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
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样本（Sample）：发送请求的总样本数量
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响应时间（RT）：平均值，P90,P95,P99,Min,Max
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异常(Error):出现错误的百分比
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吞吐量（Throughput）：被测试接口的吞吐能力
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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
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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。
-
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。
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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：
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Average Response Time平均响应时间
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Active Threads活动线程数
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Successful/Failed Transactions成功/失败事务数
Additional Graphs主要显示
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Response Codes
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Bytes ThroughputConnect Times
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Latency
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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
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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)
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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
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