Jmeter如何降低自身损耗对性能数据的影响？

要避免或减少JMeter在性能测试中因自身或负载机器瓶颈导致的数据失真，可以采取以下策略：

1. 优化JMeter配置：

   • 内存管理：确保施压机有足够的内存资源。对于大并发或大数据量的测试，通过JVM参数调整JMeter的堆内存大小，如-Xms和-Xmx设置。
   • 减少内存占用：在进行文件下载等测试时，利用“Save response as MD5 hash?”功能来降低内存使用率。

2. 合理分配线程与循环次数：

   • 避免将Loop Count设置为过小的值，如1，应根据测试需求合理设定循环次数。
   • 根据目标系统的承受能力及测试目的，合理设置虚拟用户数（线程数），避免单台施压机过载。

3. 分布式测试：

   • 使用JMeter的分布式测试模式，将负载分散到多台机器上执行，以提高压测能力和模拟更真实的用户分布。

4. 监控与调优：

   • 实时监控JMeter及施压机的资源使用情况（CPU、内存、网络等），使用云监控等工具辅助分析。
   • 根据监控数据动态调整施压策略，避免因资源瓶颈导致的测试不准确。

5. 正确配置组件：

   • 对于HTTPS请求，适当配置连接超时、保持活动等选项，使用HttpClient4实现并设置合理的超时时间，以应对网络延迟问题。
   • 确保CSV Data Set Config等数据驱动组件配置正确，避免因数据读取问题影响测试结果。

6. 插件与依赖管理：

   • 确保所有必要的JMeter插件已上传至测试环境，并正确引用，避免类找不到等错误导致测试中断。

7. 高级功能谨慎使用：

   • 如Synchronizing Timer等需全局同步的功能，在PTS等分布式测试平台使用时，需按照平台特性合理配置，避免因理解偏差导致的测试失效。

通过上述方法，可以有效提升JMeter性能测试的准确性和稳定性，减少由测试工具或环境因素引起的误判。