JMeter压测实战（二）- 性能监控体系

目录

• 性能监控平台组成
• 自动化压测
• 压测实施

一、性能监控平台组成

性能监控平台好处

• JMeter原生测试报告带来的“痛苦”
  • 不具备实时性
  • 报告中的数据是测试时间段内的平均值
  • 长相问题
• 性能监控平台的优势
  • 实时展示JMeter压测数据
  • 数据范围可选
  • 界面更友好

JMeter性能监控平台组成

• 参考文章：https://www.jianshu.com/p/476ba7703409
• JMeter：压测工具，产生压测数据
• InfluxDB：开源时序数据库，特别适合用于处理和分析资源监控数据，用于存储压测数据
• Grafana：度量分析与可视化图标展示工具，可以支持不用种类的数据源，用于将存储于InfluxDB中的数据以图表的形式展示出来

JMeter性能监控平台准备

• 部署方法：Docker 部署

• 下载对应docker镜像，启动container实例

  
  
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• 压测目标：美餐网
• 运行验证数据传递的正确性
• 验证监控环境运行正常
• 调试ok之后再开始实施压力测试

• Demo：启动性能监控平台组件并验证系统的正确性

  
  
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• JMeter添加后端监听器

  
  
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• 压测后数据监控

  
  
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Tips：如果性能监控平台与JMeter报告结果有差异，要以JMeter的结果为准，因为性能监控平台本身也会消耗资源，而且不是实时刷新。

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二、自动化压测

• 为啥要自动化压测呢?
  • 手动逐步加压
  • 需要人肉改并发数，然后等待完成
  • 烦!!!!!
• 所以，制定好策略，让程序自动加压，自动等待；完成后坐收报告
• 计算机努力的干活，我去做更重要的事情
• 希望测试生涯由此变得美好一些

实现思路

• JMeter脚本( .jmx文件) - 压测逻辑
• Shell - 控制逻辑
• 不能绕开麻烦，并发数的更改 - 想想Linux的三剑客之一
• JMeter静默运行 - 脱离UI限制，使得自动化运行更稳定

JMeter静默压测

• 静默 -> 脱离UI运行JMeter压测
• 好处：命令运行更容易“搞事情”
• 命令格式：jmeter -n -t $jmx_file-l $jtl_file
• jmx JMeter压测程序脚本文件，压测控制过程记录在jmx文件中
• jtl文件是JMeter压测请求响应数据的原始文件

自动生成Web版压测报告

• 实施静默压测之后，通过命令直接生成对应的html压测报告
• 过程：jfl原始数据 -> html压测报告
• 好处：快捷、省事、节约时间
• 命令格式：jmeter -g $jtl_file -o $web_report_folder
• 可以与静默压测命令整合：jmeter -n -t $jmx_file -l $jtl_file -o $web_report_folder

程序流程图

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压测脚本

• 源码解读 - Demo

• 自动化源码位置：jmx/auto_stress_emenu.sh

• JMeter中修改并发数为脚本中的变量

  
  
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• 自动化压测脚本 auto_stress_emenu.sh

#!/usr/bin/env bash

# 压测脚本模板中设定的压测时间应为60秒
export jmx_template="emenu"
export suffix=".jmx"
export jmx_template_filename="${jmx_template}${suffix}"
# uname命令可以输出系统名称，MacOS为Darwin，Linux为Linux
export os_type=`uname`

# 需要在系统变量中定义jmeter根目录的位置，如下
# export jmeter_path="/your jmeter path/"

echo "美餐网自动化压测全部开始"
# 压测并发数列表
thread_number_array=(10 20 30 40 50 60 70)
for num in "${thread_number_array[@]}"
do
    # 生成对应压测线程的jmx文件
    export jmx_filename="${jmx_template}_${num}${suffix}"
    export jtl_filename="test_${num}.jtl"
    export web_report_path_name="web_${num}"
    
    # 清理环境
    rm -f ${jmx_filename} ${jtl_filename}
    rm -rf ${web_report_path_name}

    cp ${jmx_template_filename} ${jmx_filename}
    echo "生成jmx压测脚本 ${jmx_filename}"
    
    # 判断操作系统，如果是Darwin即MacOS系统，否则为Linux系统
    if [[ "${os_type}" == "Darwin" ]]; then
        sed -i "" "s/thread_num/${num}/g" ${jmx_filename}
    else
        sed -i "s/thread_num/${num}/g" ${jmx_filename}
    fi

    # JMeter 静默压测
    ${jmeter_path}/bin/jmeter -n -t ${jmx_filename} -l ${jtl_filename}

    # 生成Web压测报告
    ${jmeter_path}/bin/jmeter -g ${jtl_filename} -e -o ${web_report_path_name}
done
echo "美餐网自动化压测全部结束"

压测测试

• 终端输入：sh auto_stress_emenu.sh
  

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• grafana监控

  
  
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查看报告

• 报告路径

  
  
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• 报告

  
  
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Tips：被压程序和压测脚本运行最好是分别两个主机上，因为JMeter运行也会消耗资源。而且两台主机最好在同一机房内。

三、实施压测

压测实施计划

• 制定压测策略不同的并发数：10，20，50，100，200，400，.....

• 单个并发数压测时长：1分钟

• 参考压测报告，记录结果运行自动压测简化操作

• 测试期望结果

  • 验证能够支撑多大并发数，峰值数
  • 验证错误率，定义可接受范围，<=0.1% or <=0.5% or must = 0%

• 系统性能点

  
  
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压测实施计划

• Demo：运行压测，收集数据
• 并发数设定：10，20，30，40，50,
• 分析合理最大并发数，使用合理最大并发数，进行长时压测验证结论
• 注意事项：
  • 如果高并发出错率偏高，可以尝试降低并发数，以获取更合理的结果
  • 实际工作过程中，发压机与被压测应用需要运行在不同机器上

压测实施

• 通过对比并发数与流量还有错误率的关系，找到一个最合理的系统可支撑最大并发数
• 可以先把并发数往大增加，压出问题之后，再逐步减少
• 找到系统可以支持的最合理最大并发数
• Demo-逐步增加并发数的压测过程，压测报告解读，记录数据分析结果

压测结果

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• 分析结果，最优并发数在10-20之间，然后再细化脚本中的并发数为（10 12 14 16 18）

小结

• 运行自动压测，实施压测运行
• 并发数设定原则：从小->大，先粗粒度，再细化
• 应用系统的流量与并发数的对应关系
• 错误率与并发数的关系
• 系统合理能力的判断与验证
• 性能监控压测运行状态