步骤概要

  • 步骤1 : 编写脚本
  • 步骤2 : 使用JMeter进行本地测试
  • 步骤3 : BlazeMeter沙箱测试
  • 步骤4 : 使用1个控制台和1个引擎来设置每个引擎用户的数量
  • 步骤5：安装并测试集群
  • 步骤 6 : 使用 Master / Slave 特性来达成最大CC目标

从负载测试的角度，描述做一次流畅的5万用户并发测试需要做的事情.

步骤1 : 编写脚本

开始之前，请确定从JMeter的Apache社区jmeter.apache.org 获得了最新的版本.
也会要下载这些附加的插件 ，因为它们可以让工作更轻松.
有许多方法可以获得脚本:

  1. 使用 BlazeMeter 的 Chrome 扩展 来记录方案
  2. 使用 JMeter HTTP(S) 测试脚本记录器 来设置一个代理，那样就可以运行测试并记录下所有的东西
  3. 从头开始全部手工构建(可能是功能/QA测试)

如果脚本是一份记录的结果(像步骤1&2), 请牢记:

  1. 需要改变诸如Username & Password这样的特定参数，或者也许会想要设置一个CSV文件，有了里面的值每个用户就可以是不同的.
  2. 为了完成诸如“添加到购物车”，“登录”还有其它这样的请求，也许要使用正则表达式，JSON路径提取器，XPath提取器，来提取诸如Token字符串，表单构建ID还有其它要素

  3. 保持脚本参数化，并使用配置元素，诸如默认HTTP请求，来使得在环境之间切换工作更轻松.

    步骤2 : 使用JMeter进行本地测试

    在1个线程的1个迭代中使用查看结果树要素，调试样本，虚拟样本还有打开的日志查看器（一些JMeter的错误会在里面报告），来调试脚本.
    遍历所有的场景(包括True 或者 False的回应) 来确保脚本行为确如预期…
    在成功使用一个线程测试之后——将其提高到10分钟10到20个线程继续测试:

  4. 如果想要每个用户独立——是那样的么?

  5. 有没有收到错误?
  6. 如果在做一个注册过程，那就看看后台 - 账户是不是照模板创建好了? 它们是不是独立的呢?
  7. 从总结报告中，可以看到对测试的统计 - 它们有点用么? (平均响应时间, 错误, 每秒命中率)

一旦准备好了脚本:

  1. 通过移除任何调试和虚拟样本来清理脚本，并删除脚本侦听器
  2. 如果使用了侦听器(诸如 “将响应保存到一个文件”)，请确保没有使用任何路径! , 而如果是一个侦听器或者一个CSV数据集配置——请确保没有使用在本地使用的路径 - 而只要文件名(就好像跟脚本在同一个文件夹)
  3. 如果使用了自己专有的JAR文件，请确保它也被上传了.

  4. 如果使用了超过一个线程组（不是默认的那个) - 请确保在将其上传到BlazeMeter之前设置了这个值.

    步骤3 : BlazeMeter沙箱测试

    将沙箱的测试配置设置成，用户300，1个控制台, 时间50分钟.
    对沙箱进行这样的配置让可以在后台测试脚本，并确保上的BlazeMeter的一切都运行完好
    为此，先按下灰色的按钮: 告诉JMeter引擎想要完全控制! - 来获得对测试参数的完全控制
    通常将会遇到的问题:

  5. 防火墙 - 确保环境对BlazeMeter的CIDR 列表 (它们会实时更新)开发，并把它们放入白名单中

  6. 确保所有的测试文件, 比如: CSVs, JAR, JSON, User.properties 等等.. 都可以使用
  7. 确保没有使用任何路径

如果仍然有问题，那就看看错误日志(应该可以把整个日志都下载下来).
一个沙箱的配置可以是这样的:

  • 引擎: 是能使控制台(1 个控制台 , 0 个引擎)
  • 线程: 50-300
  • 产能提升: 20 分钟
  • 迭代: 一直测试下去
  • 时间: 30-50 分钟

这可以让在产能提升期间获得足够多的数据(以防遇到问题) ，将可以对结果进行分析，以确保脚本的执行确如预期.
应该观察下Waterfall / WebDriver 选项卡来看看请求是否正常，不应该在这一点上出任何问题（除非是故意的).
应该盯着监控选项卡，观察期内存和CPU消耗 - 这在步骤4中尝试设置每一个引擎的用户数量.

步骤4 : 使用1个控制台和1个引擎来设置每个引擎用户的数量

现在可以肯定脚本能在BlazeMeter中完美运行了——需要计算出要多少用户放到一个引擎中.
如果能用户沙箱中的数据来做这个决定，那就太棒了!
在这里，会给出一种不用回头去查看沙箱测试数据就能计算出这个数的方法.
设置测试配置:

  • 线程数: 500
  • 产能提升：40 分钟
  • 迭代: 永久
  • 时长: 50 分钟

使用一个控制台和一个引擎.
运行测试并(通过监视选项卡)对测试引擎进行监视.
如果引擎对于75%的CPI使用率和85%的内存使用率都没有达到(一次性的峰值可以忽略) 的话:

  • 将线程数调整到700在测试一次
  • 提交线程的数量直到线程数达到1000或者60%的CPU或内存使用

如果引擎过了75%的CPU使用率或者85%的内存使用率(一次性的峰值可以忽略 :

  • 看看第一次达到75%的点，在那个点有多少并发用户.
  • 在运行一次测试, 而不是提高之前500个用户数量的产能
  • 这一次将产能提升放到真实的测试中(5-15 分钟是一个好的开始) 并将时长设置为50分钟.
  • 确保整个测试过程中没有超过75%的CPU使用率或者85%的内存使用率…

为安全起见，可以把每个引擎的线程数降低10%的.

步骤5：安装并测试集群

现在知道了从一个引擎中得到了多少线程，一个集群是指具有一个控制台（仅有一个）和0-14个引擎的逻辑容器。
即使可以创建一个使用超过14个引擎的测试案例——但实际上是创建了两个集群（可以注意到控制台的数量增加了），并且克隆了测试案例……
每个集群具有最多14个引擎，是基于BlazeMeter自己本身的测试，以确保控制台可以控制这14台引擎对新建的大量数据处理的压力。
所以在这一步骤中，会用步骤4种的测试，并且仅仅修改引擎数量，将其增加到14.
将该测试按照最终测试的全部时长运行。当测试在运行时，打开监听标签，并且检验：

  1. 没有一个引擎超过CPU75%的占有率和内存85%占有率的上限；
  2. 定位控制台标签（可以通过一次点击Logs Tab->Network Information，查看控制台私有IP地址来找到它的名字）——它不应该达到CPU75%占有率和内存85%占有率的上限。

如果控制台达到了该上限——减少引擎数量并重新运行直到控制台在该上限之下。
在这个步骤的最后，会发现：

  1. 每个集群的用户数量；
  2. 每个集群的命中率。

查看Aggretate Table中的其他统计信息，并找到本地结果统计图来获得有关集群吞吐量的更多信息。

步骤 6 : 使用 Master / Slave 特性来达成最大CC目标

到了最后一步了。脚本正在运行，知道一个引擎可以支持多少用户以及一个集群可以支持多少用户。
做一下假设：

  • 一个引擎支持500用户
  • 一个集群可以用户12个引擎
  • 目标是5万用户测试

因此为了完成这些，需要8.3 个集群..
可以用8个12台引擎的集群和一个4太引擎的集群 - 但是像下面这样分散负载应该会更好：
每个集群用10台引擎而不是12，那么每个集群可以支持 10*500 = 5K 用户并且需要10个集群来支持5万用户。
这样可以得到如下好处：

  1. 不用维护两个不同的测试类型
  2. 可以通过简单的复制现有集群来增加5K用户（5K比6K更常见）
  3. 只要需要可以一直增加

现在，已经准备好创建最终的5万用户级别的Master / Slave测试了：

  1. 将测试的名称从”My prod test” 改为”My prod test - slave 1”。
  2. 回到步骤5，将高级测试属性(Advanced Test Properties)下的Standalone修改为Slave。
  3. 按保存按钮——现在有了一个Master和9个Slave中的一个。
  4. 返回 “My prod test -slave 1”.
  5. 按复制按钮
  6. 接下来重复步骤1-5直到创建了9个slave。
  7. 回到 “My prod test -salve 9” 并按复制按钮.
  8. 将测试的名称改为 “My prod test -Master”.
  9. 将高级测试属性(Advanced Test Properties) 下的Slave改为Master。
  10. 检查刚才创建的所有的Slave(My prod test -salve 1..9)并按保存。

5万用户级别的Master-Slave测试已经准备好了。通过按master上的开始按钮来运行10个测试，每个测试5千用户。
可以修改任意一个测试（salve或master），让它们来自不同的区域，有不同的脚本/csv/以及其他文件，使用不同的网络模拟器，不同的参数等。
可以在一个叫“Master load results”的master报告中的一个新tab页中找到生成的聚合结果的报告，还可以通过打开单个的报告来独立的查看每一个测试结果。