jmeter压力测试报告超细

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jmeter测试报告

jmeter测试报告JMeter是一个用于性能测试和负载测试的开源工具。

它可以模拟多种不同类型的测试场景，帮助开发人员和测试人员识别和解决性能问题。

在进行JMeter测试后，会生成一个测试报告，该报告包含了测试中收集到的数据和指标。

这些数据和指标可以帮助我们评估系统在不同负载下的性能，并找出潜在的瓶颈。

Jmeter测试报告通常包括以下几个关键部分：1. 概述：报告的第一部分通常是一个概述，它提供了整体测试结果的摘要。

概述包括测试日期和时间，测试运行的持续时间，以及执行的线程数。

通过这些信息，我们可以得出对测试结果的初步了解。

2. 性能指标：报告中的性能指标部分显示了在不同负载下的系统性能。

这些指标包括响应时间、吞吐量和并发用户数等。

通过分析这些指标，我们可以了解系统在不同负载下的行为，并找出潜在的性能问题。

3. 错误和异常：这部分报告显示了在测试过程中发生的错误和异常。

这些错误可以是HTTP错误代码（如404、500等），也可以是由于资源不足或超时引起的错误。

通过分析这些错误，我们可以找出系统中存在的问题，并采取相应的措施加以解决。

4. 图表和图形：报告中的图表和图形可视化了测试结果。

这些图表可以帮助我们更直观地了解系统在不同负载下的性能，并发现系统中可能存在的性能瓶颈。

5. 结论和建议：最后部分的报告通常是一个结论和建议的总结。

根据测试结果，我们可以得出对系统性能的评估，并提出相应的建议。

这些建议可以是优化系统配置、增加硬件资源、重新编写代码等。

总而言之，JMeter测试报告为我们提供了一个全面的性能测试结果和分析。

通过仔细分析报告，我们可以找出系统中的性能问题，并采取相应的措施加以解决，从而提高系统的性能和稳定性。

接口压力测试报告模板

接口压力测试报告模板1.引言本报告旨在对接口进行压力测试，评估接口在高负载情况下的性能和稳定性，并提供相应的测试结果和分析。

通过此次测试，旨在发现并解决接口在高负载下可能遇到的性能问题，以确保其能够满足用户的需求。

2.测试目标本次接口压力测试的目标是确定接口在不同负载情况下的性能指标，包括吞吐量、并发用户数、响应时间等。

通过测试结果为接口性能提供评估和改进的依据，以确保接口能够在预期的负载下稳定运行。

3.测试环境3.1硬件环境- CPU：Intel Core i7-8700K-内存：16GB-硬盘：512GBSSD3.2软件环境- 操作系统：Windows 10- 浏览器：Google Chrome 88.03.3工具- 接口测试工具：JMeter 5.4.1- 数据分析工具：Microsoft Excel4.测试过程4.1测试场景设计根据实际应用场景和用户行为，设计了以下测试场景：-场景1：模拟100个用户同时登录接口-场景2：模拟100个用户同时向接口发送请求，并返回响应-场景3：模拟1000个用户同时向接口发送请求，并返回响应4.2测试步骤-步骤1：配置测试场景和参数，并启动测试-步骤2：监控接口的响应时间、吞吐量和错误率等指标-步骤3：持续进行测试，直到达到负载极限或出现不可接受的错误率5.测试结果与分析5.1场景1-吞吐量：平均每秒处理请求数为100- 平均响应时间：100ms-错误率：0%5.2场景2-吞吐量：平均每秒处理请求数为100-最大并发用户数：100- 平均响应时间：150ms-错误率：0%5.3场景3-吞吐量：平均每秒处理请求数为1000-最大并发用户数：1000- 平均响应时间：300ms-错误率：2%6.总结与改进建议通过本次接口压力测试，我们得出以下结论：-接口能够在预期负载下稳定运行，吞吐量和响应时间表现良好。

-在高负载情况下，接口的错误率略有增加，需要进一步优化和改进。

系统压力测试报告

系统压力测试报告1.背景2.测试目的3.测试环境4.测试过程5.测试结果6.总结背景：随着xx项目的逐渐发展，其负载能力成为了我们非常关注的问题。

为了保证其稳定性和可靠性，我们进行了一次压力测试。

测试目的：1.测试xx系统在高负载情况下的稳定性和可靠性。

2.检测系统在高负载情况下的性能表现。

3.确定系统的瓶颈和性能瓶颈，为后续优化提供依据。

测试环境：1.硬件环境：服务器1台，配置为___(R) Xeon(R) CPU*****************，64GB内存，1TB硬盘。

2.软件环境：操作系统为CentOS 7.2，Web服务器为Apache 2.4.6，数据库为MySQL 5.7.18.3.测试工具：JMeter 3.2.测试过程：1.模拟xx系统的真实访问情况，设置并发用户数、请求频率等参数。

2.逐步增加并发用户数，观察系统的响应时间、吞吐量等性能指标。

3.持续进行测试，直至系统出现异常情况或无法继续进行为止。

测试结果：1.在并发用户数为100时，系统的响应时间为平均1.5秒，吞吐量为平均每秒100个请求。

2.在并发用户数为200时，系统的响应时间为平均2.5秒，吞吐量为平均每秒150个请求。

3.在并发用户数为300时，系统的响应时间为平均4秒，吞吐量为平均每秒200个请求。

4.在并发用户数为400时，系统的响应时间为平均6秒，吞吐量为平均每秒250个请求。

5.在并发用户数为500时，系统出现了一些异常情况，无法继续进行测试。

总结：通过本次压力测试，我们发现系统在高负载情况下的性能表现较为稳定，但在并发用户数达到一定程度时，会出现响应时间变长、吞吐量下降等情况。

我们需要进一步优化系统，提高其负载能力，以满足未来的业务需求。

引言本文旨在介绍一项测试任务的结果，该测试任务的目的是评估系统在特定环境下的性能表现。

本文将先介绍测试目的和术语说明，然后详细描述测试环境和测试场景设计。

最后，将给出测试结果的概要信息。

jmeter性能测试实验报告

jmeter性能测试实验报告JMeter 性能测试实验报告一、实验背景随着业务的不断发展，系统的性能成为了关键的关注点。

为了确保系统在高并发、大数据量等情况下能够稳定运行，满足用户的需求，我们使用 JMeter 工具对系统进行了性能测试。

二、实验目的本次性能测试的主要目的是评估系统的性能表现，包括但不限于以下方面：1、确定系统能够承受的最大并发用户数。

2、评估系统在不同并发用户数下的响应时间和吞吐量。

3、检测系统在高负载下是否存在性能瓶颈，如内存泄漏、CPU 利用率过高等。

4、为系统的优化和改进提供依据。

三、实验环境1、硬件环境服务器：＿____客户端：＿____2、软件环境操作系统：＿____应用服务器：＿____数据库：＿____JMeter 版本：＿____四、实验设计1、测试场景设计登录场景：模拟用户登录系统的操作。

搜索场景：模拟用户进行搜索的操作。

数据提交场景：模拟用户提交数据的操作。

2、并发用户数设置逐步增加并发用户数，从 100 开始，每次增加 100，直到系统出现性能瓶颈或达到预期的最大并发用户数。

3、测试数据准备准备足够的测试数据，包括用户账号、搜索关键词、提交的数据等，以确保测试的真实性和有效性。

4、性能指标监控监控服务器的 CPU 利用率、内存利用率、磁盘 I/O 等性能指标。

监控系统的响应时间、吞吐量、错误率等性能指标。

五、实验步骤1、启动 JMeter 工具，创建测试计划。

2、添加线程组，设置并发用户数和循环次数。

3、添加 HTTP 请求，配置请求的方法、路径、参数等。

4、添加监听器，用于收集性能指标数据，如聚合报告、查看结果树等。

5、配置服务器监控插件，监控服务器的性能指标。

6、运行测试计划，观察性能指标的变化。

7、根据测试结果，分析系统的性能表现，找出性能瓶颈。

六、实验结果及分析1、登录场景并发用户数为 100 时，平均响应时间为 2 秒，吞吐量为 50 次/秒，错误率为 0%。

jmeter压力测试报告超细

jmeter压力测试报告-DEMOXXX压力测试报告时间：2015-08-04 测试人员：xxx目录XXX压力测试报告 (1)一测试内容 (2)二测试方法 (2)三测试目标 (2)四测试环境 (2)五系统部署 (3)5.1物理部署 (3)5.2网络访问 (3)5.3测试结果与分析 (4)6.1jmeter集群压测（5进程-每个进行10线程） (4)6.2jmeter集群压测（10进程-每个进行5线程） (7)6.3jmeter集群压测（10进程-每个进行10线程） (11)七结果汇总分析 (13)测试内容本次测试是针对xxx系统进行的压力测试，在交易接口中，只对交易接口进行压力测试，其中涵盖数据验签与签名功能。

二测试方法本次采用apache的开源测试工具jmeter，采用本地动态拼装请求数据并通过http 协议post方式发送支付请求。

并采用650张测试银行卡测试，其中大概有30张存在''无足够的存款”和''受限制的卡”情况。

三测试目标1) 获取在单机部署情况下最大TPS值2) 是否可以达到原来预期值TPS ： 50四测试环境环境机器型号操作系统®frcpu硬件mem server2008 虚拟windows32核32G 客户端机服务端HP DL580linux64核126G由于客户端与服务端的机器性能优秀，暂不会对压测形成瓶颈，该方面影响可以忽略五系统部署5.1物理部署5.2网络访问注：■植b及应用王机中多个应用之回访问均遹过再进行邮，不存在直接访问本机取用压力测试通讯流程；F5—＞叩的血r e-rver—＞ F5--＞web接口一＞F5—＞叩p接口一＞前置系统六性能测试结果与分析6.1 jmeter集群压测（5进程-每个进行10线程）启5个进程，每个进程启动10个线程，并发为50,项目日志开启info状态6.1.1聚合报告6.1.2每秒的响应分布图aJ3。

jmeter测试报告

jmeter测试报告是软件开发和质量保障过程中一个重要的组成部分。

它提供了对软件性能和稳定性的详细分析，帮助团队了解系统的瓶颈并推动优化。

一、的作用与价值JMeter是一个功能强大的开源负载测试工具，可用于模拟多种负载条件下的应用程序行为。

当测试完成后，JMeter会生成一个全面的测试报告，其中包含了关键的性能指标和统计数据。

1. 性能指标：提供了各种性能指标，如平均响应时间、最大响应时间、吞吐量等。

这些指标可以帮助开发团队评估系统在不同负载下的性能表现。

通过比较这些指标，团队可以识别出潜在的性能问题，及时采取措施解决。

2. 统计数据：除了性能指标外，还包含了各个请求的详细统计数据。

这些数据可以帮助团队了解系统在负载压力下的行为和变化趋势。

通过分析这些数据，团队可以发现系统的瓶颈以及出现问题的原因。

3. 报表和图表：以直观的方式展示了测试结果，通常采用图表和表格的形式呈现。

这使得团队可以更加直观地理解测试结果，快速发现系统存在的问题。

报表和图表也有助于与利益相关者共享测试结果，促进沟通和决策。

二、的关键内容包含了丰富的内容，但以下几个关键部分尤为重要。

1. 概览信息：测试报告的概览信息提供了对整个测试过程的总体了解。

它可以包括测试日期、持续时间、总请求数、错误率等。

通过概览信息，团队可以快速了解系统的整体性能。

2. 性能指标和趋势图：测试报告中的性能指标和趋势图展示了系统在负载压力下的性能表现与趋势。

这些指标可以帮助团队识别系统的瓶颈，并跟踪性能问题的变化。

常见的图表包括响应时间分布图、吞吐量趋势图、错误率趋势图等。

3. 请求详情和分析：提供了对每个请求的详细分析。

对于每个请求，报告会给出其相关的统计数据、响应时间分布、错误信息等。

这使得团队可以深入了解各个请求的性能特征和问题点，进一步优化系统性能。

4. 错误分析：测试报告中的错误分析部分列出了出现错误的请求及其相关信息。

对于每个错误，报告会给出错误类型、错误数量、错误率等。

jmeter 压力测试

jmeter 压力测试1.bin 目录下双击jmeter.bat启动。

2.Ramp-Up Period (in seconds)表示线程之间间隔多少时间允许，单位是秒3.链接不用写协议头4.运行结果图：▪Sample：每个请求的序号▪Start Time：每个请求开始时间▪Thread Name：每个线程的名称▪Label：Http请求名称▪Sample Time：每个请求所花时间，单位毫秒▪Status：请求状态，如果为勾则表示成功，如果为叉表示失败。

▪Bytes：请求的字节数在下面还有几个参数：▪样本数目：也就是上面所说的请求个数，成功的情况下等于你设定的并发数目乘以循环次数▪平均：每个线程请求的平均时间▪最新样本：表示服务器响应最后一个请求的时间▪偏离：服务器响应时间变化、离散程度测量值的大小。

术语：1.线程组：测试里每个任务都要线程去处理，所有我们后来的任务必须在线程组下面创建。

可以在“Test Plan（鼠标右击）-> 添加->Threads(Users) -> 线程组”来建立它，然后在线程组面板里有几个输入栏：线程数、Ramp-Up Period(in seconds)、循环次数，其中Ramp-Up Period(in seconds)表示在这时间内创建完所有的线程。

如有8个线程，Ramp-Up = 200秒，那么线程的启动时间间隔为200/8=25秒，这样的好处是：一开始不会对服务器有太大的负载。

2.取样器（Sampler）：可以认为所有的测试任务都由取样器承担，有很多种，如：HTTP请求。

3.断言：对取样器返回的请求结果给出判断是否正确。

4.monitor：它的功能是对取样器的请求结果显示、统计一些数据（吞吐量、KB/S……）注意所有操作都是在线程组下面的添加线程组添加http请求添加请求头查看结果聚合报告Label：每个 JMeter 的 element（例如 HTTP Request）都有一个 Name 属性，这里显示的就是 Name 属性的值#Samples：表示你这次测试中一共发出了多少个请求，如果模拟10个用户，每个用户迭代10次，那么这里显示100Average：平均响应时间——默认情况下是单个 Request 的平均响应时间，当使用了 Transaction Controller 时，也可以以Transaction 为单位显示平均响应时间Median：中位数，也就是 50％用户的响应时间90% Line：1234响应时间在1234毫秒以下的用户有90％用户的响应时间Note：关于 50％和 90％并发用户数的含义，请参考下文/jackei/archive/2006/11/11/557972.html Min：最小响应时间Max：最大响应时间Error%：本次测试中出现错误的请求的数量/请求的总数Throughput：吞吐量——默认情况下表示每秒完成的请求数（Request per Second），当使用了 Transaction Controller 时，也可以表示类似 LoadRunner 的 Transaction per Second 数KB/Sec：每秒从服务器端接收到的数据量，相当于LoadRunner中的Throughput/Sec。

jmeter测试报告

jmeter测试报告JMeter（Java应用程序性能测试工具）是一款功能强大且广泛使用的自动化测试工具，用于在应用程序生命周期中测量和评估软件质量以及性能。

由于它的灵活性和可扩展性，它是许多软件开发人员和测试人员首选的自动化性能测试工具。

一般来说，JMeter使用者需要使用JMeter测试报告来分析测试结果和进行性能测试。

JMeter测试报告是一份完整的报告，详细描述了测试方案，包括性能和负载测试的结果。

在这篇文章中，我们将深入探讨JMeter测试报告的各个方面，以帮助您提高您的软件测试技能。

首先，JMeter测试报告主要分为两部分：图表和表格。

图表可以用来比较性能数据和易读性，表格可以提供有关测试运行的更详细的信息。

其中，你会看到JMeter测试报告中最常见的图表为折线图、柱状图、双Y轴图和饼图。

而表格方面则按照请求和线程组的名称显示了所有的测试结果，包括平均响应时间、标准偏差、通过率、错误率及其它数据和统计信息。

表格数据适合在整个测试过程中跟踪单个请求或线程组的行为，并提供可读性较强和非常详细的信息。

此外，JMeter测试报告还可以通过配置缩放表和自定义报告来满足不同用户的需求。

其次，在任何测试分析中，对性能数据的解释和评估是非常重要的。

测试人员需要深入了解性能数据的各方面，并确定需要进行更深入的分析和解决方案。

首先，测试人员需要识别JMeter测试结果报告中性能数据的错误率。

如果错误率非常低，而性能数据正常，则测试人员可以探索进一步测试来确保测试结果的正确性。

如果发现错误率比较高，则可能需要对测试方案进行更改，或者进行更深入的分析。

其次，在评估性能数据时，测试人员需要考虑总体平均响应时间。

一般来说，平均响应时间越短，性能越高，反之则越低。

然而，如果平均响应时间太短，则可能表示测试数据量太小或者系统处理能力太高。

因此，性能测试专家需要深入分析平均响应时间的具体数据，包括响应时间分布、响应时间曲线和其他相关性能数据，以更好地了解系统的运行状态。

Jmeter压力测试报告案例

Jmeter压⼒测试报告案例《xxxxxx》监测服务压⼒测试报告⽂档修订记录版本号⽇期修改⼈摘要V1.02019年8⽉14⽇xxx初稿内容⽬录⼀、测试内容本次测试是针对《xxxx数字化营销》系统内的监测服务进⾏的压⼒测试,本次压测主要提取⼴告监测代码进⾏压测:⼴告监测服务。

⼆、测试⽅法1.本次采⽤apache的开源测试⼯具jmeter，采⽤jmeter代理服务器录制脚本⽣成http请求脚本,并通过http协议get⽅式发送访问请求,收集服务器响应速度,服务器资源耗⽤情况。

2、安装启动JMeter,分别对以上页⾯进⾏压⼒测试分别测试50、100、500、1000个线程，即模拟这些数⽬的⽤户并发; Ramp-up period(inseconds)的值设为1(即1s启动50、100、500、1000并发访问),并发持续运⾏为10分钟。

3、测试指标提取:测试项并发数线程组增量持续运⾏时间响应时间成功率CPU使⽤率内存使⽤率⼴告监测服务50每秒增加10个10分钟≤5分钟99%75%70% 100每秒增加100个10分钟≤5分钟99%200每秒增加200个10分钟≤5分钟99%500每秒增加500个10分钟≤5分钟99%1000每秒增加1000个10分钟≤5分钟99%三、测试⽬标⼀台⼴告监测服务器极限值四、测试环境1.系统环境配置主机⽤途机型/OS台数CPU/台内存容量/台对应IP应⽤服务器1 2 CPU4GB公⽹：xxx内⽹：xxx 数据库服务器同上同上同上同上同上2.测试客户端配置主机⽤途机型/OS台数CPU/台内存容量/台对应IP 压⼒负载⽣成器xxx128G xxx3⽹络环境本次测试是在公⽹中进⾏的测试,更能模拟⽤户操作环境，可以会对压测造成影响。

4.测试时间压测环境测试⼈测试时间2CPU 4GB内存xxxxx2019年8⽉14五、系统部署系统已经经过开发⼈员部署在xxxxxx这台机⼦上,⽆需另外再次进⾏系统部署。

微信小程序jmeter测试报告

微信小程序压力测试报告（模板）2020/02/28目录1.1测试内容 (1)1.2测试方法 (1)1.3测试目标 (1)1.4测试环境 (1)1.5测试工具 (2)2.1测试方法 (2)2.2测试结果与分析 (7)2.3备注 (9)本次测试是针对微信小程序进行的压力测试。

1.2测试方法本次测试采用Apache的开源测试工具Jmeter4.0。

采用本地动态获取请求数据并通过HTTP协议POST方式发送请求。

1.3测试目标验证小程序在单机部署情况下可承受的最大负荷量，分别并发x人，y人等使用，观察小程序的各项阈值指标。

验证小程序随着用户量的增加，是否能稳定运行。

1.4测试环境1.5测试工具Apache Jmeter 4.0小米手机Max 11.打开Jmeter，在测试计划中新建一个线程组，分别设置线程数，每个用户启动的延迟时间和循环次数。

2.步骤。

在TestPlan下右单击Add-Threads(Users)-Thread Group，新建一个线程组，如图：3.配置参数。

最大并发数为50，延迟时间为0，循环次数为1。

3.在工作台中新建HTTP代理服务器。

在TestPlan下右单击Add-Non Test Elements-HTTP(S)Test Script Recorder，如图4.配置代理服务器参数。

设置端口号为：8888(与手机端保持一致)，Targ et Controller选择TestPlan>Thread Group,Grouping:Do not group sampler s,如图：5.新建察看结果树。

在TestPlan下右单击Add-Listener-View Result Tr ee,如图:6.新建摘要报告。

在TestPlan下右单击Add-Listener-Summary Report，如图:7.配置移动端网络环境。

在手机移动端设置与电脑相同的网段并设置代理服务器，服务器填写本机电脑的IP（192.168.0.142），端口号为Jmeter中设置的端口号，默认是8888。

软件压力测试报告

软件压力测试报告一、测试背景。

随着软件应用的复杂性不断增加，软件系统的稳定性和性能就显得尤为重要。

在软件开发过程中，为了确保软件系统在高负载情况下的稳定性和可靠性，需要进行软件压力测试。

本报告旨在对某软件系统进行压力测试，并对测试结果进行分析和总结。

二、测试目的。

1. 测试软件系统在高负载情况下的性能表现，包括响应时间、吞吐量等指标；2. 发现软件系统在高负载情况下可能存在的性能瓶颈和问题，为系统优化提供依据；3. 评估软件系统的稳定性和可靠性，为系统上线前的准备工作提供参考。

三、测试环境。

1. 软件系统版本，V1.0.0。

2. 操作系统，Windows Server 2016。

3. 数据库，MySQL 8.0。

4. 测试工具，JMeter5.3。

5. 测试数据，模拟真实用户场景的数据。

四、测试内容。

1. 对软件系统进行模拟高并发用户访问的压力测试，观察系统在不同负载下的性能表现；2. 测试系统在长时间高负载运行情况下的稳定性和可靠性；3. 分析系统在压力测试中可能出现的性能瓶颈和问题，并提出优化建议。

五、测试结果。

1. 在模拟高并发用户访问的压力测试中，软件系统的响应时间随着负载的增加呈现出逐渐上升的趋势，但在承受一定负载范围内，系统的响应时间仍然保持在可接受的范围内；2. 在长时间高负载运行情况下，软件系统表现出较好的稳定性和可靠性，未出现系统崩溃或性能急剧下降的情况；3. 分析发现，系统在高负载情况下，部分接口响应时间较长，可能存在性能瓶颈，建议对相关接口进行优化。

六、优化建议。

1. 对系统中的关键接口进行性能优化，减少接口响应时间；2. 针对数据库访问频繁的场景，优化数据库查询语句和索引设计，提高数据库访问性能；3. 考虑引入缓存机制，减少重复计算，提高系统整体性能。

七、总结。

通过本次压力测试，对软件系统的性能和稳定性进行了全面的评估和分析，发现了部分性能问题并提出了优化建议。

在今后的软件开发和优化过程中，将根据测试结果进行相应的优化和改进，以确保软件系统在高负载情况下能够保持稳定的性能表现，为用户提供更好的使用体验。

压力测试报告

压力测试报告一、测试内容本次测试是对“xxxx数字营销”系统中监控服务的压力测试。

本次压力测试主要提取用于压力测试的广告监控代码:广告监控服务。

2. 测试方法1. 这次，我们使用apache的开放源码测试工具jmeter，使用jmeter 代理服务器来记录脚本来生成http请求脚本，并通过http协议get 发送访问请求来收集服务器响应速度和服务器资源消耗情况。

2. 安装和启动JMeter，并在上面的页面上执行压力测试，分别测试50、100、500和1000个线程，即同时模拟这些用户数;爬升周期(以秒为单位)的值设置为1(即1启动50、100、500、1000并发访问)，并发操作持续10分钟。

3.测试指标提取:三、测试目标一台广告监测服务器极限值四、测试环境1.系统环境配置2.测试客户端配置3网络环境本次测试是在公网中进行的测试,更能模拟用户操作环境，可以会对压测造成影响。

4.测试时间五、系统部署系统已经经过开发人员部署在xxxxxx这台机子上,无需另外再次进行系统部署。

访问网址：XXXXX六、测试说明名词定义(时间的单位均为ms):Samples –本次场景中一共完成了多少个线程Average –平均响应时间Median----50%请求的响应时间90%Line----90%请求响应时间95%Line----95%请求响应时间99%Line----99%请求的响应时间Min----最小的响应时间Max----最大的响应时间Error%----错误率=错误的请求的数量/请求的总数Throughput----吞吐量即表示每秒完成的请求数Received KB/sec----每秒从服务器端接收到的数据量Sent KB/sec----每秒从客户端发送的请求的数量七、测试统计及分析压测场景：1.输入URL：xxxxxxx2.2CPU 4GB内存压力统计1)50个线程组并发。

JMeter测试报告

JMeter测试报告⼀、聚合报告1、90%百分位值为230ms，在发送100笔请求过程中，聚合报告会实时给请求耗时进⾏由⼩到⼤⾏排序，排序后的第90个请求耗时为230ms，也就是说前90笔请求中耗时最长的是230ms（其余90%百分位，95%百分位道理类似就不占篇赘述了），聚合报告平均值要与百分位值结合来看。

2、经常有的同学直接把聚合报告中的吞吐量当作TPS来看,这种做法是相当不严谨的。

那么聚合报告中的吞吐量什么情况下可以看成TPS?从严格意义来讲就是交易成功率为100%；还有⼀种情况是：交易失败率在你可以接受的范围内（对当前测试整体结果影响不⼤，到了可以忽略的程度）。

⼆、html报告性能测试⼯具Jmeter由于其体积⼩、使⽤⽅便、学习成本低等原因，在现在的性能测试过程中，使⽤率越来越⾼，但其本⾝也有⼀定的缺点，⽐如提供的测试结果可视化做的很⼀般。

不过从3.0版本开始，jmeter引⼊了Dashboard Report模块，⽤于⽣成HTML类型的可视化图形报告（3.0版本的Dashboard Report模块会中⽂乱码，因此建议使⽤3.0以上的版本）。

1、利⽤已有.jtl⽂件⽣成报告之前的博客介绍过如何在，如果已经有经过测试⽣成的.jtl⽂件，可以利⽤该⽂件直接⽣成HTML可视化测试报告。

进⼊jmeter的bin⽬录下，输⼊如下命令：jmeter -g test.jtl -o /path# -g：后跟test.jtl⽂件所在的路径# -o：后跟⽣成的HTML⽂件存放的路径PS：如果是在Windows环境命令⾏运⾏，必须指定⽣成的HTML⽂件存放⽂件夹，否则会报错；如果是linux环境，如指定路径下不存在该⽂件夹，会⽣成对应的⽂件夹存放报告⽂件！2、⽆.jtl⽂件⽣成测试报告如果还未⽣成.jtl⽂件，则可以通过如下命令，⼀次性完成测试执⾏和⽣成HTML可视化报告的操作，进⼊jmeter的bin⽬录下，输⼊如下命令（linux系统和windows系统命令⼀样）需要注意的是，⽣成的.jtl⽂件路径下，不能存在同名的.jtl⽂件，否则会执⾏失败。

JMeter测试报告

JMeter测试报告
1、使用memcache缓存的压测结果（并发600，持续时间60秒）
2、使用redis缓存
并发400，持续60秒
并发500，持续60秒
并发600，持续60秒
并发1000，持续60秒
Label：每个 JMeter 的 element（例如 HTTP Request）都有一个 Name 属性，这里显示的就是 Name 属性的值
Samples：表示你这次测试中一共发出了多少个请求，如果模拟10个用户，
每个用户迭代10次，那么这里显示100
Average：平均响应时间——默认情况下是单个 Request 的平均响应时间，当
使用了 Transaction Controller 时，也可以以Transaction 为单位显示平均响应
时间
Median：中位数，也就是 50％用户的响应时间
90% Line：90％用户的响应时间
Min：最小响应时间
Max：最大响应时间
Error%：本次测试中出现错误的请求的数量/请求的总数
Throughput：吞吐量——默认情况下表示每秒完成的请求数（Request per Second），当使用了 Transaction Controller 时，也可以表示类
似 LoadRunner 的 Transaction per Second 数
KB/Sec：每秒从服务器端接收到的数据量，相当于LoadRunner中的Throughput/Sec。

Jmeter进行服务器性能压力测试遇问题及解决方案

Jmeter进⾏服务器性能压⼒测试遇问题及解决⽅案最近再给公司的⼀个项⽬进⾏服务器性能进⾏压测，要出⼀些报告图形展⽰，放弃了⽤boom⼯具我选择了⽤jmeter⼯具进⾏压测过程中遇到了⼀些问题下⾯将⼀⼀列出及解决⽅案希望帮助到你们1.装第三⽅插件及JMeterPlugins-Standard和JMeterPlugins-Extras是客户端的插件，ServerAgent是服务端的插件（安装步骤可⾃⾏百度）2.ServerAgent服务端的部署（应该部署在要压测的服务器上）3.jp@gc - PerfMon Metrics Collector报.ConnectException: Connection refused: connect（ServerAgent服务端没有启动）4.jp@gc - PerfMon Metrics Collector报.ConnectException:拒绝连接（因服务器权限问题，因开着防⽕墙切ServerAgent端⼝号没有开，开通⽩名单后，把⽹络IP加⼊就即可访问）5.1cmd中输⼊regedit命令打开注册表；5.2在 HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\Tcpip\Parameters右键Parameters；5.3添加⼀个新的DWORD，名字为MaxUserPort；5.4然后双击MaxUserPort，输⼊数值数据为65534，基数选择⼗进制；5.5完成以上操作，务必重启机器。

6.1原因：在JMeter下，发送http 请求时，⼀般都是默认选择了use keepAlive（这个是什么？看后⾯资料），这个是连接协议，JMeter坑就在这⾥，默认勾选了这个（如果不勾选的话，也不会保存），但其配置JMeter.properties中的时间设置默认却是注销的，也是是说，不会等待，⼀旦连接空闲，则⽴马断开了，导致我们压测中出现了事务失败的情形6.2解决：修改httpclient4.idletimeout=<time in ms> 设置成⾃⼰觉得合理的时间，⼀般可设置成10-60s（表⽰连接空闲10s后才会断开），注意这边单位是ms。

jemeter性能测试报告

性能测试报告一、测试背景即被测系统类型，主要面向哪些用户，具备什么特点，为什么要进行性能测试，预期指标。

二、测试目标测试的目的要根据测试背景来分析设定，例如：1、线上服务由于流量过高某部分应用功能停止，那测试目的就是：定位瓶颈；2、新增渠道扩展，那测试目的就是：评估系统性能是否满足新的线上业务；3、系统架构由集群改为微服务，那测试目的就是：验证稳定性、可用性、单实例容量，为线上服务扩容提供容量规划数据；三、测试范围主要需要梳理的业务域、场景和对应的服务，示例如下：四、预期指标预期指标主要包含如下：应用系统方面性能指标：主要有TPS、RT、请求成功率（一般默认请求成功率≥99.99%）；硬件系统方面性能指标：主要有CPU使用率、Memory使用率、系统IO、网络IO等。

五、测试准备压测工具:jmeter网络:内网测试服务器资源监控:nmon六、测试安排及人员岗位安排七、测试过程一、linux压测1、服务及测试数据准备。

2、启动nmon监控服务。

3、在windows上调试好测试脚本通过FTP传到linux压测机上。

4、安装配置好JAVA、jmeter环境5、启用命令jmeter -n -t test.jmx -l res.jtl -e -o /result6、脚本运行结束后，使用命令结束nmon监控，并把result和nmon的监控文件传到windows电脑。

用于分析测试结果。

二、分布式压测如果并发量过大，必须要用分布式压测。

压测机设置：第一步:禁用ssl到slave Jmeter的jmeter.properties文件中修改server.rmi.ssl.disable=true第二步:修改slave Jmeter的远程连接端口server_port=8899 表示master机器要远程连接的端口第三步:启动slave Jmeter./jmeter-server./jmeter-server -Djava.rmi.server.hostname=192.168.179.128第四步:关闭防火墙service iptables stop控制机设置：关闭防火墙service iptables stop到slave Jmeter的jmeter.properties文件中修改server.rmi.ssl.disable=true修改remote_hosts=127.0.0.1为remote_hosts=192.168.179.128:9999八、结果分析在windows打开result文件内的html测试结果，使用nonm的专用工具打开监测服务器的文件，两者结合分析。

网站压力测试报告

xxxxxxx网站压力测试报告文档修订记录目录一、测试内容本次测试是针对xxxxx网站进行的压力测试,本次压测主要提取用户最常浏览的页面进行压测：访问首页+新闻动态的场景进行压测.二、测试方法1.本次采用apache的开源测试工具jmeter,采用badboy录制脚本生成http请求脚本,并通过http协议get方式发送访问请求,收集服务器响应速度,服务器资源耗用情况.2、安装启动JMeter,分别对以上页面进行压力测试分别测试10、50、100、500个线程,即模拟这些数目的用户并发； Ramp-up periodinseconds的值设为1即1s启动10、50、100、500并发访问,并发持续运行为10分钟；.3、测试指标提取：三、测试目标CPU增加到4核,是否可以达到预期并发数500个.四、测试环境1、系统环境配置测试分为2轮进行压测,服务器配置有2种：1cpu 4GB内存：4cpu 4GB内存：2、测试客户端配置3、网络环境本次测试是在局域网中进行的测试,暂不会对压测造成瓶颈,该方面影响可以忽略.4、测试时间五、系统部署系统已经经过开发人员部署在xxx这台机子上,无需另外再次进行系统部署.访问网址：xxx六、测试说明名词定义时间的单位均为ms：Samples -- 本次场景中一共完成了多少个线程Average -- 平均响应时间Median -- 统计意义上面的响应时间的中值90% Line -- 所有线程中90%的线程的响应时间都小于xxMin -- 最小响应时间Max -- 最大响应时间Error -- 出错率Troughput -- 吞吐量七、测试统计及分析压测场景：1.输入网址：打开首页；2.点击新闻动态“xxx成立”打开新闻动态；1. 1cpu 4GB内存压测统计110个线程组并发聚合报告并发10个用户,持续运行10分钟,完成9920次访问请求,最小响应速度为秒,最大为秒,平均响应速度为秒,与预期的3秒还快,访问成功率100%,符合预期的需求.系统资源耗用从10:01开始压测,cpu%Processor Time使用率急剧上升到了100%,然后持续运行10分钟10:11结束,cpu使用率一直几乎都在100%,与预期的小于75%不相符；可用物理内存Available MBytes一直维持在2900MB左右,内存使用率29%左右,与预期小于70%,总体不符合预期需求.250个线程组并发聚合报告并发50个用户,持续运行10分钟,完成10108次访问请求,平均响应速度为秒,与预期的3秒还快,访问成功率100%,符合预期的需求.系统资源耗用从10:37开始压测,cpu%Processor Time使用率急剧上升到了100%,然后持续运行10分钟10:47结束,cpu使用率一直几乎都在100%,与预期的小于75%不相符；可用物理内存Available MBytes一直维持在2900MB左右,内存使用率29%左右,与预期小于70%,总体不符合预期需求.3100个线程组并发聚合报告并发100个用户,持续运行10分钟,完成10130次访问请求,平均响应速度为秒,与预期的3秒还快,访问成功率100%,符合预期的需求.系统资源耗用从10:50开始压测,cpu%Processor Time使用率急剧上升到了100%,然后持续运行10分钟11:00结束,cpu使用率一直几乎都在100%,与预期的小于75%不相符；可用物理内存Available MBytes一直维持在2900MB左右,内存使用率29%左右,与预期小于70%,总体不符合预期需求.4500个线程组并发聚合报告并发500个用户,持续运行10分钟,完成10512次访问请求,平均响应速度为秒,与预期的3秒慢很多,访问成功率100%,总体不符合预期的需求.系统资源耗用从11:01开始压测,cpu%Processor Time使用率急剧上升到了100%,然后持续运行10分钟11:11结束,cpu使用率一直几乎都在100%,与预期的小于75%不相符；可用物理内存Available MBytes一直维持在2900MB左右,内存使用率29%左右,与预期小于70%,总体不符合预期需求.针对访问新闻动态统计并发线程SamplesAverage90%LineMin MaxError%Throughput10992016822297914%sec 50101087141023432280%sec100101301799209612473030%sec%sec 50010512806091756398140392. 4cpu 4GB 内存压测统计110个线程组并发聚合报告并发10个用户,持续运行10分钟,访问新闻完成2201次访问请求,最小响应速度为秒,最大为秒,平均响应速度为秒,与预期的5秒还快,访问成功率100%,符合预期的需求.系统资源耗用从11:39开始压测,持续运行10分钟11:49结束,cpu%Processor Time使用率维持在30%以下,小于预期75%使用率；可用物理内存Available MBytes一直维持在2400MB左右,内存使用率42%左右,与预期小于70%,总体符合预期需求.250个线程组并发聚合报告并发50个用户,持续运行10分钟,访问新闻完成9750次访问请求,最小响应速度为秒,最大为秒,平均响应速度为秒,与预期的5秒还快,访问成功率100%,符合预期的需求.系统资源耗用从12:27开始压测,持续运行10分钟12:37结束,cpu%Processor Time使用率维持在60%以下,小于预期75%使用率；可用物理内存Available MBytes一直维持在2400MB左右,内存使用率42%左右,与预期小于70%,总体符合预期需求.3100个线程组并发聚合报告并发100个用户,持续运行10分钟,访问新闻完成18738次访问请求,最小响应速度为秒,最大为秒,平均响应速度为秒,与预期的5秒还快,访问成功率100%,符合预期的需求.系统资源耗用从13:32开始压测,持续运行10分钟13:42结束,cpu%Processor Time使用率主要维持在60%-80%之间,与预期小于75%使用率对比略显偏高；可用物理内存Available MBytes一直维持在2400MB左右,内存使用率42%左右,与预期小于70%,总体CPU略显不足.4500个线程组并发聚合报告并发100个用户,持续运行10分钟,访问新闻完成18738次访问请求,最小响应速度为秒,最大为秒,平均响应速度为秒,与预期的5秒还快,访问成功率100%,符合预期的需求.系统资源耗用从13:46开始压测,持续运行10分钟13:562结束,cpu%Processor Time使用率主要在90%以上,与预期<75%使用率对比,cpu存在不足；可用物理内存Available MBytes一直维持在2400MB左右,内存使用率42%左右,与预期小于70%,总体上CPU 明显存在瓶颈.针对访问新闻动态统计4cpu 4GB内存八、结果：1. 1cpu 4GB内存压测：2. 4cpu 4GB内存：九、结论及建议：1.结论：1cpu 4GB内存压测：当压测开始发现硬件CPU存在严重的不足,并发数增加到了500个,服务器的平均响应速度变得很慢秒,达不到预期的目标小于5秒；cpu是个瓶颈.4cpu 4GB内存压测：500个并发时,发现硬件CPU还是存在不足,当并发数增加到了500个,服务器的平均相应速度秒,符合预期的目标值小于5秒,但是CPU使用率高于90%,如果要想维持相对稳定的系统,CPU是个瓶颈；本次压测并未发现内存存在瓶颈.2. 建议：要达到500的并发,建议将CPU数量增加到16核,方可维持网站服务器的相对稳定,目前硬件配置为 4CPU,4GB内存.。

压力测试汇总报告

压力测试汇总报告1. 引言本报告是对系统进行的压力测试的汇总报告。

压力测试是为了评估系统在正常和峰值工作负载下的表现，检验系统的性能和可靠性，并确定系统的性能瓶颈。

2. 测试环境2.1 硬件环境•CPU:*************************•内存: 16GB•存储: 512GB SSD2.2 软件环境•操作系统: Windows 10 Pro•浏览器: Chrome 73.0.3683.86•压力测试工具: Apache JMeter 5.1.12.3 测试方案我们选择使用Apache JMeter进行压力测试，模拟多个用户同时访问系统，并记录系统的响应时间和吞吐量。

测试脚本包括模拟用户登录、浏览页面、提交表单等操作。

3. 测试结果3.1 平均响应时间在不同负载下，我们记录了系统的平均响应时间，结果如下：负载（并发用户数）平均响应时间（秒）50 0.78100 1.23200 2.15500 5.621000 10.51从表中可以看出，随着并发用户数的增加，系统的平均响应时间也相应增加。

在较低负载下，系统表现良好，但当并发用户数超过200时，系统的响应时间明显增加。

3.2 吞吐量吞吐量是指单位时间内系统能处理的请求数量。

我们记录了不同负载下系统的吞吐量，结果如下：负载（并发用户数）吞吐量（每秒请求数量）50 60100 110200 180500 2801000 320从表中可以看出，系统的吞吐量随着并发用户数的增加呈上升趋势。

在低负载下，系统的吞吐量较高，但当并发用户数达到一定数量时，吞吐量增加的速度放缓。

3.3 错误率在压力测试中，我们也记录了系统返回的错误率。

结果如下：负载（并发用户数）错误率50 0.5%100 1.2%200 2.5%500 5.8%1000 11.3%从表中可以看出，随着并发用户数的增加，系统的错误率逐渐上升。

在低负载下，系统的错误率较低，但当并发用户数增加时，系统的错误率明显增加。