JMeter入门教程(5) --脚本开发

简介: 脚本开发的基本介绍

@[toc]

1.JMeter工作区

进入JMeter后,显示如下图:

区域1是一个目录树,存放测试设计过程中使用到的元件;执行过程中默认从根节点开始顺序遍历树上的元件。
区域2是菜单栏,图标是菜单快捷方式。
区域3是测试计划编辑区域,在“用户定义的变量”区域,我们可以定义整个测试计划公用的全局变量,这些变量对多个线程组有效。我们还可以对线程组的运行进行设置;比如“独立运行每个线程组”、“Run tearDown Thread Groups after shutdown of main threads”等。
测试计划:是JMeter测试脚本根节点,每一个测试脚本都是一个测试计划。
名称:可以随意设置,最好有业务意义。
注释:可以随意设置,可以为空。
用户定义的变量:全局变量。
独立运行每个线程组:如果一个测试计划中有多个线程组,设置此项可以生效。不设置时每个线程组同时运行。
Run tearDown Thread Groups after shutdown of main threads:关闭主线程后运行tearDown程序来正常关闭线程组(运行的线程本次迭代完成后关闭)。
函数测试模式:在调试脚本的过程中,如果需要获取服务器返回的详细信息就可以选择此项;选择此项后,如果记录较多的数据会影响测试效率,所以在执行性能测试时,最好关闭此项。
Add directory or jar to classpath:把测试需要依赖的jar包或包所在的目录加入类路径。测试需要依赖的jar包还可以直接放到%JMETER_HOME%\lib目录下。(%JMETER_HOME%:JMeter安装目录)

在这里插入图片描述

2.JMeter执行顺序

JMeter执行顺序规则如下:
配置元件
前置处理器
定时器
采样器
后置处理器
断言
监听器

3.JMeter脚本添加

JMeter中一个脚本即是一个测试计划,也是一个管理单元。JMeter的请求模拟与并发数(设置线程数,一个线程代表一个虚拟用户)设置都在脚本文件中一起设置。不像LoadRunner把脚本与虚拟用户设置分开。
测试计划要素
要素一:脚本中测试计划只有一个。
要素二:测试计划中至少要有一个线程组。JMeter负载是通过线程组驱动的,所以计划中至少要出现一个线程组。JMeter测试计划支持多个线程组。我们可以在计划下面建立多个线程组,类似LoadRunner中的Group方式的场景,把不相关联的业务分布在不同的线程组(LoadRunner中的不同Group)。所以我们可以把JMeter计划理解成LoadRunner中的Group方式场景。
要素三:至少要有一个取样器。测试的目的就是要模拟用户请求,没有取样器脚本就毫无意义。
要素四:至少要有一个监听器。测试结果用来衡量系统性能,我们需要从结果中分析系统性能。

相关文章
|
7月前
|
Dubbo Java 应用服务中间件
性能工具之JMeter Dubbo 脚本开发
【5月更文挑战第13天】性能工具之JMeter Dubbo 脚本开发
91 3
性能工具之JMeter Dubbo 脚本开发
|
4月前
|
Java
性能分析之JMeter 脚本执行失败导致的问题
【8月更文挑战第20天】性能分析之JMeter 脚本执行失败导致的问题
119 0
|
7月前
|
小程序 Java 编译器
性能工具之JMeter 微信小程序 WebSocket 脚本入门
【5月更文挑战第12天】性能工具之JMeter 微信小程序 WebSocket 脚本入门
225 1
|
7月前
|
前端开发 Java 测试技术
性能工具之 JMeter 上传与下载脚本编写
【4月更文挑战第3天】性能测试工作中,文件上传也是经常见的性能压测场景之一,那么 JMeter 文件上传下载脚本怎么做?
118 2
性能工具之 JMeter 上传与下载脚本编写
|
7月前
|
XML Shell Linux
性能工具之 JMeter 使用 Python 脚本快速执行
性能工具之 JMeter 使用 Python 脚本快速执行
125 1
性能工具之 JMeter 使用 Python 脚本快速执行
|
7月前
|
Shell Linux 网络安全
性能工具之 JMeter 使用 shell 脚本快速执行
【2月更文挑战第30天】性能工具之 JMeter 使用 shell 脚本快速执行
430 1
性能工具之 JMeter 使用 shell 脚本快速执行
|
7月前
|
JSON 安全 Java
如何基于 Swagger 使用 OpenAPI Generator生成 JMeter 脚本
【2月更文挑战第24天】如何基于 Swagger 使用 OpenAPI Generator生成 JMeter 脚本
311 0
如何基于 Swagger 使用 OpenAPI Generator生成 JMeter 脚本
|
2月前
|
测试技术 持续交付 Apache
Python性能测试新风尚:JMeter遇上Locust,性能分析不再难🧐
【10月更文挑战第1天】Python性能测试新风尚:JMeter遇上Locust,性能分析不再难🧐
170 3
|
3月前
|
测试技术 数据库 UED
Python 性能测试进阶之路:JMeter 与 Locust 的强强联合,解锁性能极限
【9月更文挑战第9天】在数字化时代,确保软件系统在高并发场景下的稳定性至关重要。Python 为此提供了丰富的性能测试工具,如 JMeter 和 Locust。JMeter 可模拟复杂请求场景,而 Locust 则能更灵活地模拟真实用户行为。结合两者优势,可全面评估系统性能并优化瓶颈。例如,在电商网站促销期间,通过 JMeter 模拟大量登录请求并用 Locust 模拟用户浏览和购物行为,可有效识别并解决性能问题,从而提升系统稳定性和用户体验。这种组合为性能测试开辟了新道路,助力应对复杂挑战。
124 2
|
1月前
|
测试技术 持续交付 Apache
Python性能测试新风尚:JMeter遇上Locust,性能分析不再难🧐
Python性能测试新风尚:JMeter遇上Locust,性能分析不再难🧐
79 3