1.jmeter是码分什么
2.Jmeter生成HTML性能测试报告
3.JMeter 扩展开发：自定义 Java Sampler
4.jmeter压测结果分析有什么技巧?
5.如何解决Jmeter中文请求乱码问题
6.如何使用Jmeter实现MQ数据的发送和接收？性能测试实战篇

jmeter是什么

       JMeter是开源的性能测试工具。

       JMeter是码分一款开源的、基于Java开发的码分性能测试工具，广泛应用于各种应用程序的码分性能测试。其主要用于模拟多线程或多用户并发访问服务器的码分情况，通过模拟请求对服务器进行压力测试，码分抄袭软件源码分析系统的码分性能表现。下面详细介绍JMeter的码分特点和用途。

       JMeter能够支持多种协议，码分包括HTTP、码分FTP、码分JDBC等，码分能够模拟多线程进行并发请求，码分实现对服务器的码分压力测试。这对于评估服务器在处理高并发请求时的码分性能表现至关重要。此外，JMeter具有丰富的插件扩展功能，用户可以根据需求定制测试计划，灵活地进行测试数据收集和分析。

       JMeter还提供了可视化的测试报告生成功能。测试完成后，JMeter能够生成详细的测试报告，包括请求响应时间、错误率、资源利用率等数据。这些报告有助于开发人员和运维人员快速定位系统中的性能瓶颈，从而进行优化。

       最重要的是，JMeter是开源的，这意味着它的源代码是公开的，任何人都可以下载并使用。同时，由于它是基于Java开发的，因此可以在多种操作系统上运行，ecology 源码下载包括Windows、Linux和Mac等。这使得JMeter成为企业进行性能测试的常用工具之一。

       总之，JMeter是一个功能强大、易于使用的性能测试工具，广泛应用于各种应用程序的性能测试和压力测试。它能够帮助企业和开发者评估系统的性能表现，发现潜在的性能问题，从而进行优化。

Jmeter生成HTML性能测试报告

       在JMeter进行性能测试后，分析结果至关重要。首先，创建一个测试脚本（如test_demo.jmx），设置线程数和循环次数，执行压测。虽然数据收集齐全，但原始报告展示较为单一。这时，JMeter的HTML性能测试报告功能就派上用场了。

       生成HTML报告有两种途径：一是如果没有.jtl文件，需在命令行中指定目录执行Jmeter，如Demo目录，生成result.jtl和jmeter.log，以及在ResultReport目录下的HTML报告。二是如果已有.jtl文件，只需调整命令参数，HTML报告将在ResultReport2目录生成。

       查看生成的HTML报告时，通常在对应的目录打开index.html。报告包括Dashboard部分，展示了测试信息、APDEX指数、dede源码db请求总结、统计信息、错误概览以及各Sampler的前5个错误。图表部分则详细列出了随时间变化的响应时间、吞吐量、响应时间百分比等多维度数据，如Over Time、Throughput等图表。

       如果想要定制图表，如创建Chunk Hit图，需在JMeter的user.properties文件中添加相关配置，执行后，自定义图表将在HTML报告中显示。此外，对于软件测试的学习者，作者提供了一些学习资源，如教程、PPT、项目源码等，只需私信关键词即可获取。

       这些资料包含了视频教程、项目实战和自动化测试相关的大厂面经，对软件测试学习者非常有帮助。如果你需要这些资源，只需发送，即可获取完整的G教程和面经资料。

JMeter 扩展开发：自定义 Java Sampler

       JMeter 是一个广泛使用的开源性能测试工具，其内置支持了一系列常用的协议，比如 HTTP/HTTPS、FTP、JDBC、JMS、SOAP 和 TCP 等，devexpress实例源码便于测试场景的编写。然而，对于一些特定需求，用户可能需要测试的协议并未被 JMeter 内置支持，或者在已有协议基础上增加定制化内容。这时，通过自定义 Java Sampler 的方式，用户可以轻松扩展对新协议的支持。本文将详细介绍如何利用 Java Sampler 扩展 JMeter 的协议支持功能。

       Java Sampler 是 JMeter 提供的一种机制，允许用户通过自定义 Java 类来扩展对新协议的支持。这些扩展的协议以“Java请求”的形式加入到测试脚本中，而非针对特定的 Java 协议。

       为了说明如何实现这一扩展，本文将以 MQTT 协议中的连接为例。用户可以通过添加 Java 请求并选择不同的 Java Sampler 来实现对 MQTT 协议的支持。

       在开发 JMeter 插件时，通常无需下载 JMeter 的源代码，只需引用相关的 JMeter 库即可。在此示例中，除了引用 ApacheJMeter_core 外，还需引入支持 MQTT 协议的 Java 类库，如 Eclipse Paho Java MQTT client 库。选择其他 MQTT Java 类库取决于被扩展的协议和协议扩展者的偏好。

       以下是开发自定义 Java Sampler 的步骤，以及如何在 JMeter 中添加 MQTT 连接的示例代码。

       准备开发环境时，确保已准备好了开发所需环境，包括 JMeter 库和其他 MQTT Java 类库的引用。在开发过程中，可以参考 JMeter 扩展开发的其他文章以获取更多细节。

       在开发 Java Sampler 时，主要涉及以下几个关键方法：

runTest 方法：这是dns源码安装扩展协议主体逻辑的核心部分，用于实现协议数据的正确发送和接收。 getDefaultParameters 方法：用于定义默认参数，这些参数将出现在 JMeter Java 请求界面中。如果不需要默认参数，可以跳过此步骤。 setupTest 和 teardownTest 方法：分别用于初始化和清理操作。这两个方法并非必须实现，但可以用于执行额外的准备工作和收尾操作。

       实现 runTest 方法时，主要逻辑包括正确发送协议数据和接收反馈，然后根据接收到的数据设置 SampleResult 对象。对于 MQTT 协议的普通 TCP 连接，可参考提供的代码示例。

       在实现 getDefaultParameters 方法时，可从 JavaSamplerContext 参数中读取连接信息，从而实现脚本编写人员在界面输入参数值的功能。

       编译和部署完成后，将自定义的 Java Sampler 添加到 JMeter 测试脚本中，通过类名称下拉列表框选择新扩展的类。如果未成功显示，可检查 jar 包是否正确复制到 JMeter 的 lib/ext 目录，并查看 JMeter 日志以排除异常。

       通过 Java Sampler 扩展 JMeter 的协议支持功能，实现过程相对简单。然而，这种方式在界面友好性上可能与 JMeter 内置的协议有所差异。后续文章将介绍如何利用 JMeter 更强大的扩展方式来改善这一问题，敬请期待。

jmeter压测结果分析有什么技巧?

       JMeter是一个广泛应用于压力测试的开源工具，因其灵活性和强大的功能受到测试人员和开发者的青睐。然而，在实际应用中，特别是面对高并发场景时，JMeter可能会遇到性能瓶颈，导致压测结果不理想。本文旨在深入探讨JMeter的性能问题及其解决策略。

       在JMeter的性能测试框架中，结果收集器扮演着至关重要的角色。它负责收集所有请求的结果，无论是在单机模式还是分布式（master-slave）模式下，结果收集器都是数据采集的核心。在单机模式下，通过Result Collector监听器完成数据采集；而在分布式模式下，则通过配置jmeter.property文件来实现，以实现主从节点间的高效数据传输。

       对于单机模式下的性能瓶颈，关键在于频繁的读写操作导致的IO瓶颈。由于每个线程的每一次请求后都会触发结果收集器的sample Occurred方法，这可能导致大量的文件读写操作，从而影响性能。因此，在实际应用中，建议控制并发量不超过，并尽量关闭日志采集和HTML报告生成，以提升报告的置信度。

       分布式模式通过引入master-slave架构来解决单机模式下的性能瓶颈。在分布式模式下，监听器变为Remote Sample ListenerImpl，它通过用户配置在jmeter.property文件中的指定方法收集数据。其中，AsynchSampleSender组件在源代码中实现了异步处理请求数据，避免了阻塞发包流程，相较于单机模式有显著的性能提升。

       然而，分布式模式同样存在性能瓶颈，主要体现在队列大小的设置和单一锁机制的使用上。队列大小的不当设置可能导致入列速度过快而阻塞整个发压流程，或过大导致内存溢出；单一锁机制在并发操作时可能因无法及时获取锁而影响性能，进而影响发压效率。

       综上所述，JMeter是一个功能强大且灵活的性能测试工具，适用于小规模压测。在大规模压测场景下，推荐使用JMeter的master-slave架构进行分布式压测，但需谨慎设置结果收集器和队列大小，并进行预先演练评估出上限QPS，以避免性能瓶颈。此外，master-slave通信方式的优化也至关重要，需要做好连接数的评估，以防止master节点成为性能瓶颈。

       优测压力测试平台提供了一个在线云原生的全链路压测解决方案，它能够轻松实现百万级并发的即时压测，兼容JMeter脚本，极大地简化了压测流程，降低了工具搭建成本。

如何解决Jmeter中文请求乱码问题

       解决Jmeter中文请求乱码问题时，我们可以通过多种途径进行操作。首先，需注意消息头和请求体的编码设置，确保接收编码为UTF-8，避免出现编码问题导致的乱码现象。然而，Content encoding的设置并不会影响最终返回结果。

       其次，修改本地配置文件jmeter.properties同样是一个有效的解决方法。只需修改bin目录下的此文件，并重启Jmeter，这样设置一次即可长期适用，无需频繁调整。

       添加BeanShell Sampler或BeanShell PostProcessor为另一种灵活解决方案。在HTTP请求后添加此采样器，然后在Script处填写代码，将数据编码设置为utf-8，这种方式无需重启Jmeter即可进行动态调整。

       若以上方法仍无法解决特定问题，检查和修改Jmeter源码可能成为最后的手段。通过反编译ApacheJMeter_http.jar内的RequestViewHTTP.class文件，修改其字符集编码为UTF-8，然后重新编译并替换原文件，重启Jmeter后运行脚本，查看结果，此方法可解决Jmeter使用过程中的大部分乱码问题。

       最后，添加HTTP信息管理器是一个可行的选择。通过添加一个HTTP信息头管理器并设置Accept信息，如"Accept application/xml;application/json;charset=utf-8"，可以影响请求参数的传递形式，但这仅对参数有效，对编码问题作用有限。

如何使用Jmeter实现MQ数据的发送和接收？性能测试实战篇

       JMeter是一个广泛用于性能测试的开源工具，尤其擅长压力测试。它提供了丰富的扩展插件以满足不同场景下的性能测试需求。消息队列（Message Queue，简称MQ）作为现代分布式系统中的关键组件，被大量应用在软件或程序中。在进行测试时，遇到MQ系统改造的情况，需要使用JMeter来实现MQ数据的发送和接收，以完成性能测试工作。本文将基于实际项目经验，介绍如何利用JMeter的一个扩展插件Mqmeter进行MQ性能测试。

       消息队列在分布式系统中扮演重要角色，主要解决应用耦合、异步消息和流量削峰等问题，确保高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构的实现。常见的MQ系统包括ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka、MetaMQ和RocketMQ等。

       JMeter作为Apache项目下的开源性能测试工具，支持多种服务类型的测试，并允许用户通过插件扩展来满足特定的定制化需求，网络上提供了多种开源插件供测试人员使用。

       本文结合实际测试中遇到的MQ测试需求，介绍如何使用Mqmeter插件来实现对IMB MQ队列的数据发送和接收。通过Mqmeter，测试人员能够利用JMeter完成MQ的压力测试，实现MQ的多并发操作。

       为了执行性能测试，首先需要准备JMeter运行环境和Mqmeter插件。JMeter运行依赖Java环境，Maven环境用于编译Java源代码形成可执行的JAR包。本文详细说明了环境部署步骤，包括JDK安装、环境变量配置以及Maven和Mqmeter插件的安装过程。

       在环境准备完成后，进行性能测试的具体执行步骤如下：

       启动JMeter，添加线程组和取样器，选择Mqmeter作为Java请求取样器。

       填写取样器参数，包括MQ管理器名称、队列名称、等待间隔、主机名、端口号、通道名称、用户ID和密码等。

       配置参数化变量，实现向不同MQ队列发送不同消息内容的功能。

       设置汇总报告、TPS监听器、响应时间监听器等，开始性能测试。

       在测试过程中，利用Mqmeter插件进行MQ性能监控，实时查看MQ队列的深度，确保系统交易链路的可用性，并定性评估MQ本身的读写性能。通过脚本化指令，实现对MQ性能的实时监控，提高测试效率。

       总结，Mqmeter插件提供了强大的功能，帮助测试人员高效地进行MQ性能测试。本文提供的步骤和方法，旨在为从事MQ性能测试的同行提供参考，同时指出了一些可能的不足之处，如从消息队列取消息的具体方法和量化性能的详细方法，有待进一步探索和完善。