|I|8|@]|9|@]]|$1|C|3|4|5|D|7|J|8|@]|9|@]]]|E|$F|-4|G|-4|3|-4]]

blocks|key|9ut3h|type|unstyled|text|施压端没能从被压服务端得到有效的+HTTP+响应状态码，则会将状态码置为+999+Unknown。这些请求会被视为错误请求，计入压测报告的错误率。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|9ivco|错误原因可能是请求本身的协议/地址等有误，或者是网络原因、服务端的+DNS/防火墙/SSL+证书/超时断连等原因，导致服务不可达。|bttr3|如需排查，可参考请求采样里的错误信息、施压机日志里的报错信息，还可使用调试模式调试请求。|h8og|常见原因如下：|entityMap|data|mutability^0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|J|8|@]|9|@]]|$1|A|3|4|5|B|7|K|8|@]|9|@]]|$1|C|3|4|5|D|7|L|8|@]|9|@]]|$1|E|3|4|5|F|7|M|8|@]|9|@]]]|G|$H|-4|I|-4|3|-4]]

blocks|key|a4bjq|type|unstyled|text|PTS+在调试模式下，压测引擎最多执行+10+秒，之后会自动退出。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|a128s|如果您场景里编排的请求无法在+10+秒内全部完成，则会表现为只执行了部分请求。|1o7r4|建议直接以较小的+VU+数运行压测任务，来代替调试模式，避免其+10+秒无法执行全部请求的问题。|entityMap|data|mutability^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|H|8|@]|9|@]]|$1|A|3|4|5|B|7|I|8|@]|9|@]]|$1|C|3|4|5|D|7|J|8|@]|9|@]]]|E|$F|-4|G|-4|3|-4]]

blocks|key|5mc9j|type|unstyled|text|压测运行时，在报告页的概览栏里，并发数（VUs）的数值是实时值，与图表里代表并发数的蓝色梯度线在每个时刻的值是一致的。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|56aio|压测结束时，PTS+会将资源回收，所以实时+VU+可能表现为瞬间下降，这是符合预期的正常的行为。|4k532|您可参考图表里的蓝色线，观察并发数（VUs）随时间轴的变化，可以发现它是在将您配置的梯度发压如期完成后，在压测结束时刻才下降的。|entityMap|data|mutability^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|H|8|@]|9|@]]|$1|A|3|4|5|B|7|I|8|@]|9|@]]|$1|C|3|4|5|D|7|J|8|@]|9|@]]]|E|$F|-4|G|-4|3|-4]]

云压测

云服务器

测试服务

云计算

微服务架构

日志分析

数据分析

安全测试

数据存储

性能测试

压力测试

负载测试

并发测试

游戏服务器

服务器

数据处理

From Jmeter中文官网
本文是Jmeter操作笔记，
本文是Jmeter操作笔记，

本文是Jmeter操作笔记。 【前文从理论角度对比了lock锁(Monitor)与读写锁(ReadWriteLockSlim)的差异和使用场景，尝试用Jmeter对lock、ReadWriteLockSlim压测】

启动Jmeter 请求次数= 线程数 * 循环次数
Duration：整个压测的时长
添加采样器

此次我们主要测试 [多读少写]的场景，故我们添加http请求采样器。 Listener>[****],

这里添加几个有效常见的侦听器：View Results Tree、Summary Report、Aggregate Report、Aggregate Graph

压测过程 这个压测中没有争用，_dict.TryGetValue 是o(1)的复杂度，速度很块，多个线程在某时刻命中这个方法的概率极小，整个api代码块耗时几纳秒，压测结果12ms，绝大部分都是在网络上， 貌似要写代码测试了

JMeter压测笔记

【前文从理论角度对比了lock锁(Monitor)与读写锁(ReadWriteLockSlim)的差异和使用场景，尝试用Jmeter对lock、ReadWriteLockSlim压测】


JMeter压测笔记

最近因为要对fo-processor进行性能压测，总结一下中间使用Jmeter构建自定义mdp消息的步骤及压测步骤，
在Jmeter中，有jms的请求样例，或者你自己也可以写一个beanshell（实际上就是 核心步骤：
创建Java工程–> 导出自定义测试jar-->放到Jmeter的lib目录及lib\ext下-->开始测试
1、下载Jmeter，http://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi tibjms-6.0.1.jar（如果是其他JMS服务器，需要更换，比如activemq，就是替换成activemq-all.jar）
4、因为我这次的交易涉及到920（提现），925（付款到银行），所以需要在压测的时候有一个可配参数 ，去确定到底压测哪个交易，看代码
public class InnerSettlementTest  extends AbstractJavaSamplerClient  如果要进行自定义java请求的话 单笔成功了，后面可以调整并发数，来进行我们需求的压测
源码下载JmeterTestCases.zip

通过Jmeter压测

最近因为要对fo-processor进行性能压测，总结一下中间使用Jmeter构建自定义mdp消息的步骤及压测步骤，

通过Jmeter压测

上一篇文章[关于Jmeter]介绍了Jmeter入门相关的知识。本文是实战篇，讲讲如何使用Jmeter对 Http 进行压力测试。 配置 "HTTP请求"，对应上图中的 “jmeter测试1”。这里配置Get请求，测试本地8080端口下的jmeter/test1接口地址，具体的Http配置及测试代码请参考如下。 测试三
  案例场景：使用配置元件 “CSV数据文件” 的方式，模拟10个用户发起PUT请求，请求地址jmeter/test3，要求不同用户对应请求参数reqId的值不同。
1. JMeter作为一款压测工具，我们只需要熟悉之后再多加练习，便可以基本掌握。下来我将继续梳理如何使用JMeter进行ws(s)测试，欢迎关注。 文章已授权转载，原文链接：Jmeter 压测 http(s)

Jmeter 压测 HTTP

  上一篇文章[关于Jmeter]介绍了Jmeter入门相关的知识。本文是实战篇，讲讲如何使用Jmeter对 Http 进行压力测试。

Jmeter 压测 HTTP

java/technologies/downloads/#jdk25-windows安装JDK双击下载的jdk-25_windows-x64_bin.exe文件安装，记录安装路径D:\Ruanjian\Jmeter 配置环境变量配置JDK环境变量：JAVA_HOME：JDK的安装目录编辑修改path：%JAVA_HOME%\bin检查JDK是否安装成功cmd中输入java--version,查看java版本二、安装Jmeter 下载Jmeter下载地址：https://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi解压缩zip包目前解压到D:\Ruanjian\Jmeter目录下了配置环境变量配置环境变量 JMETER_HOME添加path路径：%JMETER_HOME%\bin验证Jmeter环境

Jmeter压测笔记

环境配置参照文章参考地址：https://blog.csdn.net/2301_80864686/article/details/134506703

Jmeter压测笔记

概述
接到上级通知，需要配合第三方供应商，对他们的合同签署流程进行一次压测。 技术难点
1.token是动态的
 2.时间戳是动态的
 3.合同pdf转码之后太长，没有办法直接贴到jmeter的body里面，贴进去就彻底卡死
 4.由于上面的几个参数都是动态，导致生成的sign也是动态的 ，随时在变
 5.同一份合同只能签署一次，也就意味着如果想做压测，只能手动传不同的合同，不停地改sign
解决方案
写java方法，实现以下功能
 1.调接口自动获取token
 2.自动获取当前时间戳 如下所示
| sign | time | body |
 | -------- | -------- |
 | 1 | 2 | 3 |
5.jmeter做参数化，并发去读取这三行参数
思路仅供参考

jmeter 压测签名算法

接到上级通知，需要配合第三方供应商，对他们的合同签署流程进行一次压测。听起来很简单，但是中间涉及到的东西很多

jmeter 压测签名算法

文章

问答

视频

教程

学习中心

腾讯云实验室

直播

竞赛

腾讯云代码分析专区

腾讯iOA零信任安全管理系统专区

腾讯云架构师技术同盟交流圈

腾讯云数据库专区

腾讯云智能顾问专区

腾讯云原生专区

腾讯混元专区

腾讯云TCE专区

腾讯云Lighthouse专区

腾讯云HAI专区

腾讯云Edgeone专区

腾讯云存储专区

腾讯云智能专区

腾讯轻联专区 

腾讯云开发专区

TAPD专区

腾讯轻量云游戏服专区

腾讯云最具价值专家

腾讯云架构师技术同盟

腾讯云创作之星

腾讯云开发者先锋

腾讯云代码助手

云原生构建

TAPD 敏捷项目管理

Cloud Studio

SDK中心

API中心

命令行工具

涵盖代码开发、场景应用、自动测试全流程，助你从零构建专属AI助手

一站式MCP教程库，解锁AI应用新玩法

聚焦“写作效率、视觉美观与运行性能”三方面进行全面升级，为您提供更高效、稳定的创作环境

社区富文本&Markdown编辑器全新改版上线，欢迎大家体验!

诚挚邀请您参与本次调研，分享您的真实使用感受与建议。您的反馈至关重要，感谢您的支持与参与！

社区新版编辑器体验调研

用户只需要在场景编排中导入 jmx 文件，即可以原生方式运行 JMeter 压测。PTS 支持以分布式方式运行 JMeter 引擎，提供便捷的横向扩容能力和实时测试报表。

PTS 支持 JMeter 压测吗？

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐