项目性能优化—使用 JMeter 压测 SpringBoot 项目

我们的压力测试架构图如下：

配置 JMeter

在 JMeter 的 bin 目录，双击 jmeter.bat

新建一个测试计划，并右键添加线程组：

进行配置

一共会发生 4 万次请求。

ctrl + s 保存；

添加 http 请求：

配置 http 请求：

配置断言，来判断当前请求是否成功：

正常响应如下：

添加断言持续时间

添加察看结果树:

添加汇总报告:

相似的操作，也添加聚合报告：

相似的操作，添加图形结果：

相似的操作，添加汇总图：

发送请求测试

发送请求

压力测试结果解析

聚合报告

• 样本（Sample）：发送请求的总样本数量

• 响应时间（RT）：平均值，P90,P95,P99,Min,Max

• 异常(Error):出现错误的百分比

• 吞吐量（Throughput）：被测试接口的吞吐能力

• 发送与接收数据量：KB/sec

察看结果树

记录了样本中每一次的请求

汇总报告

类似于聚合报告。

线程组配置解析

1. 线程数：用来发送 http 请求的线程数量

   线程组常用来模拟一组用户访问系统资源（接口）。如果接口响应速度快，就没必要使用太多线程数，如果响应慢，需要使用很多的线程，来测试接口能扛住的压力。如果客户机没有足够能力模拟较重负载，可以使用 JMeter 分布式压力测试。

2. Ramp-up(in-seconds):建立全部线程耗时：

   代表隔多长时间执行，默认值是 0，0 代表同时并发，用于告知 JMeter 要在多长时间内建立全部线程。

3. 循环次数：循环执行多少次操作

   循环次数直接决定整个测试单个线程的执行时间，和整体测试执行时间。

   单线程执行时间 = 单请求平均响应时间 * 循环次数

   整个测试耗时= 单线程执行时间 + (Ramp-Up - Ramp-UP / 线程数)

JMeter 压测插件

Basic Graphs 主要显示：

• Average Response Time 平均响应时间

• Active Threads 活动线程数

• Successful/Failed Transactions 成功/失败事务数

Additional Graphs 主要显示

• Response Codes

• Bytes ThroughputConnect Times

• Latency

• Hits/s

• 
  

开启插件下载

下载地址: https://jmeter-plugins.org/install/Install/，官网上下载plugins-manager.jar直接在线下载,然后执行在线下载即可。

下载好后放到lib\ext下；

再把 JMeter 重启；

可以看到插件管理器：

下载如下两个插件：

安装成功后添加如下三个监听器：

响应时间：jp@gc - Response Times Over Time

活动线程数：jp@gc - Active Threads Over Time

每秒事务数：jp@gc - Transactions per Second

性能关键指标分析

• TPS:每秒的事务数

  数字愈大，代表性能越好;

• QPS:每秒的查询数量

  数字愈大，代表性能越好(1TPS >= 1QPS)

• 吞吐量:每秒的请求数量

  数字愈大，代表性能越好

文章转载自：随机的未知

原文链接：https://www.cnblogs.com/nicaicai/p/18079552

体验地址：http://www.jnpfsoft.com/?from=001