如何进行5万并发用户负载测试？

- 日理万妓 2022-02-22 09:18 211阅读 0赞

本文将介绍运行5万并发用户测试所需要的步骤（该测试用户量最多可达200万）。

## 步骤概述 ##

1.  编写脚本；
2.  使用JMeter进行本地测试；
3.  BlazeMeter沙箱测试；
4.  使用一个控制台和一个引擎，设置每个引擎的用户数量；
5.  设置和测试集群（一个控制台和10到14个引擎）；
6.  使用主从功能达到最大并发量目标。

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## 第1步：编写脚本 ##

在开始之前，请先从JMeter Apache社区网站（http://jmeter.apache.org/）获取最新的JMeter版本。

下载JMeter插件管理器（https://jmeter-plugins.org/wiki/PluginsManager/）。下载好JAR文件后，将其放入JMeter的lib/ext目录。然后，启动JMeter，并转到“选项”菜单，找到插件管理器。

你可以通过多种方式获取脚本：

1.  使用BlazeMeter Chrome插件记录测试步骤；
2.  使用JMeter HTTP（S）测试脚本记录器设置代理，运行测试，并记录所有内容；
3.  从头开始手动操作并构建所有内容（主要针对功能/QA测试）。

如果你的脚本是通过录制得到（如上面的步骤1和2），请记住：

1.  你需要修改某些参数，例如用户名和密码，或者使用包含这些参数的CSV文件，这样每个用户都可以是唯一的。
2.  你可能需要使用正则表达式、JSON路径提取器、XPath提取器来提取各种元素（如Token-String、Form-Build-Id等），以便完成“AddToCart”、“Login”之类的请求。
3.  保持脚本参数化，并可以使用配置元素（例如HTTP请求默认值），以便可以更方便地切换环境。

## 第2步：使用JMeter进行本地测试 ##

开始调试脚本，一个线程，进行一次迭代，使用View Results Tree、Debug Sampler、Dummy Sampler和打开的Log Viewer（以防出现JMeter错误）。

运行所有的场景（返回true和false），确保脚本可以按预期正常运行。

在使用一个线程成功运行脚本后，将线程数提升到10到20个，时间为10分钟：

1.  如果你希望每个用户都是唯一的——结果是这样的吗？
2.  有发生任何错误吗？
3.  如果你正在进行注册过程测试，请看一下后端——是否根据你的模板创建了帐户？它们是唯一的吗？
4.  从摘要报告中可以看到有关测试的统计信息——它有意义吗？找到平均响应时间、错误、命中率/秒。

在脚本准备好之后：

1.  删除Debug/Dummy Samplers和脚本监听器；
2.  如果你使用了监听器（例如“将响应保存到文件”），请确保没有使用任何路径！对于监听器或CSV数据集配置，请确保没有使用本地路径。相反，只使用文件名，就好像它与脚本位于同一文件夹中一样。
3.  如果你使用了专有的JAR文件，请务必将它上传。
4.  如果你使用了多个线程组（或不是默认线程组），请确保在将其上传到BlazeMeter之前设置好这些值。

## 第3步：BlazeMeter沙箱测试 ##

如果这是你的第一次测试，应该阅读一下这篇文章（http://community.blazemeter.com/knowledgebase/articles/65152-adding-a-new-jmeter-test-plan），了解如何在BlazeMeter中创建测试。

沙箱允许你对脚本和后端进行测试，确保BlazeMeter一切正常。

首先，按下灰色按钮：选择要控制的JMeter引擎，以便完全控制测试参数。

你可能会遇到的常见问题包括：

1.  防火墙——确保你的环境对BlazeMeter CIDR列表（正在不时更新）是开放的，并将它们列入白名单；
2.  确保所有测试文件（例如CSV、JAR、JSON、User.properties等）都在；
3.  确保没有使用任何本地路径。

如果还有问题，请查看日志中的错误（你应该可以下载整个日志）。

沙箱配置可以是这样的：

*  引擎：仅限控制台（一个控制台，0个引擎）
 *  线程：50-300
 *  加速时间：20分钟
 *  迭代：永远
 *  持续时间：30-50分钟

你可以在加速期间获得足够的数据，分析一下结果，确保脚本按预期执行。

你应该看一下Waterfall/WebDriver选项卡，看看请求是否正常。这个时候你应该不会遇到任何错误（除非你是有意的）。

另外，还要看一下监控选项卡，看看使用了多少内存和CPU——这有助你完成步骤4，到时你可以尝试设置每个引擎的用户数。

## 第4步：使用一个控制台和一个引擎设置每个引擎的用户数量 ##

在确信脚本可以在BlazeMeter中完美运行之后，我们需要弄清楚一个引擎可以支持多少用户。

如果你能够使用沙箱数据来确定，那就太好了！

我将为你提供一种方法来解决这个问题，无需查看沙箱测试数据。

将测试配置设置为：

*  线程数：500
 *  加速时间：40分钟
 *  迭代：永远
 *  持续时间：50分钟

接下来，使用一个控制台和一个引擎。

运行测试，并通过监控选项卡监控测试引擎。

如果你的引擎没有达到75％的CPU利用率或85％的内存使用率（可以忽略一次性峰值）：

*  将线程数改为700，并再次运行测试；
 *  提高线程数，直到获得1000个线程或60％的CPU/内存使用率。

如果你的引擎超过了75％的CPU利用率或85％的内存使用率（可以忽略一次峰值）：

*  注意第一次达到75％的时间点，然后查看当时有多少用户。
 *  再次运行测试，这次使用从上一次测试中获得的用户数量。
 *  这一次，使用实际测试的加速时间（5到15分钟是一个不错的值），并将持续时间设置为50分钟。
 *  确保在整个测试过程中不要超过75％的CPU或85％的内存使用率。

为了安全起见，可以为每个引擎减少10％的线程数。

## 第5步：设置和测试集群 ##

我们现在知道一个引擎可以支持多少线程。在这一步结束时，我们将知道一个集群（测试）可以支持的用户数量。

集群是一种逻辑容器，只有一个控制台和0到14个引擎。当使用超过14个引擎时，它实际上会创建两个集群（控制台数量会增加）并克隆你的测试。

每个控制台最多14个引擎是基于BlazeMeter的测试得出的结果，可以确保控制台能够处理14个引擎的压力。

因此，在这个步骤中，我们将采用步骤4的测试，只是将引擎的数量增加到14。

在测试运行时，请转到监控选项卡，并验证：

1.  不会有引擎超过75％ CPU或85％内存限制；
2.  找到控制台标签。转到日志选项卡-\\u0026gt;网络信息，查找控制台的私有IP，这样就可以找到控制台的名称。它不应达到75％ CPU或85％内存限制。

如果控制台达到了这些限制，请减少引擎数量，并再次运行测试，直到控制台处于这些限制范围内。

在这个步骤结束时，你就会知道：

1.  每个集群可以支持的用户数量；
2.  每个集群可以达到的命中次数。

在负载结果图下的聚合表中查找其他统计信息，获取有关集群吞吐量的更多信息。

## 第6步：使用主从功能达到最大并发量目标 ##

我们已经到了最后一个阶段。

我们已经知道脚本可以正常运行，还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。

我们假设有这些值：

*  一个引擎可以支持500个用户；
 *  集群将有12个引擎；
 *  我们的目标是进行5万用户的测试。

因此，我们需要创建50000(500 \* 12) = 8.3个集群。

我们可以使用8个包含12个引擎（4万8）的集群和一个包含4个引擎（另外2千）的集群。但是，最好可以像这样分布负载：

我们将为每个集群使用10个引擎，而不是12个，这样每个集群的用户数可以达到10 \* 500 = 5千。然后再使用10个集群，就可以达到5万的规模。

这将有助于我们：

1.  不需要维护两种不同的测试类型；
2.  可以通过简单地复制现有的集群每次增长5千（5千比6千更常见）；
3.  如果有需要，我们可以随时添加更多的集群。

我们现在准备好用5万用户创建最终的主从测试：

1.  将测试名称从“My prod test”更改为“My prod test - slave 1”。
2.  我们回到第5步，在高级测试属性里将Standalone更改为Slave。
3.  保存，我们现在有九个从集群测试和一个主集群测试。
4.  回到“My prod test -slave 1”。
5.  按复制。
6.  现在，重复步骤1到5，直到创建完所有的九个从集群测试。
7.  回到“My prod test - slave 9”，并按下复制。
8.  将测试名称改为“My prod test -Master”。
9.  转到高级测试属性，并将Slave改为Master。
10. 检查刚刚创建的所有从集群测试并按保存。

针对5万用户的主从测试已准备就绪了。按下主测试的开始按钮，将启动10个测试（一个主测试和九个从测试），每个测试有5千个用户。

你可以将每个测试（从测试或主测试）更改为来自不同的区域，具有不同的脚本/csv/其他文件，使用不同的网络模拟器或不同的参数。

主测试和从测试的汇总报告将在主测试报告中的一个叫作“Master load results”的新选项卡中找到，打开这个报告就可以看到每个测试的结果。

英文原文：https://dzone.com/articles/how-to-run-a-load-test-of-50k-concurrent-users

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