1: 影响响应时间的因素
(1): 硬件方面:
1:服务器的cpu
2:服务器内存
3:服务器带宽
(4): 软件方面
1: 数据库的优化
2: sql语句的优化
3: json 串返回的大小
在使用Jmeter加linux服务器进行分布式压力测试的时候:
首先使用一个 mac电脑或者linux电脑作为调度机,linux服务器作为执行机,
mac 负责同时启动linux服务器里面的Jmeter,同时对我们的服务器进行压力测试:
在进行压力测试的时候,我们的执行机需要启动 jmeter.server ,同时设置Jmeter访问的端口号,
一般配置服务器的jdk和上传同时启动Jmeter,一般使用shell脚本启动,因为一个linux电脑只能支持2000用户并发,所以我们一般需要很多服务器,为了效率高,我们一般使用写shell脚本来进行上传文件以及jdk环境的搭建,以及Jmeter的启动
注意我们在服务器里面需要修改服务器的端口号,需要修改到6555,因为我们在持续执行压力测试的时候,端口号可能被用完,所以需要把他修改成最大,修改端口号的文件在etc下面
还有我们在进行接口压力测试的时候,有时候需要参数化,比如测试登陆接口的时候,我们需要模拟一万人同时登陆服务器,那我们就需要五台服务器,我们就需要从数据库里面导出数据库用户名表里面的数据,分别上传每台服务器,注意每台服务器的上传地址必须保持一致,不然那参数化的时候会找不到参数化的文件
注意,一般我们进行压力测试的接口环境是我们自己搭建的,使用Linux服务器,这个接口测试环境一般要去服务器配置和我们生产环境的配置一致,包括压力测试环境里面的数据,尽量保持与我们生产环境里面的数据一致,这样才能模仿出真实效果,从而进行性能调优
在进行性能测试之前,我首先会确认我们开发有没有进行优化,比如sql语句的优化,以及数据库的优化,比如我们登录表里面有10万条数据,这个时候我们应该加索引,因为加了索引以后我们查询只需要一次就可以查询到这个用户,我这个时候会通过
ssh 用户名@ip 登录到服务器,再通过命令行登录到数据库里面,找到登陆表,使用 explain sql语句来查询一下,看看我们返回的rows 是不是为1,入如果是1说明我们开发对表进行了优化,如果没优化,我首先会介意开发把索引加入进去,我查询使用的sql语句一般找开发要,因为和我登陆的那个sql语句保持一致,才有意义
在进行压力测定时候的,我一把首先确认数据库优化没有sql语句优化没有,接下来在压力测的时候我会通过 top来监控服务器,来看看服务器cpu占用率,内存的使用情况,如果这两项占用来太高,达到百分之80以上我会介意更新配置,通话我会使用 vmstat 来查看我服务器带宽的占用情况,因为如果数据太多,会引起响应时间变长,这个其实在我们专业术语里面叫吞吐量,
吞就是向服务器提交的数据,吐就是服务器返回的数据,如果太高,我会查看返回的json串有没有返回多余数据,如果有让后台把多余的数据改掉,同时增加带宽来提高响应时间
有的接口需要用到比较复杂的加密机制,比如使用对称加密非对称加密,除了这个又的接口还用到签名机制,这个时候我们的Jmeter原声的就没有办法进行压力测试,这个时候就需要我们使用Java代码自己编写脚本,最md5签名和或者加密
在写Java脚本的时候我们就需要两个包就可以写 core 和 java 那个包,
写完脚本以后我们允许的是建立的是Java请求而不是http请求
一般情况下我们有个二八法则,响应时间在2秒以上会损失百分之80的用户,
一般情况下我们的吞吐量与我们提交的数据和返回的数据有关系
别的性能测试工具还有loadrunner,
注意loadrunner只能运行在window电脑上面,写脚本支持很多种语言,比如c语言Java对支持
loadrunner 常用第几个函数:
1: get 请求使用 web_url
2: post 请求 使用 web_submit_form
3: 设置检查点,对应的我们Jmeter里面的断言
4: 设置关联的函数

EXPLAIN命令是查看优化器如何决定执行查询的主要方法:

这个方法主要是查询数据库的索引,看是否优化

我们在终端进行操作:进入服务器

mysql -u root -p

SHOW DATABASES;

use qiezi;

show tables;

explain select * from qiezzilogin where username='zhangsan20';

我们查看row是不是1,如果是1,说明进行了优化,如果不是说明没有优化

quit;

Linux查看cpu使用率的几个命令

输入:top

退出:esc+:wq

带宽使用情况

输入:vmstat

具体的请参考点击打开链接http://blog.csdn.net/albenxie/article/details/72885951

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