jmeter進行性能測試

在開發復雜的高可用性軟件項目時，性能至關重要。 在當今這樣的時代尤其如此，除了閃電般的實時數據可訪問性之外，其他任何事情都受到懲罰。 當談論有時需要的大量數據時，這并非總是一件容易的事。

在本文中，我們將使用在線預訂引擎作為指導示例。 所有數據均來自單個API。 我們將映射預期的瓶頸，在預期的負載上設置實際方案，并自動執行所有這些操作，以便我們可以始終檢查性能。 我們將使用JMeter和BlazeMeter進行此操作。

分析

API上的所有負載可以歸為以下三類之一。 我們的預訂引擎提供了API調用。 然后，自動化作業會對我們的系統資源產生影響。 這些也由API端點觸發。 最后，我們來看API調用，它獨立于預訂引擎對服務器征稅。 換句話說，重要的是要繪制出影響服務器資源的所有因素的圖表，因為負責負載的不僅僅是預訂引擎。

我們使用Google Analytics（分析）來檢查每個API方法當前的頁面瀏覽量。 一年中最繁忙的一天是負載的基礎。 如果您期望一定數量的增長，則可以始終將其乘以某個特定因素。 我們還將研究一方面預訂引擎與自動任務之間的API調用與其他調用之間的劃分。 最好在一年中完成此操作。 所有這些的結果應類似于以下內容：

API調用	量	百分比	部分
/可用天數	5k	31％	預訂引擎
/可用-小時	4k	15％	預訂引擎
…
/重新計算事件	1千	16％	任務
…
/獲取員工	2k	5％	其他
…

杰米特

我們使用JMeter編寫性能測試。 為了從這些數據創建現實的JMeter場景，我們使用了兩個附加插件：

• 加權開關控制器 ，以獲取必要的請求。
• 隨機CSV數據集 ，可將CSV列表中的隨機參數用于API調用。

最后，該場景如下所示：

該場景中包含三個重復部分。 一些重要方面：

1.使用Random CSV Data Set插件加載隨機餐廳ID，以創建不同餐廳的API請求。
2.通過引擎完成預訂包含幾個連續的步驟。 我們使用來自CSV集合的隨機數據和JMeter函數調用這些步驟：

正則表達式提取器將API響應保存在變量中，以用于后續步驟：

3. IF控制器確保僅在滿足特定條件時才開始后續步驟。 如果沒有，JMeter將開始下一個測試周期，在此我們檢查所給隨機數據的可用性。 Jexl2表達式用于檢查變量是否不為null：

4.在最后一步中，我們使用Response Assertion來檢查響應。 如果它不包含“成功”一詞，則JMeter進入下一個測試周期：

5.加權開關控制器用于以加權平均值啟動自動化任務和其他API調用。 為此，我們使用分析中的百分比。

每個組需要一定數量的用戶。 根據您的分析和預期的負載，選擇一個有意義的數量。

烈焰儀

BlazeMeter是運行JMeter測試的好工具。 上傳方案，插件和數據CSV之后，您可以使用并發用戶數量，完成時間和啟動時間來配置負載。 最重要的因素是用戶數量。 根據JMeter中設置的用戶數量，此金額將平均分配給不同的組。 該數量應至少產生您的預期負載。 最后，BlazeMeter還允許您選擇流量來源。 它的免費計劃允許您每周運行一個這樣的計劃。

還可以根據您的KPI選擇失敗條件：

BlazeMeter允許與不同的監視和CI工具集成。 我們自己使用竹子。 有Bamboo插件和全面的指南可幫助您進行集成 。

這樣，您可以每周運行一次自動化性能測試（如果升級BlazeMeter訂閱，則運行頻率會更高）。 這些測試會生成報告，其中包含每個請求的響應和錯誤的詳細概述。

結論

正確進行分析可能是編寫性能測試中最重要的部分。 這意味著不僅要從應用程序本身獲取預期的負載，還要從其他API調用和影響性能的其他任務中獲取負載。 該數據用于創建JMeter場景。 隨機數據和加權控制器插件在這里有很大的幫助。 BlazeMeter使您可以運行這些方案并創建直觀的報告，以幫助您發現瓶頸和問題。 與您的CI系統集成是一個福音。

性能測試是非常寶貴的工具。 JMeter與BlazeMeter的結合使我們能夠定期且始終如一地清除瓶頸和問題。 因此，每個構建都將盡快完成。

翻譯自: https://www.javacodegeeks.com/2019/10/performance-testing-with-jmeter.html

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總結

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