Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具。用于对软件做压力测试，它最初被设计用于Web应用测试，但后来扩展到其他测试领域。
现如今接口测试在软件质量行业中的地位，已经越来越重要，相对于上层的UI自动化测试和下层的单元测试，接口测试的“低”投入、“高”回报，也成了绝大多数质量保障实践的首选。
1. 首先给大家介绍如何开发高效执行的性能测试脚本，目前多数用户都是分不同并发用户单次执行，该方法执行效率低，并且不方便数据比对，如下
SLA（service level agreement，服务水平协议）可在性能测试过程中，定义性能测试的目标和度量性能，在性能测试过程中LR会收集和保存性能的相关数据，在分析运行结果时，分析器分将收集的数据与SLA中定义的度量数据进行比较，并将分析结果显示在分析器中，SLA三种状态分别是：a.pass：表示SLA获得该项测试数据，并且该数据达到目标要求；b.fail：表示SLA获得该项测试数据，但是测试结果未达到目标要求；c.no data：表示SLA未获得该项测试数据，所以无法确定是通过还是失败。
但是第2种方式，当调用的接口响应时间大于1s时，得到的响应时间是不准确的。下面来看示例
响应时间=用户响应时间+前端响应时间+网络响应时间+服务器端响应时间+数据库响应时间，是反映系统处理效率的指标之一。
analysis简介 分析器就是对测试结果数据进行分析的组件，它是LR三大组件之一，保存着大量用来分析性能测试结果的数据图，但并不一定要对每个视图进行分析，可以根据实际情况选择相关的数据视图进行分析，分析结果可以生成一些不同格式的测试报告，可以对不同的图表进行合并分析。 在controller里面点击analysis，可以生成分析图表
说明：任务分布主要是基于时间的考虑，当然也可能是地区之类的，如果是基于时间即高峰期，则，可以通过场景中的持续时间设置，选择运行一段时间来模拟
我使用的jmeter版本是5.4.1，在 JMeter 5.4.1 版本中，有许多不同的监听器（listener），每个都有其特定的用途。以下是一些主要的监听器及其用途：
通俗理解就是用户某一步或几步操作的集合。一般，事务的定义都需要跟业务相关，比如用户一次登录过程，使用淘宝时的支付过程等，需要理解事务不等于请求。
批量执行完接口测试之后，我们需要查看测试报告，在之前单个接口调试我们是通过查看结果树查看结果，但是当大批量执行接口测试之后依旧这样查看那么肯定会很低效 那么该如何设置呢？
下载jmeter 官网地址：http://mirror.bit.edu.cn/apache//jmeter/ 启动
一直以来，jmeter作为开源压测工具被广大测试工程师们所偏好，不仅仅其开源便于二次扩展，更在于其本身强大丰富的功能，让我们可以不用编写代码也能做好性能测试。但是，jmeter本身在报告这块做的差强人意，我们希望能够将数据更好的收集和展示以便分析，今天小编就给大家介绍Influxdb+Grafana+jmeter这套组合，实现jmeter报告的可视化展示。
上一篇说明了场景管理如何使用，在ci此进行一些补充，场景管理中的场景在其他模块只是被引用的关系，如果在场景管理中对场景进行变更，则其他模块中的该场景是不变的。场景中的用例集，只会在自动化测试中使用，而场景本身是在性能测试中使用，在自动化测试中，场景本身是不会被使用的。
在小编所经历的两个项目中压测关注的重要指标是平均响应时间和TPS，lr这个软件分析结果给指标有很多，但是检验一个软件运行的速度和负载能力，平均响应时间和TPS是大多数验收人员最为关注的。
最上方为计划信息模块主要包括计划名称、场景名称、执行者、创建时间、运行时长等信息。上方右侧可添加邮箱，报告自动发给收件人。可在运行状态下停止任务（手动点击停止），可在运行状态下，开启debug模式，如下图
在做压力测试时，新手测试人员常常在看报告时倍感压力：这么多性能测试指标分别是什么意思，应该达到什么标准？
如果你有一个 HTTP 请求，其返回结果里包含一个 cookie，那么 使用JmeterCookie管理器会自动将该 cookie 保存起来，而且以后所有对该网站的请求都使用同一个 cookie。每个 JMeter 线程都有自己独立的"cookie 保存区域"。
网站响应时间是指系统对请求作出响应的时间。通俗来讲就是我们把网址输入进浏览器然后敲回车键开始一直到浏览器把网站的内容呈现给用户的这段时间。网站响应时间是越短越好，因为网站页面打开速度越快，就意味着我们的用户可以更快的访问站点或者我们的服务器。一般我们网站的响应时间保持在100~1000ms即可。1m=1000ms，打开速度越快对用户体验度越好。据说响应时间还会影响到网站SEO效果（请行业专家留言告诉我）。
今天在写性能测试报告的时候需要使用到数据,打算用做一下性能测试,然后在百度后发现了一款Apache开源的Jmeter压测工具
做性能测试过程中遇到了一些问题，现总结下来，希望能给大家带来一些参考，写的不好请多包涵和指教。因为是公司的项目，为避免信息泄漏，所以把相关信息涂掉了。 问题一： 做接口性能测试时，单用户时响应时间是5
从聚合报告可以看出来，平均TPS= 1303。那么我们可不可以就认定这个TPS=RPS呢？
对事务进行综合分析是性能分析的第一步，通过分析测试时间内用户事务的成功与失败情况，可以直接判断出系统是否运行正常。
1.查看聚合报告和服务器的资源使用图，检查响应时间，事务成功率，CPU，内存和IO使用率是否达到要求，如果出错率达到了总请求的3%，我们会检查是什么原因导致的，修改好后，重新测试；
2、登录jmeter官网http://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi，点击如下图操作
安装jdk1.8：默认安装，配置环境变量，新建系统变量JAVA_HOME 值：jdk的安装路径
压力测试是给软件不断加压，强制其在极限的情况下运行，观察它可以运行到何种程度，从而发现性能缺陷，是通过搭建与实际环境相似的测试环境，通过测试程序在同一时间内或某一段时间内，向系统发送预期数量的交易请求、测试系统在不同压力情况下的效率状况，以及系统可以承受的压力情况。然后做针对性的测试与分析，找到影响系统性能的瓶颈，评估系统在实际使用环境下的效率情况，评价系统性能以及判断是否需要对应用系统进行优化处理或结构调整。并对系统资源进行优化。
https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html
云层老师认为性能测试可以被称为性价比测试，它本质上其实是对比单位价格内系统的处理能力，并对软硬件投入对TPS的影响进行了深入讲述。
微服务架构下，服务拆得越细，服务的粒度越小，可组装性就越好；与之相对的服务之间的调用关系就会变复杂，为了保证服务更好的运行，需要对这些服务进行监控和管理。本文大家介绍下EOS微服务平台如果对微服务进行日志查看、API调用统计、限流、熔断、负载均衡的管理。
无论 TPS、QPS、HPS,此指标是衡量系统处理能力非常重要的指标，越大越好，根据经验，一般情况下：
偶然间看到了阿里中间件Dubbo的性能测试报告，我觉得这份性能测试报告让人觉得做这性能测试的人根本不懂性能测试，我觉得这份报告会把大众带沟里去，所以，想写下这篇文章，做一点科普。
一、接口文档 接口地址：http://www.baidu.com/s?ie=utf-8&wd=jmeter性能测试 请求参数： >ie：编码方式，默认为utf-8 >wd: 搜索词 返回结果：搜索结
Locust是基于事件的分布式负载测试工具。名字和logo都代表蝗虫/蚂蚱，解释是因为它们总是成群。
监听器用来监听及显示JMeter取样器测试结果，能够以树、表及图形形式显示测试结果，也可以以文件方式保存测试结果，JMeter测试结果文件格式多样，比如XML格式、CSV格式。默认情况下，测试结果将被存储为xml格式的文件，文件的后缀: ".jtl"。另外一种存储格式为CSV文件，该格式的好处就是效率更高，但存储的信息不如xml格式详细。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1746599.html
前言 requests发请求时，接口的响应时间，也是我们需要关注的一个点，如果响应时间太长，也是不合理的。 如果服务端没及时响应，也不能一直等着，可以设置一个timeout超时的时间 关于requests请求的响应时间，官网上没太多介绍，并且我百度搜了下，看很多资料写的是r.elapsed.microseconds获取的，然而都是错的！！！ 一、elapsed官方文档 1. elapsed方法的[官方文档]地址：http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/ap
即使系统现在可靠，不代表将来一定可靠。发生退化的最常见原因是负载增加：并发用户从最初的10,000 增长到 100,000或系统目前处理数据量超出之前很多倍。
从软件上看，JMeter监听器有很多，后续内容详细再介绍。本文介绍长时间执行测试计划的两个监听器Summary Report和Aggregate Report 。
Target Server：TCP采样器中填写服务器地址、端口。 Connect：设置连接超时时间。 Response：设置响应超时时间。 Re-use connection：表示重复使用该连接发送请求。 Close connection：表示每次发送完该条数据后，关闭连接。 End of line(EOL) byte value：终止符。
可以从以下几个方面监控CPU的信息： （1）中断； （2）上下文切换； （3）可运行队列； （4）CPU 利用率。
2）响应时间没有和吞吐量TPS/QPS挂钩。而只是测试了低速率的情况，这是完全错误的。
目前做性能测试，比较简单常用的工具就是jmeter，但是对于一些复杂需求和场景需要编写java代码，如果只会Python能做性能测试吗，当然可以，今天就介绍一下Python强大的性能测试框架Locust。
对于每个请求，它统计响应信息并提供请求数，平均值，最大，最小值，错误率，大约吞吐量(以请求数/秒为单位)和以kb/秒为单位的吞吐量.
作者：Zane Blog 来自：http://luojinping.com/2017/08/13/服务调优/ 1. 服务异常的处理流程 2. 负载 2.1 查看机器 cpu 的负载 top -b -n
wrk 是一个能够在单个多核 CPU 上产生显著负载的现代 HTTP 基准测试工具。它采用了多线程设计，并使用了像 epoll 和 kqueue 这样的可扩展事件通知机制。此外，用户可以指定 LuaJIT 脚本来完成 HTTP 请求生成、响应处理和自定义报告等功能。
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