1.常用压测工具
- Apache的ab压力测试
- Nginter 韩国研发
- Arthas 阿里测试工具
- JMeter : 可视化的测试工具
注意：测试容易受到网络抖动的干扰，服务器硬件配置环境影响；因此压力测试一般情况下，都应该在内网进行，不在外网去测试；
2.压测机环境准备：JMeter部署
官网：https://jmeter.apache.org/
教程：http://www.jmeter.com.cn/2747.htmlApache JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具。用于对软件做压力测试，它最初被设计用于Web应用测试，但后来扩展到其他测试领域。 它可以用于测试 静态和动态资源 ，例如静态文件、Java 小服务程序 、 CGI 脚本 、 Java 对象 、 数据库 、 FTP 服务器 ， 等等。
2.1 JMeter下载安装&启动&配置
jemeter镜像下载地址：jmeter.apache.org/
windows可以使用图形化界面进行测试，linux建议使用命令模式进行测试。但是为了测试的便捷性，我们使用jmeter的图形化界面进行压力测试。
1 ）使用windows方法进行启动
2 ）配置外观
3 ）中文简体
需要修改jmeter.properties
language=zh_CN
好了，jmeter启动使用是很简单的。
2.2 入门案例
疑问：SpringBoot理论上线？200TPS
为什么单体的SpringBoot并发怎么这么高？9000+
1 ）新建压力测试
2 ）配置线程组：
线程属性说明：ramp-up背后含义不好理解，案例做完有详细解释
- 线程数： 5000 ， 线程数量
- ramp-up：表示在指定时间之内把这些线程全部启动起来。 这里表示 5s以内把 5000 个线程全部启动起来。
- 循环次数：20 ,表示把 5000 thread /5s 循环 20 次
3 ）配置HTTP接口：
http://localhost:8080/user/findByUsername/llsydn
选择Java，选择keepalive方式，使用长连接的方式，防止频繁的建立连接，关闭连接消耗性能，这样我们的压测的性能消耗就会有部分消耗在建立，关闭连接的网络消耗上，这样会导致我们的压测数据不准确
4 ）配置结果监听：
配置监听器：监听压测结果【聚合报告和汇总结果很类似，看一个就行】
- 聚合报告：查询结果信息聚合汇总，例如样本、平均值、通吐量、最大值、最小值...
- 图像结果：分析了所有请求的平均值、终止、偏离值和通吐量之间的关系。
- 汇总结果：汇总压测结果
- 汇总图：将压测结果以图像形式展示
- 察看结果树：记录每一次压测请求
添加方法，按照上图所示即可。
2.2.3、压测结果解释
1 ）聚合报告：
- 样本（sample）: 发送请求的总样本数量
- 响应时间【单位ms】：
- 平均值（average）：平均的响应时间
- 中位数（median）: 中位数的响应时间，50%请求的响应时间
- 90%百分位（90% Line）: 90%的请求的响应时间，意思就是说90%的请求是<=1765ms返回，另外10%的请求是大于等于1765ms返回的。
- 95%百分位（95% Line）: 95%的请求的响应时间，95%的请求都落在1920ms之内返回的
- 99%百分位（99% Line）: 99%的请求的响应时间
- 最小值(min)：请求返回的最小时间，其中一个用时最少的请求
- 最大值(max)：请求返回的最大时间，其中一个用时最大的请求
- 异常（error）: 出现错误的百分比，错误率=错误的请求的数量/请求的总数
- 吞吐量TPS（throughout）: 吞吐能力，这个才是我们需要的并发数!!!
- Received KB/sec----每秒从服务器端接收到的数据量
- Sent KB/sec----每秒从客户端发送的请求的数量
2 ）汇总报告
- 样本（sample）: 发送请求的总样本数量
- 响应时间【单位ms】：
- 平均值（average）：平均的响应时间
- 最小值(min)：请求返回的最小时间，其中一个用时最少的请求
- 最大值(max)：请求返回的最大时间，其中一个用时最大的请求
- 标准偏差：度量响应时间分布的分散程度的标准，衡量响应时间值偏离平均响应时间的程度。标准偏差越小，偏离越少，反之亦然。
- 异常（error）: 出现错误的百分比，错误率=错误的请求的数量/请求的总数
- 吞吐量TPS（throughout）: 吞吐能力，这个才是我们需要的并发数
- 每秒接收 KB/sec----每秒从服务器端接收到的数据量
- 每秒发送KB/sec----每秒从客户端发送的请求的数量
- 平均字节数
3 ）察看结果树：
记录了样本中的每一次请求
4 ）图形结果
分析了所有请求的平均值、终止、偏离值和通吐量之间的关系
- 横坐标：为请求数量，单位个数
- 纵坐标：响应时间，单位ms
2.2.4、线程属性参数原理
线程属性参数原理结论：
- 线程数设置：根据项目并发需求确定
- Ramp-Up Period设置：不宜过小也不宜设置过大，经验的做法是设置ramp-up period等于总线程数
- 循环次数：决定测试执行时间
1 ）参数基本概念
线程数：
- 线程组常用来模拟并发用户访问，每个线程均独立运行测试计划。
循环次数：循环执行多少次操作
- 循环次数表示了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)
Ramp-Up：建立全部线程耗时
- Ramp-Up Period(in-seconds)代表隔多长时间执行， 0 代表同时并发
- 用于告知JMeter 要在多长时间内建立全部的线程，默认值是 0 。
2 ）为什么需要有Ramp-Up Period，立刻创建出来所有的线程不是更好？
- 目的是为了模拟大部分网站的真实用户并发场景
- 对于绝大多数的网址或应用，更真实的情况是并发用户逐渐递增，而不是从一开始便立即有大量并发的用户，“ramp-up period”概念的引入可以覆盖测试这个场景；