JMeter性能测试-HttpRequest篇

近期一直在偷偷观察测试总监搞性能测试，出于对自身的提高与发自内心的好奇，我决定自己去学习性能测试，然后偷偷取代我们的测试总监，哈哈哈！
听说Go的单元测试框架非常适合搞性能，于是学习一个早上，发现Go语言的代码风格有点反人类。于是我准备使用python写性能测试脚本来实现，用到了Locust性能测试框架。但是从我找到的案例来看，一时间难以看懂，好家伙。最终我决定使用JMeter…
第一步：下载安装（略）
第二步：打开JMeter并在Test Plan下创建线程组并设置线程组数，每组执行数目等

Number of Threads = 每组执行次数
Ramp-up period = 所有线程启动时间，执行所有线程的总时间，0表示所有线程同时启动
Loop Count = 线程组数（执行总次数=Loop Count * Number of Threads）

第三步：创建默认请求地址，相当于环境

我们再配置请求方式，服务器地址和端口

第四步：创建接口，并在接口中填入请求方式和请求地址

请求参数请在这里添加，HTTP Request正下方

第五步：准备就绪，我们需要创建监听来查看性能测试结果
全在Listener中，我主要看Aggregate Report和Graph Results两种。

第六步：执行并分析结果
点击绿色播放键即可执行，本次线程总数100。

先看Aggregate Report，解释下概念
Label:请求的名称，本次案例名称是HTTP Request

#Samples:发出去的线程数，吻合了我们设置的100

Average:单个请求的平均响应时间，单位是毫秒

Median:响应时间的50%百分位的值，也就是有50%的请求响应时间小于该值

90%Line:90%的请求的响应时间

95%Line:95%的请求的响应时间

99%Line:99%的请求的响应时间

Min:最小的响应时间

Max:最大的响应时间

Error%:错误率=错误的请求的数量/请求的总数

Throughput: 吞吐量即表示每秒完成的请求数

KB/sec: 发包/收报的效率

再看Graph Results，解释下概念
NO of Samples: 发出去的线程数，吻合了我们设置的100
Latest Sample: 最后一次请求的响应时间
Average: 所有请求的平均响应时间
Deviation: 响应时间变化、离散程度测量值的大小，也就是数据的分布偏差，值越小越好
Throughput: 吞吐量即表示每秒完成的请求数
Median: 响应时间的50%百分位的值，也就是有50%的请求响应时间小于该值

以上是100条线程的性能测试结果。
接下来看看一下10000条线程会发生什么。
点击清除结果按钮

设置线程数

执行

可以看到虽然是同时启动的线程，但是这次时间长了很多，说明服务器处理能力还不够同时处理10000条请求。

可以看到吞吐量和刚才差不多，处于315-325之间。所以服务器处理10000条请求的时间变长了可以解释为吞吐量太低。

至于Deviation数值过大，说明服务器响应不太稳定。

OK，以上ありがとうございました！