1.在使用 JMeter 进行性能测试时，如果线程数比较大(比如需要 1000 以上的线程)，单节点的配置(CPU 和内存)可能无法支持，这时可以 使用 JMeter 提供的分布式测试的功能，这是我们一般的约定，超过 1000 线程不建议使用单机压测，JMeter 本身也是 java 应用，java 应用 jvm 堆内存 heap 受负载机硬件限制，虽然我们可以调整堆内存 大小，但单机处理能力还是相对有限，此时，需要多个负载机进行 分担压力，这样可以较大的缓解负载机的性能测试瓶颈。
2 分布式执行的基本模式
在 JMeter 分布式测试时，本地 JMeter 作为控制机(Master)，其它机 器做为执行机(slave)。执行时，master 会把脚本发送到每台 slave 上，slave 拿到脚本后就开始执行。执行 完成后，slave 会把结果回 传给 master，master 会收集所有 slave 的信息并汇总，请注意，在 master-slave 的模式下，所有机器的 JMeter 版本需要保持一致。
3.配置：
1)Master 节点：
Windows 系统上，将下载下来的 JMeter 解压后，修改 JMeterin 目 录里的 JMeter.properties 文件，在 260 行新增 remote_hosts 配置，配置里配置的是两台 slave 主机的 ip 和 slave 主机里安装的 JMeter 的端口号。
2)执行机 slave 配置：
上传 JMeter 到 slave 服务器：因为 JMeter 需要有 jdk 的支持，所以将 jdk 和 JMeter 都上传到 slave 主机的/software 文件夹下，两台节点机都需要上传
解压 jdk 和 JMeter 后，配置环境变量
#java 环境变量：
export JAVA_HOME=/software/jdk1.8.0_131/
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
#JMeter 环境变量
export JMETER_HOME=/software/apache-JMeter-5.1.1
export CLASSPATH=$JMETER_HOME/lib/ext/ApacheJMeter_core.jar:$JMETE R_HOME/lib/jorphan.jar:$JMETER_HOME/lib/logkit2.0.jar:$CLASSPATH
export PATH=$JMETER_HOME/bin/:$PATH
修改 JMeter 的配置
修改 bin/JMeter.properties 文件
改成本节点机 ip
备注：该 remote_hosts 和 server_port 配置需要和本地 master 的 JMeter.properties 文件里新增的 260 行配置一致
server.rmi.ssl.disable ＝ true #否则远程执行，会报一个 ssl 错误
#防止响应回来的数据有中文乱码
同样的方法把两台从节点机器配好；
3）执行测试：
在 master 上原则即可执行，选择 JMeter 最上一栏运行选项点击远程 启动；同样命令行的方式也可以进行分布式执行，一般命令如下，（r 后面不 指定节点机为全部执行）
例 3：默认分布式执行（所有分布式节点）：
JMeter -n -t test.jmx -r -l report esult.csv -j reportlog.log
例 4：指定 IP 分布式执行：
JMeter -n -t test1.jmx -R 192.168.10.25:1036 -l report 1- result.csv -j report 1-log.log
n 表示无 GUI 运行
t 表示要运行的 jmx 文件
l 指生成的文件名称
r 指远程将所有 agent 启动
4.分布式执行一定能解决客户端瓶颈问题吗？
上文介绍的分布式模型是典型的 master->slave 模式，理论上来 说，可以较大的缓解客户端压力，但随着 qps 达到一定的量级，在 压测过程中 master 负责收集数据，非常依赖于网段传输和磁盘写 入，本身负载会变得越来越大，同样的也会形成一定的瓶颈，请问 你有好的解决思路吗？
刚刚我也提到过，在压测过程中 master 收集，我的方法是自己开 发 job 去驱动节点机，待压测结束后再收集结果，利用解耦的方式 去解决这样的问题，