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  • jmeter测试最大并发数量
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    2022-02-07 10:22:26

    在性能测试中,当我们接到项目任务时,很多时候我们是不知道待测接口能支持多少并发用户数的。此时,需要我们先做负载测试,通过逐步加压,来找到最大并发用户数。那么当我们找到一个区间,怎么找到具体的值呢?

    在区间中逐步增加步长,出现以下任意现象时,即是最大并发用户数:

    1.出现连续报错

    2.平均响应时间超过1.5秒(1.5秒是行业标准)

    3.tps出现下降趋势

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    在jmeter中,提到m并发,你可能马上想到线程数设置为m;

    调节服务器压力的是rps,即每秒请求数;rps由线程数,循环次数,ramp-up time调节;

    问题:

    有一个页面,需要测试一下最大支持多少用户并发?

    此时需计算的是最大用户并发数,强调的是同时操作,也可以理解为同时发起请求;

    针对这个问题,我们可以通过rps定时器或阶梯加压线程组测试每秒最大的请求数;

    在平衡状态下,并发数=RPS*响应时间;

    a)使用jp@gc - Throughput Shaping Timer(吞吐量成形计时器,调节rps的定时器);

    设置线程组中线程数为50,ramp-up时间为1s,永远循环;同时在请求下面加rps定时间,rps由1增加到400/s;测试最终运行时间取 线程组运行时间 与 定时器时间的最小值;

    20200331191116888789.png

    查看运行后的结果,发现HPS增长到140之后,稳定了十几秒,随后HPS平均在100左右;

    该HTTP请求是本人阿里云服务器上部署的项目;

    20200331191117068483.png

    TPS上升到48/s稳定了十几秒,然后TPS平均在30/s左右;

    20200331191117190558.png

    响应时间基本在3s以内;

    20200331191117297984.png

    20200331191117364393.png

    稳定情况下,最大rps约为140/s,响应时间为1.6s,最大并发=140*1.6=224;可以理解为只要启动224个线程就可以在1s内满足140/s的rps压力值;

    线程组中线程数改为100,其它保存不变;rps和tps数值大致也是一样的;

    20200331191117497210.png

    20200331191117593894.png

    20200331191117675928.png

    b)使用阶梯加压线程组

    20200331191117746243.png

    20200331191117806793.png

    20200331191117923985.png

    20200331191118038247.png

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    20200331191118119305.png

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  • 逐步增加并发用户数,找出被测系统的最大可接受的并发用户数,并考察系统性能的变化。 脚本总体设计: 场景介绍: 1.首先用插件管理器下载插件jpgc - Standard Set,然后重启jmeter 2.添加线程组jp@gc - ...

    前言

    在性能测试中,当我们接到项目任务时,很多时候我们是不知道待测接口能支持多少并发用户数的。此时,需要我们先做负载测试,通过逐步加压,来找到最大并发用户数。那么当我们找到一个区间,怎么找到具体的值呢?

    在区间中逐步增加步长,出现以下任意现象时,即是最大并发用户数:

    1.出现连续报错

    2.平均响应时间超过1.5秒(1.5秒是行业标准)

    3.tps出现下降趋势

    负载测试概念

    逐步增加并发用户数,找出被测系统的最大可接受的并发用户数,并考察系统性能的变化。

    脚本总体设计:

    场景介绍:

    1.首先用插件管理器下载插件jpgc - Standard Set,然后重启jmeter

    2.添加线程组jp@gc - Stepping Thread Group

    3在线程组下添加请求取样器和其他配置元件,并填写接口参数,本文的被测接口为注册接口

    4.添加监听器:

    jp@gc - Active Threads Over Time(活跃线程数随时间变化图)

    jp@gc - Response Times Over Time(响应时间随时间变化图)

    jp@gc - Transactions per Second(tps随时间变化图)

    5.jp@gc - Stepping Thread Group填写数据,场景为在5秒内增加10个并发用户数,并运行30秒,再继续在5秒内增加10个并发用户数,重复循环,直至并发用户数达到50个后运行脚本60秒。然后在每1秒内减少5个并发用户数,直到减为0,结束脚本的运行。

    6.第一次运行脚本,结束后观察数据:

     由图形得知:1.当并发用户数为20时,平均响应时间超过1.5秒

                           2.tps全程没有出现明显的下降趋势,也没有出现连续的报错

     第一次运行脚本分析:因此得出结论,系统的最大并发用户数为10~20区间

    我们已经得出系统的最大并发用户数为10~20区间,那么具体是多少呢? 接下来要减少步长,并进行第二次的测试

    7.jp@gc - Stepping Thread Group填写数据,场景为以10个并发用户数为基准,在1秒内增加1个并发用户数,并运行30秒,再继续在1秒内增加1个并发用户数,重复循环,直至并发用户数达到20个后运行脚本60秒。然后在每1秒内减少5个并发用户数,直到减为0,结束脚本的运行。

     8.第二次运行脚本,结束后观察数据:

     

     

    由图形得知:1.当并发用户数为17时,平均响应时间超过1.5秒

                           2.tps全程没有出现明显的下降趋势,也没有出现连续的报错

     第二次运行脚本分析:因此得出结论,系统的最大并发用户数为16

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           上一篇博文详细说明使用iperf工具进行系统最优发包频率的测试,本篇博文针对第二个点:系统最大并发数,进行详情说明。

            日志系统我们按照不同的并发数访问常用接口得出系统最大用户数与系统最大请求数,此指标我们使用JMeter性能测试工具来实现。

            一.确定业务场景。

           确定并发操作的业务场景,将核心接口整理出来为后续加压测试进行数据准备。

           二.确定最大并发数测试方法。

           根据学习查询,确定两种测试方法,方法如下:

           1)方法一:按照不断加压直至吞吐量不再增加时得出最大并发用户数。

           2)方法二:计算最大用户并发数,强调同时操作,也可以理解为同时发送请求,针对这个问题使用RPS定时器测试每秒最大请求数;在平衡状态下,最大并发用户数=RPS*响应时间

           注:

           a.最大并发用户数:同一时间在系统上的用户数量,这些用户可能分布在不同的功能模块或页面上。

           b.最大并发请求数:同一时间在系统上的用户同时向服务器做出的请求数量,这些请求也可能分布在不同的功能模块或页面上。

           三.方法一测试步骤。

           按照不同模块进行加压测试,例如:并发总数为42个,初始线程加载无延迟,初始加载线程1个,运行1s后再次加载线程10

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