如何进行5万并发用户负载测试?

本文将介绍运行5万并发用户测试所需要的步骤(该测试用户量最多可达200万)。

步骤概述

  1. 编写脚本;
  2. 使用JMeter进行本地测试;
  3. BlazeMeter沙箱测试;
  4. 使用一个控制台和一个引擎,设置每个引擎的用户数量;
  5. 设置和测试集群(一个控制台和10到14个引擎);
  6. 使用主从功能达到最大并发量目标。

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第1步:编写脚本

在开始之前,请先从JMeter Apache社区网站(http://jmeter.apache.org/)获取最新的JMeter版本。

下载JMeter插件管理器(https://jmeter-plugins.org/wiki/PluginsManager/)。下载好JAR文件后,将其放入JMeter的lib/ext目录。然后,启动JMeter,并转到“选项”菜单,找到插件管理器。

你可以通过多种方式获取脚本:

  1. 使用BlazeMeter Chrome插件记录测试步骤;
  2. 使用JMeter HTTP(S)测试脚本记录器设置代理,运行测试,并记录所有内容;
  3. 从头开始手动操作并构建所有内容(主要针对功能/QA测试)。

如果你的脚本是通过录制得到(如上面的步骤1和2),请记住:

  1. 你需要修改某些参数,例如用户名和密码,或者使用包含这些参数的CSV文件,这样每个用户都可以是唯一的。
  2. 你可能需要使用正则表达式、JSON路径提取器、XPath提取器来提取各种元素(如Token-String、Form-Build-Id等),以便完成“AddToCart”、“Login”之类的请求。
  3. 保持脚本参数化,并可以使用配置元素(例如HTTP请求默认值),以便可以更方便地切换环境。

第2步:使用JMeter进行本地测试

开始调试脚本,一个线程,进行一次迭代,使用View Results Tree、Debug Sampler、Dummy Sampler和打开的Log Viewer(以防出现JMeter错误)。

运行所有的场景(返回true和false),确保脚本可以按预期正常运行。

在使用一个线程成功运行脚本后,将线程数提升到10到20个,时间为10分钟:

  1. 如果你希望每个用户都是唯一的——结果是这样的吗?
  2. 有发生任何错误吗?
  3. 如果你正在进行注册过程测试,请看一下后端——是否根据你的模板创建了帐户?它们是唯一的吗?
  4. 从摘要报告中可以看到有关测试的统计信息——它有意义吗?找到平均响应时间、错误、命中率/秒。

在脚本准备好之后:

  1. 删除Debug/Dummy Samplers和脚本监听器;
  2. 如果你使用了监听器(例如“将响应保存到文件”),请确保没有使用任何路径!对于监听器或CSV数据集配置,请确保没有使用本地路径。相反,只使用文件名,就好像它与脚本位于同一文件夹中一样。
  3. 如果你使用了专有的JAR文件,请务必将它上传。
  4. 如果你使用了多个线程组(或不是默认线程组),请确保在将其上传到BlazeMeter之前设置好这些值。

第3步:BlazeMeter沙箱测试

如果这是你的第一次测试,应该阅读一下这篇文章(http://community.blazemeter.com/knowledgebase/articles/65152-adding-a-new-jmeter-test-plan),了解如何在BlazeMeter中创建测试。

沙箱允许你对脚本和后端进行测试,确保BlazeMeter一切正常。

首先,按下灰色按钮:选择要控制的JMeter引擎,以便完全控制测试参数。

你可能会遇到的常见问题包括:

  1. 防火墙——确保你的环境对BlazeMeter CIDR列表(正在不时更新)是开放的,并将它们列入白名单;
  2. 确保所有测试文件(例如CSV、JAR、JSON、User.properties等)都在;
  3. 确保没有使用任何本地路径。

如果还有问题,请查看日志中的错误(你应该可以下载整个日志)。

沙箱配置可以是这样的:

  • 引擎:仅限控制台(一个控制台,0个引擎)
  • 线程:50-300
  • 加速时间:20分钟
  • 迭代:永远
  • 持续时间:30-50分钟

你可以在加速期间获得足够的数据,分析一下结果,确保脚本按预期执行。

你应该看一下Waterfall/WebDriver选项卡,看看请求是否正常。这个时候你应该不会遇到任何错误(除非你是有意的)。

另外,还要看一下监控选项卡,看看使用了多少内存和CPU——这有助你完成步骤4,到时你可以尝试设置每个引擎的用户数。

第4步:使用一个控制台和一个引擎设置每个引擎的用户数量

在确信脚本可以在BlazeMeter中完美运行之后,我们需要弄清楚一个引擎可以支持多少用户。

如果你能够使用沙箱数据来确定,那就太好了!

我将为你提供一种方法来解决这个问题,无需查看沙箱测试数据。

将测试配置设置为:

  • 线程数:500
  • 加速时间:40分钟
  • 迭代:永远
  • 持续时间:50分钟

接下来,使用一个控制台和一个引擎。

运行测试,并通过监控选项卡监控测试引擎。

如果你的引擎没有达到75%的CPU利用率或85%的内存使用率(可以忽略一次性峰值):

  • 将线程数改为700,并再次运行测试;
  • 提高线程数,直到获得1000个线程或60%的CPU/内存使用率。

如果你的引擎超过了75%的CPU利用率或85%的内存使用率(可以忽略一次峰值):

  • 注意第一次达到75%的时间点,然后查看当时有多少用户。
  • 再次运行测试,这次使用从上一次测试中获得的用户数量。
  • 这一次,使用实际测试的加速时间(5到15分钟是一个不错的值),并将持续时间设置为50分钟。
  • 确保在整个测试过程中不要超过75%的CPU或85%的内存使用率。

为了安全起见,可以为每个引擎减少10%的线程数。

第5步:设置和测试集群

我们现在知道一个引擎可以支持多少线程。在这一步结束时,我们将知道一个集群(测试)可以支持的用户数量。

集群是一种逻辑容器,只有一个控制台和0到14个引擎。当使用超过14个引擎时,它实际上会创建两个集群(控制台数量会增加)并克隆你的测试。

每个控制台最多14个引擎是基于BlazeMeter的测试得出的结果,可以确保控制台能够处理14个引擎的压力。

因此,在这个步骤中,我们将采用步骤4的测试,只是将引擎的数量增加到14。

在测试运行时,请转到监控选项卡,并验证:

  1. 不会有引擎超过75% CPU或85%内存限制;
  2. 找到控制台标签。转到日志选项卡->网络信息,查找控制台的私有IP,这样就可以找到控制台的名称。它不应达到75% CPU或85%内存限制。

如果控制台达到了这些限制,请减少引擎数量,并再次运行测试,直到控制台处于这些限制范围内。

在这个步骤结束时,你就会知道:

  1. 每个集群可以支持的用户数量;
  2. 每个集群可以达到的命中次数。

在负载结果图下的聚合表中查找其他统计信息,获取有关集群吞吐量的更多信息。

第6步:使用主从功能达到最大并发量目标

我们已经到了最后一个阶段。

我们已经知道脚本可以正常运行,还知道一个引擎可以支持多少用户以及一个集群可以支持多少用户。

我们假设有这些值:

  • 一个引擎可以支持500个用户;
  • 集群将有12个引擎;
  • 我们的目标是进行5万用户的测试。

因此,我们需要创建50000(500 * 12) = 8.3个集群。

我们可以使用8个包含12个引擎(4万8)的集群和一个包含4个引擎(另外2千)的集群。但是,最好可以像这样分布负载:

我们将为每个集群使用10个引擎,而不是12个,这样每个集群的用户数可以达到10 * 500 = 5千。然后再使用10个集群,就可以达到5万的规模。

这将有助于我们:

  1. 不需要维护两种不同的测试类型;
  2. 可以通过简单地复制现有的集群每次增长5千(5千比6千更常见);
  3. 如果有需要,我们可以随时添加更多的集群。

我们现在准备好用5万用户创建最终的主从测试:

  1. 将测试名称从“My prod test”更改为“My prod test - slave 1”。
  2. 我们回到第5步,在高级测试属性里将Standalone更改为Slave。
  3. 保存,我们现在有九个从集群测试和一个主集群测试。
  4. 回到“My prod test -slave 1”。
  5. 按复制。
  6. 现在,重复步骤1到5,直到创建完所有的九个从集群测试。
  7. 回到“My prod test - slave 9”,并按下复制。
  8. 将测试名称改为“My prod test -Master”。
  9. 转到高级测试属性,并将Slave改为Master。
  10. 检查刚刚创建的所有从集群测试并按保存。

针对5万用户的主从测试已准备就绪了。按下主测试的开始按钮,将启动10个测试(一个主测试和九个从测试),每个测试有5千个用户。

你可以将每个测试(从测试或主测试)更改为来自不同的区域,具有不同的脚本/csv/其他文件,使用不同的网络模拟器或不同的参数。

主测试和从测试的汇总报告将在主测试报告中的一个叫作“Master load results”的新选项卡中找到,打开这个报告就可以看到每个测试的结果。

英文原文:https://dzone.com/articles/how-to-run-a-load-test-of-50k-concurrent-users

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