博客
关于我
强烈建议你试试无所不能的chatGPT,快点击我
jmeter-性能测试8-性能测试基本过程及示例
阅读量:2069 次
发布时间:2019-04-29

本文共 453 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

1.运行jmeter

  • 把jmeter配置到环境变量,在命令行输入jmeter,然后enter键运行(推荐)
  • 在 jmeter 的 bin 目录下双击 jmeter.bat或ApacheJMeter.jar 启动 jmeter,如下图:
    在这里插入图片描述
    2.在左边操作栏中选择“测试计划”,右击新增一个线程组,如图所示:
    在这里插入图片描述
    3.初始化线程组相关信息
    在这里插入图片描述
    4.新增 JMeter 元组
    添加默认配置元素,添加如下默认配置,如图
    在这里插入图片描述
    各默认组件配置如图所示。HTTP Cache Manager
    在这里插入图片描述
    HTTP Cookie 管理器
    在这里插入图片描述
    HTTP 请求默认值
    在这里插入图片描述
    添加 HTTP Request 元组
    在线程组上右击新增 HTTP 请求,如图:
    在这里插入图片描述
    HTTP 请求设置如图:
    在这里插入图片描述
    新增监听器
    在这里我们添加如下监听器,如图所示
    在这里插入图片描述
    运行&查看结果
    如果启动运行 jmeter,可以单击添加的监听器查看运行过程中的监控指标数据,也可以等运行结束后,再查看。
    在这里插入图片描述
    结果说明
    下面我们就监听器所采集的结果图进行简要的说明:图形结果
    在这里插入图片描述
    察看结果树:
    在这里插入图片描述
    用表格查看结果:
    在这里插入图片描述
    聚合报告:
    在这里插入图片描述

转载地址:http://dkjmf.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
实践:动手搭建神经机器翻译模型
查看>>
透彻理解神经机器翻译的原理
查看>>
实践:动手搭建聊天机器人
查看>>
情感分析 Kaggle 实战
查看>>
动手实现 Bahdanau 注意力模型
查看>>
用一个小例子理解 seq2seq 的本质
查看>>
双向 LSTM-CRF 实现命名实体识别
查看>>
序列模型实现词性标注
查看>>
双向 RNN 识别手写数字
查看>>
Peephole LSTM、GRU 实战
查看>>
LSTM 的几种改进方案
查看>>
用 word2vec 进行文档聚类
查看>>
详解 GloVe 的原理和应用
查看>>
word2vec:基于层级 softmax 和负采样的 Skip-Gram
查看>>
word2vec:基于层级 softmax 和负采样的 CBOW
查看>>
用 RNN 建立语言模型
查看>>
LSTM 三重门背后的故事
查看>>
具有记忆能力的 RNN
查看>>
TensorFlow 2.0 Alpha 实用教程
查看>>
一文掌握 Keras
查看>>