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软件测试 | 压测-JMeter聚合报告包括哪些内容? 问题 在工作中,使用JMeter做过压力测试吗? 对 JMeter 聚合报告熟悉吗? 介绍一下 JMeter 聚合报告包括哪些内容? 考察点 面试官想了解: 是否用过JMeter 对JMeter组建是否熟悉 是否用过 JMeter 聚合报告 技术点 涉及的技术点: JMeter 报告组件 回答 聚合报告是在做性能压测经常会使用的一个监听器,对应该监听器中每个参数需要了解它具体代表的指标含义: 1 2690×462 27.8 KB Label 显示的是JMeter中压测脚本中请求的名称 #样本 代表的是请求数。具体数字标明这一次压测脚本运行时一共发出的请求个数。 比如,模拟10个用户,每个用户对应并发10次,则样本数为100 平均值 平均响应时间。默认情况下是单个 Request 的平均响应时间 中位数 就是 50% 并发的用户响应时间 90% 百分位 90% 用户的响应时间 最小值 最小响应时间 最大值 最大响应时间 异常% 也就是请求的错误率。计算公式为:错误请求数/请求总数 吞吐量 默认情况下表示每秒完成的请求数 接收KB/Sec 每秒从服务器端接收到的数据量 以上就是对应聚合报告中参数指标以及含义。 一般,在性能测试中需要重点关注的参数:样本请求数,平均响应时间,最小值,最大值,异常及吞吐量。

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四川/成都东软学院
学习了
23-02-26
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真要有时间给测试整这些就好了。功能测试都测不完……还整这些虚头巴脑的。
23-02-07
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介绍一下 JMeter 聚合报告包括哪些内容?

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软件测试 | 性能测试关注哪些指标? 问题 在工作中,使用JMeter做压力测试时,需要关注其中的哪些指标? 性能测试关注哪些指标? 考察点 面试官想了解: 是否用过 JMeter 指标进行分析 技术点 涉及的技术点: JMeter 结果分析 回答 性能指标由 压测结果指标 和 服务器指标 两部分说明。 压测结果指标 主要是根据JMeter生成的压测报告而言,则需要关注:吞吐量、请求的响应时间以及请求的错误率。 吞吐量 每秒钟系统能够处理的请求数。 在系统压测过程中,会达到系统的一个最高值,此时如果继续加压,对应系统的吞吐量不会增高反而会下降。因为,虽然并发数在增加,但是系统已经超负荷工作,无法满足新的并发需求。 请求的响应时间 服务处理一个请求并获取它响应的时间。 获取请求的响应时间,应从请求的平均值、90%请求、99%请求等多个角度统计,而不仅仅是根据平均值来进行判断。 请求的错误率 压测并发脚本中出错的请求所占比例。 请求对错误率需要看具体是外部原因还是服务本身原因导致。外部原因比如网络超时等;服务本身由于逻辑或多线程处理问题导致。 服务器指标 服务器指标主要指的是服务器相关指标,比如:CPU、内存、网络、服务器负载 等等。 在进行性能测试时,不能只关注一方面的指标,需要压测结果指标 和 服务器指标两方面结合来判断出系统的问题所在,给出最终压测结果报告。

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软件测试 | JMeter定时器的作用是什么 JMeter中的定时器(Timer)用于模拟用户之间的时间间隔。它的作用是在发送请求之前,让线程等待一段时间,以模拟真实用户之间的时间间隔,从而更真实地模拟负载和性能测试场景。 在性能测试场景中,如果多个用户同时对系统发出请求,会造成大量的并发访问,这可能会导致系统出现负载过高、响应时间过长等问题。通过使用定时器,可以让每个线程在发送请求之前等待一定的时间,以模拟用户之间的时间间隔,从而减缓对系统的并发压力,使测试更真实。 JMeter提供了多种类型的定时器,如固定定时器、随机定时器、高斯随机定时器等。可以根据具体的测试场景和需求选择不同的定时器类型,并设置不同的时间间隔。

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软件测试面试题集锦 | 性能测试篇 1、性能测试指标包括哪些? 最大并发用户数,HPS(点击率)、事务响应时间、每秒事务数、每秒点击量、吞吐量、CPU 使用率、物理内存使用、网络流量使用等。 1.1、前端需主要关注的点是? 响应时间:用户从客户端发出请求,并得到响应,以及展示出来的整个过程的时间。 加载速度:通俗的理解为页面内容显示的快慢。 流量:所消耗的网络流量。 1.2、后端需主要关注的是? 响应时间:接口从请求到响应、返回的时间。 并发用户数:同一时间点请求服务器的用户数,支持的最大并发数。 内存占用:也就是内存开销。 吞吐量(TPS):Transaction Per Second, 每秒事务数。在没有遇到性能瓶颈时:TPS=并发用户数*事务数/响应时间。 错误率:失败的事务数/事务总数。 资源使用率:CPU占用率、内存使用率、磁盘I/O、网络I/O。 1.3、从性能测试分析度量的度角来看,主要可以从如下几个大的维度来收集考察性能指标: 系统性能指标、资源性能指标、稳定性指标; 2、如果一个需求没有明确的性能指标,要如何开始进行性能测试? 先输出业务数据,如 pv、pu、时间段等,计算出大概的值,然后不断加压测到峰值; 3、介绍 JMeter 聚合报告包括哪些内容? 请求名、线程数、响应时间(50 95 99 最小 最大)错误率、吞吐量; 4、如果有一个页面特别卡顿,设想一下可能的原因? 后台:接口返回数据慢,查询性能等各种问题; 前端:使用 Chrome 工具调试,判断 JS 执行久或是其他问题; 网络问题; 5、说一说项目中的实际测试内容? 根据自己项目中的经验实话实说,有没有经验很容易露馅。 6、介绍一下 JMeter 进行性能测试的过程? 结合自己的项目经验聊。大家也可以自行搜索。 7、介绍一下 JMeter 和 LoadRunner 的区别? 详细的不展开了,最重要的是相对来说 LoadRunner 的笨重、昂贵、闭源,理念和生态都落后,而 JMeter 是开源、可定制化开发,功能强大易用,并且在互联网大厂都已经有非常成熟的落地方案(主流的互联网公司基本都在使用 JMeter+ELK+Grafana+Influxdb 这套架构),可以说是进 BAT 大厂必备技能。还不会 JMeter 的同学建议抓紧补起来。

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《软件测试/性能测试面试题分享》 1、做性能测试,你需要关注哪些指标? 1. 从用户角度出发响应时间 2. 站在管理员的角度考虑需要关注的性能点 响应时间 服务器资源使况是否合理 应用服务器和数据库资源使用是否合理 系统能否实现扩展 系统最多支持多少用户访问、系统最大业务处理量是多少 系统性能可能存在的瓶颈在哪里 更换那些设备可以提高性能 系统能否支持7×24小时的业务访问 3. 站在开发(设计)人员角度去考虑 架构设计是否合理 数据库设计是否合理 代码是否存在性能方面的问题 系统中是否有不合理的内存使用方式 系统中是否存在不合理的线程同步方式 系统中是否存在不合理的资源竞争 4.站在测试工程师角度考虑 连接超时 崩溃 系统交互 弱网下的运行情况 CPU使用问题 2、java语言的服务性能测试的时候,用什么命令打印线程栈信息? jstack 3、性能测试指标包括哪些 最大并发用户数,HPS(点击率)、事务响应时间、每秒事务数、每秒点击量、吞吐量、CPU使用率、物理内存使用、网络流量使用等。 前端需主要关注的点是: 响应时间:用户从客户端发出请求,并得到响应,以及展示出来的整个过程的时间。 加载速度:通俗的理解为页面内容显示的快慢。 流量:所消耗的网络流量。 后端需主要关注的是: 响应时间:接口从请求到响应、返回的时间。 并发用户数:同一时间点请求服务器的用户数,支持的最大并发数。 内存占用:也就是内存开销。 吞吐量(TPS):Transaction Per Second, 每秒事务数。在没有遇到性能瓶颈时:TPS=并发用户数*事务数/响应时间。 错误率:失败的事务数/事务总数。 资源使用率:CPU占用率、内存使用率、磁盘I/O、网络I/O。 从性能测试分析度量的度角来看,主要可以从如下几个大的维度来收集考察性能指标: 系统性能指标、资源性能指标、稳定性指标 4、如果一个需求没有明确的性能指标,要如何开始进行性能测试? 先输出业务数据,如pv、pu、时间段等,计算出大概的值,然后不断加压测到峰值 5、介绍JMeter聚合报告包括哪些内容 请求名、线程数、响应时间(50 95 99 最小 最大)错误率、吞吐量 6、如果有一个页面特别卡顿,设想一下可能的原因 后台:接口返回数据慢,查询性能等各种问题 前端:使用chrome工具调试,判断js执行久或是其他问题 网络问题 7、说一说项目中的实际测试内容 根据自己项目中的经验实话实说,有没有经验很容易露馅 8、介绍一下JMeter进行性能测试的过程 9、介绍一下JMeter和LoadRunner的区别

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假如当请求一个包含 10 张图片的 HTML Web 页面,与挨个连接相比,用持久连接可以让请求更快结束。 而管线化技术则比持久连接还要快。请求数越多,时间差就越明显。客户端需要请求这十个资源。以前的做法是,在同一个TCP连接里面,先发送A请求,然后等待服务器做出回应,收到后再发出B请求,以此类推,而管道机制则是允许浏览器同时发出这十个请求,但是服务器还是按照顺序,先回应A请求,完成后再回应B请求。 于是在使用持久连接的情况下,某个连接上消息的传递类似于 请求1->响应1->请求2->响应2->请求3->响应3 管线化方式发送变成了类似这样: 请求1->请求2->请求3->响应1->响应2->响应3

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Http报文包括请求报文和响应报文两大部分,其中请求报文由请求行(request line)、请求头(header)、空行和请求体四个部分组成。而响应报文由状态行、响应头部、空行和响应体四个部分组成。接下来我们详细介绍下请求报文的各个部分及其作用。

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可以先释放容器分配给请求的线程与相关资源,减轻系统负担,释放了容器所分配线程的请求,其响应将被延后,可以在耗时处理完成(例如长时间的运算)时再对客户端进行响应。 一句话:增加了服务器对客户端请求的吞吐量(实际生产上我们用的比较少,如果并发请求量很大的情况下,我们会通过nginx把请求负载到集群服务的各个节点上来分摊请求压力,当然还可以通过消息队列来做请求的缓冲)。

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