基于Jmeter实现的在线压测平台教程
2024-09-13 21:45:43作者:幸俭卉
项目介绍
stressTestPlatform 是一个基于 Jmeter 实现的在线压测平台,由 zyanycall 开发并开源。该项目基于 renren-fast Java 开发平台,内核使用 Jmeter-Api 和 Jmeter 脚本实现在线性能压测。平台具有友好的代码结构、前后端分离、灵活的权限控制、完善的代码生成机制等特点,支持分布式压测、测试报告生成及在线查看下载,并引入 Echarts 支持在线观测性能压测结果。
项目快速启动
1. 下载源码
首先,从 GitHub 下载项目的源码:
git clone https://github.com/zyanycall/stressTestPlatform.git
2. 创建数据库
创建一个名为 renren_fast 的数据库,并执行项目中的 SQL 文件进行初始化:
mysql -u root -p < stressTestPlatform/doc/db.sql
3. 配置数据库连接
修改项目中的数据库配置文件 application-dev.yml,更新数据库的地址、端口、账号和密码:
spring:
datasource:
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
driverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://localhost:3306/renren_fast?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=Asia/Shanghai
username: your_username
password: your_password
4. 打包项目
在项目的根目录下执行 Maven 打包命令:
mvn clean install
打包完成后,生成的 jar 包位于 stressTestPlatform/target/renren-fast.jar。
5. 启动项目
将生成的 jar 包上传到服务器,并使用以下命令启动项目:
java -jar renren-fast.jar
项目默认运行在 8080 端口,访问 http://localhost:8080/renren-fast/index.html 即可进入平台。默认账号和密码为 admin/admin。
应用案例和最佳实践
应用案例
stressTestPlatform 广泛应用于各种需要性能测试的场景,如:
- 电商网站压力测试:模拟大量用户同时访问,测试网站在高并发情况下的性能表现。
- API 接口性能测试:测试后端 API 在高并发请求下的响应时间和稳定性。
- 数据库性能测试:测试数据库在高并发读写操作下的性能表现。
最佳实践
- 分布式压测:通过配置多个 Jmeter 节点,实现分布式压测,模拟更大规模的并发请求。
- 实时监控:利用 Echarts 实时监控压测过程中的各项性能指标,及时发现和解决问题。
- 自动化测试:结合 CI/CD 工具,实现性能测试的自动化,确保每次代码提交后都能进行性能测试。
典型生态项目
- Jmeter:作为压测内核,支持分布式压测和测试报告生成。
- Echarts:用于实时监控压测过程中的性能指标。
- Spring Boot:作为核心框架,提供快速开发和部署的能力。
- MySQL:作为数据存储,保存压测相关的配置和结果数据。
通过以上步骤,您可以快速启动并使用 stressTestPlatform 进行在线性能压测。希望本教程能帮助您更好地理解和使用该项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0212
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0137
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
GLM-5.2智谱开源 GLM-5.2,这是针对长文本任务的最新旗舰模型。相较于前代产品 GLM-5.1,它在长文本任务处理能力上实现了显著飞跃,并且首次在稳定的 100 万 token 上下文中提供这一能力。Jinja00
SwanLab⚡️SwanLab - an open-source, modern-design AI training tracking and visualization tool. Supports Cloud / Self-hosted use. Integrated with PyTorch / Transformers / LLaMA Factory / veRL/ Swift / Ultralytics / MMEngine / Keras etc.Python00
tiny-universe《大模型白盒子构建指南》:一个全手搓的Tiny-UniverseJupyter Notebook03
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
32
16
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
468
461
暂无描述
Dockerfile
775
5.07 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
756
960
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
872
2.01 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
696
1.4 K
昇腾LLM分布式训练框架
Python
183
230
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.1 K
1.14 K
本仓库是 Flutter SDK 与 Flutter Engine 的 OpenHarmony 适配版本,由 CPF-Flutter 团队维护。开发者可使用熟悉的 Flutter 技术栈开发 OpenHarmony 应用,3.35.7 及以后的适配版本可基于本仓库源码构建支持 OpenHarmony 的 Flutter Engine。
Dart
1.03 K
271
Oohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
361
430