Jmeter快速入门

简介: 本文介绍JMeter的安装与快速入门。首先需安装JDK并配置环境,从官网下载JMeter后解压,通过脚本启动。设置中文需修改配置文件language=zh_CN。随后演示创建线程组、添加HTTP取样器及监听器,完成简单性能测试。

1.安装Jmeter

Jmeter依赖于JDK,所以必须确保当前计算机上已经安装了JDK,并且配置了环境变量。

1.1.下载

可以Apache Jmeter官网下载,地址:http://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi

也可以使用下载好的安装包:📎apache-jmeter-5.4.1.zip

1.2.解压

因为下载的是zip包,解压缩即可使用,目录结构如下:

其中的bin目录就是执行的脚本,其中包含启动脚本:

1.3.运行

双击即可运行(或执行指令:sh jmeter.sh ),但是有两点注意:

  • 启动速度比较慢,要耐心等待
  • 启动后黑窗口不能关闭,否则Jmeter也跟着关闭

2.快速入门

2.1.设置中文语言

默认Jmeter的语言是英文,需要设置:

效果:

注意:上面的配置只能保证本次运行是中文,如果要永久中文,需要修改Jmeter的配置文件

打开jmeter文件夹,在bin目录中找到 jmeter.properties,添加下面配置:

language=zh_CN

注意:前面不要出现#,#代表注释,另外这里是下划线,不是中划线

2.2.基本用法

在测试计划上点鼠标右键,选择添加 > 线程(用户) > 线程组:

在新增的线程组中,填写线程信息:

给线程组点鼠标右键,添加http取样器:

编写取样器内容:

添加监听报告:

添加监听结果树:

汇总报告结果:

结果树:

目录
相关文章
|
3月前
|
存储 数据采集 弹性计算
面向多租户云的 IO 智能诊断:从异常发现到分钟级定位
当 iowait 暴涨、IO 延迟飙升时,你是否还在手忙脚乱翻日志?阿里云 IO 一键诊断基于动态阈值模型与智能采集机制,实现异常秒级感知、现场自动抓取、根因结构化输出,让每一次 IO 波动都有据可查,真正实现从“被动响应”到“主动洞察”的跃迁。
401 73
|
3月前
|
人工智能 弹性计算 运维
探秘 AgentRun丨为什么应该把 LangChain 等框架部署到函数计算 AgentRun
阿里云函数计算 AgentRun,专为 AI Agent 打造的一站式 Serverless 基础设施。无缝集成 LangChain、AgentScope 等主流框架,零代码改造即可享受弹性伸缩、企业级沙箱、模型高可用与全链路可观测能力,助力 Agent 高效、安全、低成本地落地生产。
484 48
|
3月前
|
存储 数据采集 人工智能
大模型微调显存计算:从原理到实践的精准把控
本文深入解析大模型微调中的显存占用问题,揭示8GB显存为何能跑7B模型的真相。从显存四大组成部分入手,结合量化、LoRA、AdamW8bit等优化策略,手把手教你精准计算与压缩显存,让低配显卡也能高效微调大模型,助力AI实践入门。
|
14天前
|
人工智能 机器人 API
搭建全自动新闻推送 AI 机器人|OpenClaw阿里云/本地部署+API配置+联网+邮箱+定时全流程
2026年,信息爆炸已经成为所有人的痛点,尤其是AI、科技领域每天都有大量新动态,手动刷新闻既浪费时间又容易遗漏。借助OpenClaw(Clawdbot)这一开源智能体框架,我们可以轻松搭建一个**完全自动化的新闻推送机器人**:每天定时抓取指定领域新闻、自动总结核心内容、排版成美观格式,并准时发送到你的邮箱,实现“醒来即收早报”的自由。
317 0
|
5月前
|
人工智能 运维 安全
助力企业构建 AI 原生应用,函数计算 FunctionAI 重塑模型服务与 Agent 全栈生态
在 AI 技术应用落地进程中,目前面临着五大核心挑战:开发/学习门槛过高,部署运维阶段复杂,AI 应用安全备受挑战,生态能力方面存在严重的割裂与锁定现象,同时资源成本高昂且利用率低下。这些挑战极大地阻碍了 AI 技术的广泛普及以及应用效率的有效提升。阿里云函数计算(FC)依托 Serverless AI 基础设施与全栈能力的创新突破,推出 Function AI(函数智能),精准攻克上述痛点问题,全面推动 AI 应用在开发至运维的全流程中实现降本增效。
|
23天前
|
人工智能
在北京!阿里云OpenClaw首场虾友会来了!3月13,虾友集结!
今晚没有PPT,只有你和你的龙虾故事 免费安装、场景分享、产品共创、AI夜聊 还能现场观摩大咖如何“养虾”、阿里云产品专家面对面答疑解问、现场拍照打卡更有多款好礼等你拿!
|
3月前
|
人工智能 算法 架构师
AI Agent 职业路线全解析:从入门到专家的进阶指南
大模型正进化为能自主感知、规划、执行的AI Agent。AI Agent工程师需掌握思维设计、记忆管理、工具调用等核心能力,职业路径分原型落地、企业级方案、领域专家三阶段,是人机交互升级与垂直领域溢价的长青赛道。(239字)
222 1
|
算法 数据安全/隐私保护 计算机视觉
基于Retinex算法的图像去雾matlab仿真
本项目展示了基于Retinex算法的图像去雾技术。完整程序运行效果无水印,使用Matlab2022a开发。核心代码包含详细中文注释和操作步骤视频。Retinex理论由Edwin Land提出,旨在分离图像的光照和反射分量,增强图像对比度、颜色和细节,尤其在雾天条件下表现优异,有效解决图像去雾问题。
|
6月前
|
人工智能 自然语言处理 监控
58_大模型评估与评测:构建科学的多维度评测体系
在大语言模型(LLM)技术飞速发展的今天,如何科学、全面地评估和评测这些模型的能力已成为学术界和工业界共同关注的核心问题。2025年,大模型生态系统呈现出百花齐放的态势,从参数规模、架构设计到应用场景都出现了多样化的发展路径。在这种背景下,单一的性能指标或评测方法已经无法满足对大模型进行全面评估的需求。
1542 0
|
11月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 存储
大模型微调知识与实践分享
本文详细介绍了大型语言模型(LLM)的结构、参数量、显存占用、存储需求以及微调过程中的关键技术点,包括Prompt工程、数据构造、LoRA微调方法等。
2547 72
大模型微调知识与实践分享

热门文章

最新文章