├── Ankki.Api.Test.jmx ├── BT_Docker └── prometheus │ ├── .env │ ├── docker-compose.yml │ └── prometheus.yml ├── Dat ├── 登录信息.dat ├── 登录断言.dat └── 首页断言.dat ├── README.md ├── Startup_Linux.sh ├── Startup_Win.sh ├── 使用说明.txt └── 测试报告 └── 测试报告.xlsx /Ankki.Api.Test.jmx: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | false 7 | true 8 | true 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | Thread_Num 19 | 10 20 | 线程并发数(thread_num,1) 21 | = 22 | 23 | 24 | Duration 25 | 60 26 | = 27 | 28 | 29 | < ------------------------------------------------------------------------------------------ 30 | ------------------------------------- 系统平台域名变量 ------------------------------ 31 | ------------------------------------------------------------------------------------------> 32 | = 33 | 34 | 35 | IP 36 | 172.19.5.160 37 | = 38 | 39 | 40 | Port 41 | 8443 42 | = 43 | 44 | 45 | Authorization 46 | 226e4a7d02d04b19afc5adf5c7efe68d 47 | = 48 | 49 | 50 | < ------------------------------------------------------------------------------------------ ------------------------------------- 性能监控平台域名变量 ------------------------------ ------------------------------------------------------------------------------------------> 51 | ------------------------------------- 性能监控平台域名变量 ------------------------------ 52 | ------------------------------------------------------------------------------------------> 53 | = 54 | 55 | 56 | Grafana_IP 57 | 172.19.5.240 58 | 性能监控平台（http://172.19.1.170:3000/d/b4kP_KoMzasadasd/jmeter-load-test-org-md-jmeter-influxdb2-visualizer-influxdb-v2-0-flux?orgId=1） 59 | = 60 | 61 | 62 | influxDB_HttpScheme 63 | http 64 | 监控数据库请求协议 65 | = 66 | 67 | 68 | influxDB_Host 69 | 172.19.5.240 70 | 监控数据库IP（http://172.19.1.170:8086） 71 | = 72 | 73 | 74 | InfluxDB_Port 75 | 8086 76 | 监控数据库端口（8086） 77 | = 78 | 79 | 80 | influxDB_Organization 81 | Ankki 82 | 监控数据库组织 83 | = 84 | 85 | 86 | InfluxDB_Bucket 87 | Jmeter 88 | 监控数据库名称 89 | = 90 | 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每秒多少请求，大多数情况(未有错误时)等于TPS，宏观上：TPS=并发数/响应时间(sample样本数)/(最后一个线程启动的时间+最后一个线程持续的时间-第一个线程启动的时间) 239 | KB/Sec：每秒从服务器端接收到的数据量，相当于LoadRunner中的Throughput/Sec 240 | 241 | TPS：每秒事务数（TPS） 242 | QPS：每秒查询率（QPS） 243 | OPS：每秒响应请求数（OPS） 244 | PS：一个页面的一次访问形成一个tps；但每一次页面访问可能产生多次对服务器的请求，多次请求ops 245 | true 246 | 247 | 248 | 249 | false 250 | 251 | saveConfig 252 | 253 | true 254 | true 255 | true 256 | true 257 | true 258 | true 259 | true 260 | true 261 | true 262 | false 263 | true 264 | true 265 | false 266 | false 267 | false 268 | true 269 | false 270 | false 271 | false 272 | true 273 | 0 274 | true 275 | true 276 | true 277 | true 278 | true 279 | true 280 | 281 | 282 | 283 | 284 | 285 | 286 | 287 | 288 | 289 | testName 290 | Test 291 | = 292 | 293 | 294 | nodeName 295 | Test-Node 296 | = 297 | 298 | 299 | runId 300 | R001 301 | = 302 | 303 | 304 | influxDBHttpScheme 305 | ${influxDB_HttpScheme} 306 | = 307 | 308 | 309 | influxDBHost 310 | ${influxDB_Host} 311 | = 312 | 313 | 314 | influxDBPort 315 | ${InfluxDB_Port} 316 | = 317 | 318 | 319 | influxDBToken 320 | ${influxDB_Token} 321 | = 322 | 323 | 324 | influxDBOrganization 325 | ${influxDB_Organization} 326 | = 327 | 328 | 329 | influxDBBucket 330 | ${InfluxDB_Bucket} 331 | = 332 | 333 | 334 | influxDBFlushInterval 335 | 4000 336 | = 337 | 338 | 339 | influxDBMaxBatchSize 340 | 2000 341 | = 342 | 343 | 344 | samplersList 345 | .* 346 | = 347 | 348 | 349 | useRegexForSamplerList 350 | true 351 | = 352 | 353 | 354 | recordSubSamples 355 | true 356 | = 357 | 358 | 359 | saveResponseBodyOfFailures 360 | true 361 | = 362 | 363 | 364 | 365 | org.md.jmeter.influxdb2.visualizer.InfluxDatabaseBackendListenerClient 366 | 367 | 368 | 369 | 370 | continue 371 | 372 | false 373 | 1 374 | 375 | 1 376 | 1 377 | false 378 | 379 | 380 | true 381 | 382 | 383 | 384 | 385 | 386 | Content-Type 387 | application/json;charset=UTF-8 388 | 389 | 390 | authorization 391 | !!d4ccbf8bcec04d1680f0737ec3ee2980 392 | 393 | 394 | 395 | 396 | 397 | 398 | 399 | 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"current": 1, 1199 | "size": ${Size} 1200 | } 1201 | = 1202 | 1203 | 1204 | 1205 | ${IP} 1206 | ${Port} 1207 | http 1208 | UTF-8 1209 | /api/user/list 1210 | POST 1211 | true 1212 | false 1213 | true 1214 | false 1215 | 1216 | 1217 | 1218 | 1219 | 1220 | 1221 | 1222 | 1223 | Content-Type 1224 | application/json 1225 | 1226 | 1227 | accessToken 1228 | Bearer ${accessToken} 1229 | 1230 | 1231 | 1232 | 1233 | 1234 | $.code 1235 | 0 1236 | true 1237 | false 1238 | false 1239 | true 1240 | 1241 | 1242 | 1243 | 1244 | 1245 | false 1246 | false 1247 | 1248 | 1249 | 1250 | 1251 | 1252 | Content-Type 1253 | application/json;charset=UTF-8 1254 | 1255 | 1256 | Authorization 1257 | ${accessToken} 1258 | 1259 | 1260 | 1261 | 1262 | 1263 | true 1264 | 1265 | 1266 | 1267 | false 1268 | { 1269 | "current": 1, 1270 | "size": ${Size} 1271 | } 1272 | = 1273 | 1274 | 1275 | 1276 | ${IP} 1277 | ${Port} 1278 | http 1279 | UTF-8 1280 | /api/system/operationLogs/pageList 1281 | POST 1282 | true 1283 | false 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1376 | Label：每个 JMeter 的 element（例如 HTTP Request）都有一个 Name 属性，这里显示的就是 Name 属性的值 1377 | Samples：表示你这次测试中一共发出了多少个请求，如果模拟10个用户，每个用户迭代10次，那么这里显示100 1378 | Average：平均响应时间——默认情况下是单个 Request 的平均响应时间，当使用了 Transaction Controller 时，也可以以Transaction 为单位显示平均响应时间（单位：ms） 1379 | Median：中位数，也就是 50％用户的响应时间（单位：ms） 1380 | 90% Line：90％用户的响应时间（单位：ms） 1381 | 95% Line：95％用户的响应时间（单位：ms） 1382 | 99% Line：99％用户的响应时间（单位：ms） 1383 | Min：最小响应时间（单位：ms） 1384 | Max：最大响应时间（单位：ms） 1385 | Error%：本次测试中出现错误的请求的数量/请求的总数 1386 | Throughput：吞吐量(Request/Sec) 每秒多少请求，大多数情况(未有错误时)等于TPS，宏观上：TPS=并发数/响应时间(sample样本数)/(最后一个线程启动的时间+最后一个线程持续的时间-第一个线程启动的时间) 1387 | KB/Sec：每秒从服务器端接收到的数据量，相当于LoadRunner中的Throughput/Sec 1388 | 1389 | TPS：每秒事务数（TPS） 1390 | QPS：每秒查询率（QPS） 1391 | OPS：每秒响应请求数（OPS） 1392 | PS：一个页面的一次访问形成一个tps；但每一次页面访问可能产生多次对服务器的请求，多次请求ops 1393 | true 1394 | 1395 | 1396 | 1397 | false 1398 | 1399 | saveConfig 1400 | 1401 | true 1402 | true 1403 | true 1404 | true 1405 | true 1406 | true 1407 | true 1408 | true 1409 | true 1410 | false 1411 | true 1412 | true 1413 | false 1414 | false 1415 | false 1416 | true 1417 | false 1418 | false 1419 | false 1420 | true 1421 | 0 1422 | true 1423 | true 1424 | true 1425 | true 1426 | true 1427 | true 1428 | 1429 | 1430 | 1431 | true 1432 | 1433 | 1434 | 1435 | 1436 | 1437 | 1438 | testName 1439 | Test 1440 | = 1441 | 1442 | 1443 | nodeName 1444 | Test-Node 1445 | = 1446 | 1447 | 1448 | runId 1449 | R001 1450 | = 1451 | 1452 | 1453 | influxDBHttpScheme 1454 | ${influxDBHttpScheme} 1455 | = 1456 | 1457 | 1458 | influxDBHost 1459 | ${InfluxDB_IP} 1460 | = 1461 | 1462 | 1463 | influxDBPort 1464 | ${InfluxDB_Port} 1465 | = 1466 | 1467 | 1468 | influxDBToken 1469 | ${influxDB_Token} 1470 | = 1471 | 1472 | 1473 | influxDBOrganization 1474 | ${influxDB_Organization} 1475 | = 1476 | 1477 | 1478 | influxDBBucket 1479 | ${InfluxDB_Bucket} 1480 | = 1481 | 1482 | 1483 | influxDBFlushInterval 1484 | 4000 1485 | = 1486 | 1487 | 1488 | influxDBMaxBatchSize 1489 | 2000 1490 | = 1491 | 1492 | 1493 | samplersList 1494 | .* 1495 | = 1496 | 1497 | 1498 | useRegexForSamplerList 1499 | true 1500 | = 1501 | 1502 | 1503 | recordSubSamples 1504 | true 1505 | = 1506 | 1507 | 1508 | saveResponseBodyOfFailures 1509 | true 1510 | = 1511 | 1512 | 1513 | 1514 | org.md.jmeter.influxdb2.visualizer.InfluxDatabaseBackendListenerClient 1515 | 1516 | 1517 | 1518 | 1519 | 1520 | -------------------------------------------------------------------------------- /BT_Docker/prometheus/.env: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | INFLUXDB_USERNAME=ankki 2 | INFLUXDB_PASSWORD=ankki111111 3 | INFLUXDB_ORG=Ankki 4 | INFLUXDB_BUCKET=Jmeter 5 | INFLUXDB_ADMIN_TOKEN=ankki111111 6 | 7 | GRAFANA_USERNAME=ankki 8 | GRAFANA_PASSWORD=ankki111111 9 | 10 | PROMETHEUS_USERNAME=ankki 11 | PROMETHEUS_PASSWORD=ankki111111 -------------------------------------------------------------------------------- /BT_Docker/prometheus/docker-compose.yml: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | version: '3.1' 2 | 3 | services: 4 | influxdb: 5 | image: influxdb:latest 6 | container_name: influxdb 7 | ports: 8 | - "8083:8083" 9 | - "8086:8086" 10 | - "8090:8090" 11 | volumes: 12 | - influxdb-storage:/var/lib/influxdb 13 | environment: 14 | - DOCKER_INFLUXDB_INIT_MODE=setup 15 | - DOCKER_INFLUXDB_INIT_USERNAME=${INFLUXDB_USERNAME} 16 | - DOCKER_INFLUXDB_INIT_PASSWORD=${INFLUXDB_PASSWORD} 17 | - DOCKER_INFLUXDB_INIT_ORG=${INFLUXDB_ORG} 18 | - DOCKER_INFLUXDB_INIT_BUCKET=${INFLUXDB_BUCKET} 19 | - DOCKER_INFLUXDB_INIT_ADMIN_TOKEN=${INFLUXDB_ADMIN_TOKEN} 20 | network_mode: "bridge" 21 | 22 | prometheus: 23 | image: prom/prometheus:latest 24 | container_name: prometheus 25 | hostname: prometheus 26 | restart: always 27 | volumes: 28 | - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml 29 | command: 30 | - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml' 31 | - '--web.external-url=http://localhost/prometheus' 32 | ports: 33 | - "9090:9090" 34 | environment: 35 | - PROMETHEUS_ADMIN_USER=${PROMETHEUS_USERNAME} 36 | - PROMETHEUS_ADMIN_PASSWORD=${PROMETHEUS_PASSWORD} 37 | network_mode: "bridge" 38 | 39 | node-exporter: 40 | image: quay.io/prometheus/node-exporter:latest 41 | container_name: node-exporter 42 | hostname: node-exporter 43 | restart: always 44 | ports: 45 | - "9100:9100" 46 | network_mode: "bridge" 47 | 48 | grafana: 49 | image: grafana/grafana:latest 50 | container_name: grafana 51 | hostname: grafana 52 | restart: always 53 | ports: 54 | - "3000:3000" 55 | volumes: 56 | - grafana-storage:/var/lib/grafana 57 | - ./grafana-provisioning/:/etc/grafana/provisioning/ 58 | depends_on: 59 | - prometheus 60 | environment: 61 | - GF_USERS_ALLOW_SIGN_UP=true 62 | - GF_SECURITY_ADMIN_USER=${GRAFANA_USERNAME} 63 | - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=${GRAFANA_PASSWORD} 64 | - DOCKER_INFLUXDB_INIT_ORG=${INFLUXDB_ORG} 65 | - DOCKER_INFLUXDB_INIT_BUCKET=${INFLUXDB_BUCKET} 66 | - DOCKER_INFLUXDB_INIT_ADMIN_TOKEN=${INFLUXDB_ADMIN_TOKEN} 67 | network_mode: "bridge" 68 | 69 | volumes: 70 | influxdb-storage: 71 | grafana-storage: -------------------------------------------------------------------------------- /BT_Docker/prometheus/prometheus.yml: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # Prometheus全局配置项 2 | global: 3 | scrape_interval: 15s # 设定抓取数据的周期，默认为1min 4 | evaluation_interval: 15s # 设定更新rules文件的周期，默认为1min 5 | scrape_timeout: 15s # 设定抓取数据的超时时间，默认为10s 6 | 7 | 8 | # scape配置 9 | scrape_configs: 10 | # job_name默认写入timeseries的labels中，可以用于查询使用 11 | - job_name: 'prometheus' 12 | scrape_interval: 15s # 抓取周期，默认采用global配置 13 | static_configs: 14 | - targets: ['172.19.5.240:9090'] # prometheus所要抓取数据的地址，即instance实例项 15 | 16 | - job_name: '172.19.5.240' 17 | scrape_interval: 8s 18 | static_configs: 19 | - targets: ['172.19.5.240:9100'] 20 | labels: 21 | instance: 172.19.5.240 22 | 23 | - job_name: '172.19.5.241' 24 | scrape_interval: 8s 25 | static_configs: 26 | - targets: ['172.19.5.241:9100'] 27 | labels: 28 | instance: 172.19.5.241 29 | 30 | - job_name: '172.19.5.160' 31 | scrape_interval: 8s 32 | static_configs: 33 | - targets: ['172.19.5.160:9100'] 34 | labels: 35 | instance: 172.19.5.160 36 | 37 | - job_name: 'cadvisor' 38 | static_configs: 39 | - targets: ['172.19.5.240:8899'] 40 | labels: 41 | instance: cadvisor 42 | 43 | - job_name: 'redis_exporter' 44 | static_configs: 45 | - targets: [ '172.19.5.240:9121' ] 46 | labels: 47 | instance: redis 48 | 49 | - job_name: 'mysql_exporter' 50 | static_configs: 51 | - targets: [ '172.19.5.240:9104' ] 52 | labels: 53 | instance: redis -------------------------------------------------------------------------------- /Dat/登录信息.dat: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 18688888888,1234 2 | 18688888889,1234 3 | 18688888887,1234 4 | 5 | 6 | -------------------------------------------------------------------------------- /Dat/登录断言.dat: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 18002 2 | 18002 3 | 18002 4 | 5 | 6 | -------------------------------------------------------------------------------- /Dat/首页断言.dat: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 18688888888 2 | 18688888889 3 | 18688888887 4 | 5 | -------------------------------------------------------------------------------- /README.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # 欢迎查阅Apache JMeter（性能自动化测试框架体系） 2 | ![](https://testerhome.com/uploads/photo/2018/fdeb14b5-6163-4adb-b1e0-d11f3209639b.png!large) 3 | 4 | - **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** 5 | - 可用于压力测试及性能测试，数据库测试，Java程序的测试，HTTP及FTP测试，Web Service测试等等 6 | - 可用于对静态的和动态的资源（文件，Servlet，Perl脚本，java 对象，数据库和查询，FTP服务器等等）的性能进行测试 7 | - 可用于对服务器、网络或对象模拟巨大的负载，来在不同压力类别下测试它们的强度和分析整体性能 8 | - 可用于对应用程序做功能/回归测试，通过创建带有断言的脚本来验证你的程序返回了你期望的结果 9 | 10 | ### 源码地址： 11 | Gitee地址：https://gitee.com/hagyao520/JMeter.git 12 | GitHub地址：https://github.com/hagyao520/JMeter.git 13 | 14 | ### 框架介绍： 15 | - Jmeter + Grafana + InfluxDB2.x + Prometheus + Node_Exporter + Dat + Excel + Jenkins 16 | - 使用 JMeter 作为性能测试工具，负责压力测试和负载测试 17 | - 使用 Grafana 作为WEB可视化平台，拥有丰富的指标仪表盘和图形编辑器 18 | - 使用 Influxdb 作为一个开源的分布式时序、时间和指标数据库，使用go语言编写，无需外部依赖 19 | - 使用 Prometheus 作为系统监控和报警系统 20 | - 使用 Node_Exporter 作为性能数据采集工具 21 | - 使用 Dat 作为数据参数化文件，以供JMeter调用 22 | - 使用 Excel 作为测试报告数据管理工具，方便统计数据，进行数据分析生成报表 23 | - 使用 Jenkins 作为自动化持续集成平台，方便自动编译，自动打包，自动运行测试脚本，邮件发送测试报告 24 | 25 | ### 主要特性： 26 | 1. 能够对HTTP和FTP服务器进行压力和性能测试，也可以对任何数据库进行同样的测试（通过JDBC） 27 | 2. 完全的可移植性和100％纯java，高可扩展性 28 | 3. 完全 Swing 和轻量组件支持（预编译的JAR使用 javax.swing.*)包 29 | 4. 完全多线程框架允许通过多个线程并发取样和通过单独的线程组对不同的功能同时取样 30 | 5. 精心的GUI设计允许快速操作和更精确的计时 31 | 6. 缓存和离线分析/回放测试结果 32 | 7. 可链接的取样器允许无限制的测试能力，具有提供动态输入到测试的功能（包括Javascrīpt） 33 | 8. 各种负载统计表和可链接的计时器可供选择 34 | 9. 数据分析和可视化插件提供了很好的可扩展性以及个性化 35 | 10. 支持脚本变成的取样器（在1.9.2及以上版本支持BeanShell） 36 | 37 | ### 环境配置： 38 | 1. [JDK11](https://blog.lupf.cn/articles/2022/03/09/1646814446354.html) 39 | 2. [Jmeter](https://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi) 40 | 3. [Grafana](https://grafana.com/) 41 | 4. [InfluxDB2.x](https://docs.influxdata.com/influxdb/v2.0/install/) 42 | 5. [Prometheus](https://prometheus.io/download/) 43 | 6. [Node_Exporter](https://prometheus.io/download/#node_exporter) 44 | 7. [Jenkins](https://jenkins.io) 45 | 46 | ### 测试实例： 47 | - JMeter里面的元件很多，逻辑控制器，配置元件，定时器，Sampler，监听器等等，先给出一个实例，慢慢了解元件的使用方法。测试一个网站，我们至少需要：用户，发送请求，查看结果这三个过程 48 | 49 | ### 一、添加线程组 50 | - 在“测试计划”上右键，选择“添加”---“Thread Users”---“线程组”，如下图所示： 51 | ![](https://testerhome.com/uploads/photo/2018/139621bd-695a-4642-b253-4d6d2bd709cb.png!large) 52 | 53 | - 其中，对我们有影响的参数是线程数（设置发送请求的用户数目），Ramp-up period：每个请求发生的总时间间隔，单位是秒，循环次数（请求发生的重复次数）。如果我们需要JMeter模拟五个请求者（也就是五个线程），每个请求者连续请求两次，则如下图设置： 54 | ![](https://testerhome.com/uploads/photo/2018/5b9902cd-1887-463c-9308-7f7005119640.png!large) 55 | 56 | ### 二、添加请求 57 | - 我们要访问一个网页，比如是百度首页，则是http请求，则添加http请求，在线程组上右键---“添加”---“Sampler”---“HTTP请求” 58 | ![](https://testerhome.com/uploads/photo/2018/b80fe452-ab06-491f-8a6a-05ad5313870f.png!large) 59 | 60 | - http请求的属性值中“Web服务器名称或IP”填写www.baidu.com就可以了：如下图所示： 61 | ![](https://testerhome.com/uploads/photo/2018/044f2c11-2e84-496e-8d5b-a7c477f928d9.png!large) 62 | 63 | ### 三、加监视器 64 | - 监视器的种类很多，根据自己的需要添加，我们选择“查看结果树”。在线程组上右键---“添加”---“监视器”---“查看结果树”，如下图所示： 65 | ![](https://testerhome.com/uploads/photo/2018/f3fdf349-5904-472e-877e-99f2125c64c4.png!large) 66 | 67 | ### 四、运行 68 | ![](https://testerhome.com/uploads/photo/2018/69c35bd4-34d7-4119-ab43-e88aef394c3c.png!large) 69 | ![](https://testerhome.com/uploads/photo/2018/bcaab82d-a6de-46a4-994a-2daf6f06e6e8.png!large) 70 | - 运行完毕后，即可查看结果 71 | 72 | ### 五、测试报告： 73 | - 测试报告分为四种，前三种是Jmeter自带的聚合报告，图形结果，表格结果，最后一种是Excel做的数据分析表 74 | 75 | #### [聚合报告](https://testerhome.com/uploads/photo/2018/2d3eef8f-f60c-4cd3-8f9d-3059ab66a29d.png!large) 76 | ![](https://testerhome.com/uploads/photo/2018/2d3eef8f-f60c-4cd3-8f9d-3059ab66a29d.png!large) 77 | 78 | #### [图形结果](https://testerhome.com/uploads/photo/2018/46b55170-bc6d-468d-b072-e808929f42a2.png!large) 79 | ![](https://testerhome.com/uploads/photo/2018/46b55170-bc6d-468d-b072-e808929f42a2.png!large) 80 | 81 | #### [表格结果](https://testerhome.com/uploads/photo/2018/c56237e0-b7a2-4470-9d86-97584d9549ab.png!large) 82 | ![](https://testerhome.com/uploads/photo/2018/c56237e0-b7a2-4470-9d86-97584d9549ab.png!large) 83 | 84 | #### [Excel报表](https://testerhome.com/uploads/photo/2018/2f9f5a75-95ec-43da-936f-db4d050f7f5e.png!large) 85 | ![](https://testerhome.com/uploads/photo/2018/2f9f5a75-95ec-43da-936f-db4d050f7f5e.png!large) 86 | ![](https://testerhome.com/uploads/photo/2018/5233bb37-1b8c-4c8b-81ba-19419f6d855a.png!large) 87 | - Excel做的数据分析表，更加美观，清晰明朗 88 | 89 | ### 六、监控平台： 90 | #### [Linux服务器监控](https://testerhome.com/uploads/photo/2022/19c0a176-4203-438c-8feb-4dcee497f1e7.png!large) 91 | ![](https://testerhome.com/uploads/photo/2022/19c0a176-4203-438c-8feb-4dcee497f1e7.png!large) 92 | 93 | #### [Jmeter性能监控](https://testerhome.com/uploads/photo/2022/6f3ab68e-9b3a-4e3c-823b-3c0ff077c077.png!large) 94 | ![](https://testerhome.com/uploads/photo/2022/6f3ab68e-9b3a-4e3c-823b-3c0ff077c077.png!large) 95 | 96 | 97 | ### 七、Jnekins持续集成： 98 | ![](https://testerhome.com/uploads/photo/2018/184cfd76-e1f2-4e5d-9832-ad3043a83c98.png!large) 99 | ![](https://testerhome.com/uploads/photo/2018/e415b91f-83ce-4dd0-8779-d05691713baf.png!large) 100 | - 搭建Jenkins环境，具体请参考: https://blog.csdn.net/wuxuehong0306/article/details/50016547 101 | - 配置Jenkins自动化持续集成项目，即可实现远程服务器自动（构建，编译，打包）运行脚本，发送邮件测试报告等 102 | 103 | ### 八、感谢： 104 | 非常感谢您花费时间阅读，祝您在这里记录、阅读、分享愉快！ 105 | 欢迎留言评论，有问题也可以联系我或者加群交流.... 106 | 107 | 作者：[@刘智King](http://shang.qq.com/email/stop/email_stop.html?qq=1306086303&sig=a1c657365db7e82805ea4b2351081fc3ebcde159f8ae49b1&tttt=1) 108 | QQ ：1306086303 109 | Email：hagyao520@163.com -------------------------------------------------------------------------------- /Startup_Linux.sh: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #!/bin/bash 2 | 3 | #---FUNCTION----------------------------------------------------------------------------------------------------------- 4 | # NAME: 性能自动化 5 | # DESCRIPTION: 脚本入口函数 6 | #---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 7 | 8 | function __echo_info() { 9 | echo "`date +'%F %T'` - [INFO] : $*" 10 | } 11 | 12 | run() { 13 | ls -l 14 | 15 | # Windows需要在系统变量中添加Jmeter根目录的位置，如下 16 | # JMETER_HOME="D:\Program\Jmeter\apache-jmeter-5.4.1" 17 | # %JMETER_HOME%\bin 18 | 19 | # Linux需要在系统变量中定义jmeter根目录的位置，如下 20 | export PATH=/home/Ankki.Jmeter.Test/Jmeter/apache-jmeter-5.4.1/bin:$PATH 21 | 22 | # 压测脚本模板中设定的压测时间应为60秒 23 | export jmx_template="Ankki.Api.Test" #压测jmx名称 24 | export suffix=".jmx" 25 | export jmx_template_filename="$jmx_template${suffix}" 26 | export os_type="Linux" 27 | 28 | __echo_info "---------> 自动化压测开始 <---------" 29 | rm -rf TestReport 30 | 31 | # 压测并发数列表 32 | thread_number_array=(10 20 40 60 80) 33 | # thread_number_array=(1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 10000) 34 | # thread_number_array=(100000 200000 300000 400000 500000 600000 700000 800000 1000000) 35 | for num in "${thread_number_array[@]}" 36 | do 37 | __echo_info "当前并发数: ${num}" 38 | # 生成对应压测线程的jmx文件 39 | export jmx_filename="${jmx_template}_$num${suffix}" 40 | export jtl_filename="test_$num.jtl" 41 | 42 | cp ${jmx_template_filename} ${jmx_filename} 43 | __echo_info "生成jmx压测脚本 ${jmx_filename}" 44 | 45 | if [[ "${os_type}" == "Mac" ]]; then 46 | sed -i "" "s/thread_num/${num}/g" ${jmx_filename} 47 | else 48 | sed -i "s/thread_num/${num}/g" ${jmx_filename} 49 | fi 50 | 51 | if [[ "${num}" > 0 ]]; then 52 | mkdir -p TestReport/${jmx_template}/${num} 53 | # JMeter 静默压测 54 | __echo_info "jmeter -n -t ${jmx_filename} -l ${jtl_filename} -e -o TestReport/${jmx_template}/${num}" 55 | jmeter -n -t ${jmx_filename} -l ${jtl_filename} -e -o TestReport/${jmx_template}/${num} 56 | else 57 | jmeter -n -t ${jmx_filename} -l ${jtl_filename} -e -o TestReport/${jmx_template} 58 | fi 59 | 60 | rm -f ${jmx_filename} ${jtl_filename} 61 | done 62 | 63 | __echo_info "---------> 自动化压测全部结束 <---------" 64 | } 65 | 66 | run || exit 1 -------------------------------------------------------------------------------- /Startup_Win.sh: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #!/bin/bash 2 | 3 | #---FUNCTION----------------------------------------------------------------------------------------------------------- 4 | # NAME: 性能自动化 5 | # DESCRIPTION: 脚本入口函数 6 | #---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 7 | 8 | function __echo_info() { 9 | echo "`date +'%F %T'` - [INFO] : $*" 10 | } 11 | 12 | run() { 13 | ls -l 14 | 15 | # Windows需要在系统变量中添加Jmeter根目录的位置，如下 16 | # JMETER_HOME="D:\Program\Jmeter\apache-jmeter-5.4.1" 17 | # %JMETER_HOME%\bin 18 | 19 | # Linux需要在系统变量中定义jmeter根目录的位置，如下 20 | # export PATH=/home/Ankki.Jmeter.Test/Jmeter/apache-jmeter-5.4.1/bin:$PATH 21 | 22 | # 压测脚本模板中设定的压测时间应为60秒 23 | export jmx_template="Ankki.Api.Test" #压测jmx名称 24 | export suffix=".jmx" 25 | export jmx_template_filename="$jmx_template${suffix}" 26 | export os_type="Win" 27 | 28 | __echo_info "---------> 自动化压测开始 <---------" 29 | rm -rf TestReport 30 | 31 | # 压测并发数列表 32 | thread_number_array=(10 20 40 60 80) 33 | # thread_number_array=(1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 10000) 34 | # thread_number_array=(100000 200000 300000 400000 500000 600000 700000 800000 1000000) 35 | for num in "${thread_number_array[@]}" 36 | do 37 | __echo_info "当前并发数: ${num}" 38 | # 生成对应压测线程的jmx文件 39 | export jmx_filename="${jmx_template}_$num${suffix}" 40 | export jtl_filename="test_$num.jtl" 41 | 42 | cp ${jmx_template_filename} ${jmx_filename} 43 | __echo_info "生成jmx压测脚本 ${jmx_filename}" 44 | 45 | if [[ "${os_type}" == "Win" ]]; then 46 | sed -i "s/thread_num/${num}/g" ${jmx_filename} 47 | else 48 | sed -i "" "s/thread_num/${num}/g" ${jmx_filename} 49 | fi 50 | 51 | if [[ "${num}" > 0 ]]; then 52 | mkdir -p TestReport/${jmx_template}/${num} 53 | # JMeter 静默压测 54 | __echo_info "jmeter -n -t ${jmx_filename} -l ${jtl_filename} -e -o TestReport/${jmx_template}/${num}" 55 | jmeter -n -t ${jmx_filename} -l ${jtl_filename} -e -o TestReport/${jmx_template}/${num} 56 | else 57 | jmeter -n -t ${jmx_filename} -l ${jtl_filename} -e -o TestReport/${jmx_template} 58 | fi 59 | 60 | rm -f ${jmx_filename} ${jtl_filename} 61 | done 62 | 63 | __echo_info "---------> 自动化压测全部结束 <---------" 64 | } 65 | 66 | run || exit 1 -------------------------------------------------------------------------------- /使用说明.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 软件包下载： 2 | 地址：http://172.19.5.222:8081/Ankki.Jmeter.Test/Ankki.Jmeter.Test.zip 3 | 4 | #----------------------------------------------- Windows系统使用说明 --------------------------------------------------------# 5 | 1.创建目录 D:\Program\Jmeter 6 | 1.1 解压Ankki.Jmeter.Test.zip到当前目录 7 | 1.2 进入Ankki.Jmeter.Test\JDK\Win目录 8 | 1.3 解压jdk-11.0.15.zip到C:\Program Files\Java目录 9 | 10 | 1.4 进入Ankki.Jmeter.Test\Jmeter目录 11 | 1.5 解压apache-jmeter-5.4.1.zip到当前目录 12 | 13 | 2.打开系统环境变量配置，添加Java系统变量 14 | 变量名：JAVA_HOME 15 | 变量值：C:\Program Files\Java\jdk-11.0.15 16 | 变量名：CLASSPATH 17 | 变量值：.;%JAVA_HOME%\lib\dt.jar;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar;%Ant_HOME%\lib 18 | 变量名：JAVA_TOOL_OPTIONS 19 | 变量值：-Dfile.encoding=UTF-8 20 | 变量名：path 21 | 追加变量值：;%JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\bin; 22 | 23 | 3.打开系统环境变量配置，添加Jmeter系统变量 24 | 变量名：JMETER_HOME 25 | 变量值：D:\Program\Jmeter\apache-jmeter-5.4.1 26 | 变量名：path 27 | 追加变量值：%JMETER_HOME%\bin 28 | 29 | 4.查看Java版本号 30 | java -version 31 | 32 | 5.查看Jmeter版本号 33 | jmeter -v 34 | 35 | 6.打开Grafana平台 36 | 地址：http://172.19.5.240:3000 37 | 账号: ankki 38 | 密码: ankki111111 39 | 40 | Linux性能监控： 41 | http://172.19.5.240:3000/d/xfpJB9FGz/1-node-exporter-for-prometheus-dashboard-en-20201010?orgId=1&refresh=5s 42 | 43 | Linux性能监控： 44 | http://172.19.5.240:3000/d/frankletzz/jmeter-report-influxdb2-0?orgId=1 45 | 46 | 7.修改脚本，设置并发量 47 | 编辑: Startup_Win.sh 48 | 搜索: thread_number_array 49 | 添加: (10 20 40 60 80)，多并发用空格隔开 50 | 51 | 8.运行脚本，查看监控数据 52 | cmd Startup_Win.sh 53 | 54 | #----------------------------------------------- Linux系统使用说明 --------------------------------------------------------# 55 | 1.上传Ankki.Jmeter.Test.zip压缩包到 home 目录 56 | 1.1 cd /home 57 | 1.2 unzip -o Ankki.Jmeter.Test.zip -d Ankki.Jmeter.Test 58 | 59 | 1.3 cd /home/Ankki.Jmeter.Test/JDK/Linux 60 | 1.4 tar -zxvf jdk-11.0.15_linux-x64_bin.tar.gz 61 | 62 | 1.5 cd /home/Ankki.Jmeter.Test/Jmeter 63 | 1.6 unzip -o apache-jmeter-5.4.1.zip -d apache-jmeter-5.4.1 64 | 65 | 1.7 cd /home/Ankki.Jmeter.Test 66 | 1.7 chmod -R 777 /home/Ankki.Jmeter.Test 67 | 68 | 2.配置java环境变量，运行以下命令 69 | vi /etc/profile 70 | 71 | 3.复制以下命令，粘贴到/etc/profile，其中路径根据自己电脑路径修改 72 | export JAVA_HOME=/home/Ankki.Jmeter.Test/JDK/Linux/jdk-11.0.15 73 | export CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib 74 | export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH 75 | 76 | export JMETER_HOME=/home/Ankki.Jmeter.Test/Jmeter/apache-jmeter-5.4.1 77 | export PATH=$JMETER_HOME/bin:$PATH 78 | export CLASSPATH=$JMETER_HOME/lib/ext/ApacheJmeter_core.jar:$JMETER_HOME/lib/jorphan.jar:$CLASSPATH 79 | 80 | 4.重置配置文件 81 | source /etc/profile 82 | 83 | 5.查看Java版本号 84 | java -version 85 | 86 | 6.查看Jmeter版本号 87 | jmeter -v 88 | 89 | 7.打开Grafana平台 90 | 地址：http://172.19.5.240:3000 91 | 账号: ankki 92 | 密码: ankki111111 93 | 94 | Linux性能监控： 95 | http://172.19.5.240:3000/d/xfpJB9FGz/1-node-exporter-for-prometheus-dashboard-en-20201010?orgId=1&refresh=5s 96 | 97 | Linux性能监控： 98 | http://172.19.5.240:3000/d/frankletzz/jmeter-report-influxdb2-0?orgId=1&from=now-5m&to=now&refresh=5s 99 | 100 | 8.修改脚本，设置并发量 101 | vi Startup_Win.sh 102 | 搜索: thread_number_array 103 | 添加: (10 20 40 60 80)，多并发用空格隔开 104 | 105 | 9.运行脚本，查看监控数据 106 | ./Startup_Linux.sh -------------------------------------------------------------------------------- /测试报告/测试报告.xlsx: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/hagyao520/JMeter/c142b90381ac4a35a4ddb463c49ae18e5dc44450/测试报告/测试报告.xlsx --------------------------------------------------------------------------------