性能测试脚本（性能测试脚本怎么编写）

本篇文章给大家谈谈性能测试脚本，以及性能测试脚本怎么编写对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享性能测试脚本的知识，其中也会对性能测试脚本怎么编写进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、jmeter ：如何使用命令执行jmeter性能测试脚本
• 2、浅学Jmeter性能测试：使用代理服务器录制脚本
• 3、性能测试：Socket协议脚本编写
• 4、Ubuntu服务器性能测试脚本serverreview-benchmark
• 5、Kafka 性能测试
• 6、Python实现性能自动化测试竟然如此简单

jmeter ：如何使用命令执行jmeter性能测试脚本

jmeter -n -t 创新项目/pos中心服务业务功能压测.jmx -l result/pos/center.jtl -e -o report/pos

注意这里：

“创新项目/pos中心服务业务功能压测.jmx” ：这是我的原始脚本文件

“result/pos/center.jtl ”：是我的结果文件存放路径，center.jtl是每次执行完存放的结果，这个文件是每次执行完时新建的，文件路径提前建立好

report/pos：这是执行完报告的存放路径，提前建立和文件件

浅学Jmeter性能测试：使用代理服务器录制脚本

右上角设置-高级-系统-打开您计算机的代理设置-连接-局域网设置-勾选“为LAN使用代理服务器”-地址输入：127.0.0.1-端口输入：8888-勾选‘’对于本地地址不使用代理服务器-确定。

PS：设置代理时要关掉抓包工具，因为它也是一个代理服务器。

注：jmeter自带代理服务器

1、设置代理

启动Jmeter-测试计划-右键添加“非测试元件”-选择HTTP代理服务器-设置端口：8888-Test Plan Creation-  目标控制器选择“后面创建的自定义线程组”。
2、创建线程组存放脚本

测试计划-右键添加“Threads”-选择“线程组”- 自定义线程组名称 -保存。
3、提前设置过滤

通常会碰到录制完脚本后查看Jmeter有多余的请求，我们可提前设置过滤去掉不需要的请求。

在HTTP代理服务器页面，点击"Requests Filtering"，找到“排除模式”后添加并输入多个正则表达式 ，每行一个（.*\.php.* 或 .*\.js.*  或 .*\.png.* 或 .*\.gif.* 或 .*\.txt.* ）。设置完成后，再重新启动代理录制脚本即可。

PS：话说之前学到的正则表达式终于用上了~​
4、录制脚本

在jmeter代理服务器里“启动”服务器-弹出窗口点击ok-操作浏览器里目标网页-结束录制需要的模块后，点击jmeter“停止”，在Jmeter里查看脚本。
5、优化脚本

录制完成后，可能还存在一些漏网之鱼，可根据实际需要增删请求或配置。

PS:删除了多余的请求；配置了监听器-查看结果树后，有些请求失败了，添加了cookie管理器后全都请求成功。

注：B/S录制完脚本一定要添加cookie管理器
6、浏览器增加证书（如果有需求访问Https，无可省略）

右上角设置-高级-隐私设置与安全性-证书-受信任的证书颁发机构-导入-在jmeter文件夹 bin 目录下 选择证书（只要开启过代理服务器，都会生成证书）。

录制完成后，一定要记得关闭代理服务器，否则上不了网。问题来了，如何取消代理服务器的设置呢？

右上角设置-高级-系统-打开您计算机的代理设置-连接-局域网设置-取消勾选“为LAN使用代理服务器”-确定。

性能测试：Socket协议脚本编写

一般C/S架构的系统使用SOCKET协议

RemoteHost 服务端地址和端口号

连接是否成功？rc=0 表示建立连接成功

由socket0 通道发送buf0里的数据

将socket通道返回的数据存放到buf1中

关闭socket0通道

第一个参数socket0是指已经建立的socket连接的名称
第二个参数buf0是需要发送的buf(在data.ws中维护)

向流套接字发送指定长度的缓冲区数据

int lrs_length_send(char socket_descriptor , char buffer , int location_option ,
[char locators ], [char additional_params ],LrsLastArg );

socket_descriptor 套接字标识符
buffer 缓冲区标识符
location_option（定位模式） 使用哪种方法进行定位

locator （定位器，跟上一个参数对应） 对应上面的参数，对应的locator参数如下：

LrsLastArg 参数结尾标识

成功返回0，否则返回错误码

在这个例子中，buf0通过socket0发送，数据使用了参数化，NameParameter是一个参数，从一系列的数据中取值。 4是长度数据，但是，随着参数NameParameter变化，长度也在随着变化，比如：David长度应该改为5，Michael长度应该改为7。

int lrs_length_receive(char socket_descriptor , char buffer , int location_option ,
[char locators ], [char additional_params ],LrsLastArg );
lrs_length_send ("socket0", "buf0", LeftRightBoundaries, "LB=LBoundary","RB=:RBoundary", "Offset=10", LrsLastArg);

socket_descriptor 套接字标识符
buffer 缓冲区标识符
location_option （定位模式） 使用哪种方法进行定位：

locator（定位器，跟上一个参数对应） 对应上面的参数，对应的locator参数有三种组合如下：

additional_params（额外参数） 主要包括缓冲区长度格式和长度计算相关的其它问题

LrsLastArg 参数结尾标识

在静态或接收到的缓冲区中搜索出现的字符串，将出现字符串的缓冲区部分保存到参数中
lrs_save_searched_string (char *s_desc, char *buf_desc, char *param_name, char *left_boundary, char *right_boundary, int ordinal, int offset, int param_len);

原始数据为："0|普通指令下达成功|10000031|"。

lrs_save_searched_string ("socke0","buf1","wtbh","LB/BIN=|","RB/BIN=|",2,0,-1);

输出结果： "wtbh =10000013" 。在以左边界和右边界第2次出现的地方，获取左右边界里面的所有的值.

原始数据为："0|普通指令下达成功|10000031|"。

lrs_save_searched_string("socke0","buf1","wtbh","LB/BIN=|","RB/BIN=|",1,0,-1);

输出结果："wtbh = 普通指令下达成功",在以左边界和右边界第1次出现的地方，获取左右边界里面的所有的值

原始数据为："0|普通指令下达成功|10000031|"

lrs_save_searched_string("socke0","buf1","wtbh","LB/BIN=|","RB/BIN=|",1,4,-1);

• 输出结果："wtbh = 指令下达成功",在以左边界和右边界第1次出现的地方，获取左边界为起点的第4个字符后面的数据。

将静态或接收到的缓冲区保存到参数中
lrs_save_param (char *s_desc, char *buf_desc, char *param_name, int offset, int param_len);
参数:

从数据包中第34个字符开始连续取8个字符。

将用户、静态或接收到的缓冲区保存到参数中
lrs_save_param_ex (char *s_desc, char *type, char *buff, int offset, int length, char *encoding, char *param);
参数:

Ubuntu服务器性能测试脚本serverreview-benchmark

这个脚本是经常用来测试服务器性能尤其是Ubunut16.04的，在购买vps之后可以用来测试一下性能

对服务器信息、CDN加速节点的Speedtest测速、各大洲节点的Speedtest测速、IO测试进行全面测试.

只对服务器信息、CDN加速节点的Speedtest测速、IO测试进行测试.

Kafka 性能测试

原文地址： https://alphahinex.github.io/2022/06/19/kafka-perf-test/

description: "使用自带脚本进行性能测试"
date: 2022.06.19 10:34
categories:
- Kafka
tags: [Kafka, Java]
keywords: Kafka, Producer, Consumer, Performance, Test

在 Apache Kafka 安装目录的 bin 路径下，包括启停服务在内的很多脚本。这些脚本能够帮助我们完成对 Kafka 的各类操作，其中就有对生产者和消费者进行性能测试的工具。

脚本分为两个版本：Linux 下执行的 Shell 脚本，以及 Windows 下执行的 bat 脚本。

以 Shell 脚本为例，可以查看脚本内容，除了停止 ZooKeeper 和 Kafka 服务的脚本外，其余脚本均会在最后调用 kafka-run-class.sh 并根据使用脚本的不同，传入不同的类进行处理。

本文主要涉及下面五个脚本：

可以先随便执行一个脚本查看一下是否能够正常执行脚本，如：

可参照如下命令，创建一个名为 hinex-topic 的主题，分区数为 6 ，副本数为 2 ：

命令执行成功后，可以在消息代理的日志路径（ <log.dirstopic-<partition_idx ）中，看到分区的存储目录。本例中第一个分区在第三个消息代理节点上的存储路径为 /kafka/kafka-logs-kafka-sh-2/hinex-topic-0 。关于 Kafka 的记录存储结构，可阅读 【译】深入了解 Apache Kafka 存储内部 了解更多。

可通过脚本，在控制台中生产及消费消息，验证消息队列基本功能。

在一个终端窗口中启动生产者：

在另一个终端窗口中启动消费者：

此时在生产者中输入消息内容并回车，消费者终端窗口中可以接收到消息。

功能正常，接下来可以开始进行性能测试了。

由于测试用的主题中并没有什么消息记录，所以先进行生产者性能测试产生消息，再进行消费者性能测试。

可参照如下方式，使用 kafka-producer-perf-test.sh 脚本，约每秒钟产生 10 条消息，每条消息 1024 字节，共产生 200 条消息：

从执行结果中，可以看到消息发送的进度、每秒发送的消息数及数据量、平均延迟及最大延迟等统计信息。

如果想测试一下消息队列的吞吐量，可以将 --throughput 参数设为 -1 ：

消费者性能测试可使用 kafka-consumer-perf-test.sh 脚本，如：

可通过 kafka-consumer-perf-test.sh --help 获得参数详细说明。

测试结束后，可将测试主题删除：

对照 Benchmarking Apache Kafka: 2 Million Writes Per Second (On Three Cheap Machines) 中场景，使用自带脚本进行一组实测。

每组测试使用 5 千万条记录，每条记录大小为 100 字节。

各场景结果汇总如下：

各场景运行过程记录如下。

三个终端同时执行如下命令（两个生产 1700 万数据，一个生产 1600 万数据）：

各场景使用 6 分区 3 副本的主题，结果汇总如下：

各场景运行过程记录如下。

三个终端同时执行如下命令（两个消费 1700 万数据，一个消费 1600 万数据）：

使用一个新的 6 分区 3 副本的主题，生产脚本和消费脚本同时执行。

引文：795,064 records/sec (75.8 MB/sec)
实测：738,836 records/sec (70.46 MB/sec)

生产者终端：

消费者终端：

Python实现性能自动化测试竟然如此简单

一、思考❓❔

1.什么是性能自动化测试?

2.Python中的性能自动化测试库？

locust库

二、基础操作

1.安装locust

安装成功之后，在cmd控制台将会新增一条命令，可输入如下命令查看：

2.基本用法

三、综合案例演练

1.编写自动化测试脚本

2.使用命令行运行

3.打开web ui界面进行配置

设置并发用户数为10，每5秒创建一个用户

压测过程截图

美轮美奂的压测报告

压测失败详情

下载压测统计数据

下载的压测统计数据csv文件

六、总结

出处：https://www.cnblogs.com/keyou1/

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