jmeter分布式压测时，选择其中一台作为控制机，其余的机器做为负载机，执行时，控制机会把脚本发送到每个负载机上，负载机获取到脚本就执行脚本（负载机只需要启动jmeter-server.bat或者jmeter-server），执行后，负载机回传执行结果给控制机，控制机会进行汇总。值得注意的是：如果请求执行成功，不会回传请求的响应信息，所以在查看结果树中， 响应结果看到是空的。
分布式Jmeter作为云原生的压测方案，虽然有着功能强大，压测上限高的特点，但是也有部署较为繁琐，结果展示不够形象的问题。为了解决Jmeter的问题，通过结合Jmeter+Grafana+influx+helm打造了一套一键部署且较为易用的云原生压测解决方案。
千呼万唤始出来，这一篇感觉写了好久，总想写的清楚明白简洁，但是还是洋洋洒洒写了好多，希望大家喜欢吧！本来打算将这一篇文章是放在性能测试中讲解和分享的，但是有的童鞋或者小伙伴们私下问的太多了，实在是忍不了也解答烦了，索性就在这里分享一下吧。权当参考，但是希望对大家有所帮助。
因为双11，黑五快到了，所有的互联网电商行业都要做一件事情，那就是压测，常见的压测很多区分，接口压测和全链路压测、线上压测和线下压测，单元压测和功能压测。我们这里介绍一下接口压测和全链路压测。
说到性能测试工具，你会立刻联想到哪一个？ab（ApacheBench）、JMeter、LoadRunner、wrk…可以说市面上的压测工具实在是五花八门。那如果再问一句，对 Dubbo 进行性能压测，你会 pick 哪一个？可能大多数人就懵逼了。可以发现，大多数的压测工具对开放的协议支持地比较好，例如：HTTP 协议，但对于 Dubbo 框架的私有协议：dubbo，它们都显得力不从心。
windows环境部署 1.安装环境变量 下载JDK，可以在oracle官网下载，也可以使用百度网盘下载 链接: https://pan.baidu.com/s/1QncVzXbJmKr8jzl-f0
yum -y install java-1.8.0-openjdk* #下载安装jdk1.8套件
在使用JMeter进行压测时，当被测接口需要很高的并发量，或者有些接口访问数很高的时候，Linux网络相关的内核参数需要根据实际服务进行调整，从而导致本地端口被占满，出现请求报错的情况。此时，本机的一些TCP配置、本机性能峰值就可能是性能测试的瓶颈点。 因此，本文梳理了基于JMeter的分布式压测环境的搭建方法，并能够满足参数化的需求。
JMeter不仅能十分便捷地进行接口测试，同时它也是一款优秀的压测工具。但使用JMeter在自己的电脑（下称本机）上运行压测脚本时，一般会有两个瓶颈：
一、执行性能压测，执行日志提示Failed to create UDP port（UDP端口创建失败）
XX项目由于在私有云上部署，还未开放互联网，项目组决定在内网环境进行压测环境搭建，提前暴露内网环境下项目接口的性能瓶颈。
2.把apache-jmeter-4.0zip包 用rz命令上传到linux系统的根目录下 解压
协议是⼀种约定，规定好⼀种信息的格式，如果发送⽅按照这种请求格式发送信息，那么接 收端就要按照这样的格式解析数据，这就是协议
文章架构如下：（待补充）1. 压测理论关于压力测试不得不说的二三事并发线程数、QPS与平均耗时的关系2. 压测服务部署2.1 Coding平台Jmeter-Suite压测工具部署文档Coding平台项目构建指南2.2 TCPS压测平台TCPS压测平台接入私有集群教程2.3 Jmeter分布式部署Jmeter分布式压测环境搭建(windows & linux)3. 压测脚本编写3.1 安装篇（待补充）3.2 使用篇3.2.1 基础入门篇Jmeter压测工具入门篇Mac OS下Jmeter的入门操作3.2.2
jmeter是apache公司基于java开发的一款开源压力测试工具，体积小，功能全，使用方便，是一个比较轻量级的测试工具，使用起来非常简单。因为jmeter是java开发的，所以运行的时候必须先要安装jdk才可以。jmeter是免安装的，拿到安装包之后直接解压就可以使用，同时它在linux/windows/macos上都可以使用。 jmeter可以做接口测试和压力测试。其中接口测试的简单操作包括做http脚本（发get/post请求、加cookie、加header、加权限认证、上传文件）、做webservice脚本、参数化、断言、关联（正则表达式提取器和处理json-json path extractor）和jmeter操作数据库等等。
通过以上给出的地址将Jmeter下载好后，进入到Jmeter的bin目录下，启动脚本放在这个目录，其中windows双击jmeter.bat即可，Mac和Linux下则是使用如下命令运行：
需求分析： 性能测试过程中，由于环境的不足，或者项目需求，需要在凌晨才能执行性能测试，这样就需要实现自动执行性能测试场景，并且能实现多次执行不同用户并发、并且自动生成结果 本文就介绍如何使用jenki
meter是apache公司基于java开发的一款开源压力测试工具，体积小，功能全，使用方便，是一个比较轻量级的测试工具，使用起来非常简单。因为jmeter是java开发的，所以运行的时候必须先要安装jdk才可以。jmeter是免安装的，拿到安装包之后直接解压就可以使用，同时它在linux/windows/macos上都可以使用。
之前写过利用jmeter做分布式压测的简略介绍，当时只是介绍了背景和原因，以及基本的配置操作，有同学说写得不够详细。正好今年双十一，我司的全链路压测，也尝试了jmeter分布式压测的手段。这篇文章，介绍下利用jmeter在NGUI模式下进行分布式压测的一些小技巧和注意事项。
关于JMeter，这里就不做过多说明，可以查看官网了解。我们只需要知道这是一款用Java开发的压力测试工具，可以模拟对服务器的请求来测试它们的负载强度，分析不同压力类型下的整体性能。
首先第一步下载安装包，官网下载地址https://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi，windows系统和linux用一个。注：jmeter5.4.3需要java8及以上版本。
JMeter分布式压测是一种通过多台计算机共同工作来模拟大量并发用户对服务器或应用程序进行压力测试的方法。这种方法可以有效地提高测试的并发用户数，从而更准确地评估系统在高负载下的性能。以下是进行JMeter分布式压测的基本步骤：
性能测试工作中，经常有同学要使用PerfMon内部插件对压测资源进行监控，本文简单介绍下该插件如何使用 一、安装PerfMon插件 1. 启动jmeter，进入选项》Plugins Manager
Locust是一款开源的性能测试工具，可以帮助您模拟大量用户访问Web服务器，跟踪和报告每个用户的响应时间。它使用Python编程语言编写，允许使用Python脚本编写测试脚本。Locust可以轻松扩展，以支持任何自定义断言，响应转换，模拟，分布式执行或第三方服务整合等。
上节课爱画漫画的小哥哥用漫画形式向大家展示了JMeter的进阶用法：如何搭建InfluxDB，使用更炫酷的Grafana。
随着云原生的推进，k8s和service mesh已然成为云上的事实标准，我们的压测引擎也是基于这个理念演化而来。整个引擎的架构为k8s+jmeter+influxdb+grafana，其中：
文章https://cloud.tencent.com/developer/article/1753788 已经简述了Jmeter Suite的操作过程，为了更为详细地介绍操作过程，尽可能做到看文章就会用工具，特此写了一篇详细说明。
在《性能测试工具Locust源码浅析》中，我们进行了一个主流程的分析。本次我们将对Locust进行实际的评测，在具体的评测之前，为了评测结果尽量的准确，我们需要做如下的规约：
平时在使用Jmeter做压力测试的过程中，由于单机的并发能力有限，所以常常无法满足压力测试的需求。因此，Jmeter还提供了分布式的解决方案。本文是一次利用Jmeter分布式对业务系统登录接口做的压力测试的实践记录。按照惯例，在正式开始前，先简单介绍一下本文大纲：
性能压测工具是用于模拟大量用户访问、负载和压力条件的软件工具，以评估系统、应用程序或服务在高负载条件下的性能表现和稳定性。
linux-centos7 主机（master）：192.168.110.110 从机（slave）：1092.168.110.111 安装jdk（centos系统一般已经装好了） 安装jmeter并配置环境变量
jmeter是一个java开发的利用多线程原理来模拟并发进行性能测试的工具，一般来说，GUI模式只用于创建脚本以及用来debug，执行测试时建议使用非GUI模式运行。
公众号：FunTester，原创分享爱好者，腾讯云、掘金社区、开源中国推荐，知乎八级原创作者，主要方向接口功能、自动化、性能测试，兼顾白盒测试，框架开发，业务开发。工作语言Java和Groovy，欢迎关注。 GitHub地址 接口测试 接口功能测试 开源测试服务 使用springboot+mybatis数据库存储服务化 alertover推送api的java httpclient实现实例 接口自动化通用验证类 将swagger文档自动变成测试代码 httpclient处理多用户同时在线 使用httpclie
Gatling 基于 Scala 开发的压测工具,我们可以通过录制自动生成脚本,也可以自己编写脚本.
本文的宗旨在于通过简单干净实践的方式教会读者，如何使用JMeter进行工程的压测测试。也同时会介绍到；ApacheBench、Siege 两个更简单压测工具的使用。
Gatling基于Scala开发的压测工具,我们可以通过录制自动生成脚本,也可以自己编写脚本.
机会只留给那些有准备的人 改变能改变的，接受不能改变的，就是进步 性能测试过程中，有时候需要对下载类的功能做压测，有些同学没有这方面的测试经验，比较迷茫，本文简单介绍下如何测试下载类的请求 1、首先使用fiddler抓包，知道是一个http类型的请求，有一个post请求和两个get请求，首先post发起下载请求，最后get获取请求文件 2、我们只需要在最后的get请求执行完之后获取该请求接口返回的文件流，然后写入到本地文件，就能实现下载效果，使用后置处理器beanshell编写java代码实现
Jmeter是基于Java的压力测试工具，在单台windows上使用Jmeter进行性能测试时，对本机的CPU和内存消耗是比较大的，如果并发数大(比如100、300...并发)，很容易导致资源不足，吞吐量也无法达到理想的要求。于是我们想通过cmd命令行或者在Linux上使用Jmeter进行性能测试，能够大大缩减所需要的系统资源。客户端机器（window系统或者Linux服务器）作为一个控制器Master，控制多台slave机器的操作。
使用http cookie manager获取登陆接口响应头中的cookie值，cookie引用变量名正确，但获取到的cookie没有生效，接口仍然报错401
如何选择工具呢，压测的过程中，我们需要有很多工具需要选择，如何选择适合的工具，也是一个难点。
JMeter与Java程序一样，会记录事件日志，日志文件保存在bin目录中，名称为jmeter.log。当然，我们也可以在面板中直接察看日志，点击右上角黄色标志物可以打开日志面板，再次点击收起。
我们在服务后台的一些APP上线之前，通常会做一些性能的评估，然后会评测一下。例如开发的项目大概可以服务多少用户，以及能够承担多大的并发量？
本文介绍压测是什么，解释压测的专属名词，教大家如何压测。介绍市面上的常见压测工具(ab、locust、Jmeter、go实现的压测工具、云压测)，对比这些压测工具，教大家如何选择一款适合自己的压测工具，本文还有两个压测实战项目：
文档地址：https://esrally.readthedocs.io/en/stable/
性能测试监控 1压测端监控：JMeter集群+InfluxDB存储+Grafana 在压测端，如果发现发出去的进程失败的比例比较多，可以考虑以下两种情形： 1）被测软件的性能达到瓶颈，接受不了如此多的请求。 2）压测端压测工具（比如JMeter）所运行的机器由于发送过多的线程，压测机器资源（CPU、内存、网络或者是磁盘）不够用，需要增加JMeter来解决。 这就需要在执行性能测试的时候，有对应的监控工具来监控。第1节和第3节中介绍的工具均可以达到这个功能，但是JMeter集群+InfluxDB存储+Grafana是目前最友好的监控压测端的工具组合。 JMeter集群+InfluxDB存储+Grafana环境可以安装在Windows、Linux或MAC任意操作系统下，本节以Windows为例进行讲解。 1.1下载安装InfluxDB
本方案采用 Grafana + InfluxDB 实时展示 Jmeter 的压测数据，下面为本文实验的压测指标数据流向图。
JMeter时Apache下基于java的一款性能测试和压力测试工具。它基于Java开发，可对HTTP服务器华人FTP服务器，甚至是数据库进行压力测试。作为一款专业的压测工具，JMeter功能强大，本片文章中仅简单介绍与本次压测相关的内容，从JMeter下载安装，接口压测使用两个方面来说明。
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