岁月如歌_九
岁月如歌_九

JMeter AI图片识别接口并发量测试

由于临时接到一个性能测试任务，测试8个独立接口在实验室环境的TPS、响应时间以及服务器性能监控如CPU、内存、IO等，没有明确具体的响应时间与并发数，需求较模糊。

1.软件、硬件环境信息：JMeter5.1.1 、Ubuntu 16.04 LTS 260G+内存 2个CPU（24核 ）、被测系统架构API+NGINX+FLASK+深度学习模型

2.性能需求：每个功能的TPS(笔/秒)，响应时间（秒）,不同并发数下服务器资源占用情况（IO,gpu，带宽等） 

3.测试设计：XX线程数/秒 并发时间15分钟，记录系统的TPS 、90%响应时间、异常率， 并发十分钟后开始监测服务器性能指标数据

4.根据测试设计创建JMeter测试脚本（怎么添加线程组、断言、参数化请自行百度，本次仅涉及文件上传操作会有样例），运行十分钟后对服务器进行监测

（1）、创建测试计划与设置线程组

JMeter AI图片识别接口并发量测试_第1张图片

（2）、创建测试http请求并设置请求参数

JMeter AI图片识别接口并发量测试_第2张图片

（3）、对文件上传操作进行参数化，创建BeanShell预处理程序（主要用于随机上传图片）

JMeter AI图片识别接口并发量测试_第3张图片

（4）、设置文件上传请求参数，并添加响应断言与聚合报告，启动线程组（已经调试通过的接口测试）

JMeter AI图片识别接口并发量测试_第4张图片

（5）、聚合报告分析

JMeter AI图片识别接口并发量测试_第5张图片

样本：15分钟共发起多少个请求数

平均值到最大值：不同维度的请求响应时间，单位毫秒

异常%：异常数占样本数的百分比

吞吐量：每秒完成的请求数

接收 KB/sec：每秒从服务器端接收到的数据量，即：收到的千字节每秒的吞吐量测试

发送 KB/sec：每秒从客户端发送的请求的数量，即：发送的千字节每秒的吞吐量测试

（6）、常用服务器监测命令

JMeter AI图片识别接口并发量测试_第6张图片

 

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