zoukankan      html  css  js  c++  java
  • Jmeter5.2.1 一个简单的接口测试

    1.先添加一个线程组,添加--线程--线程组

     一个线程组可以看做一个虚拟用户组,线程组中的每个线程数都可以理解为一个虚拟用户。

     线程数:一个虚拟用户

    ramp-up时间,默认为一秒,它指定了启动所有线程所花费的时间

    循环次数:表示每个线程执行多少次请求

     2.添加--取样器--http请求

     输入访问的服务器域名,路径,这里我们用get方法请求,可以添加一个参数 wd  ,值为python

    3.添加--断言--响应断言

     选择了响应代码,测试模式中点击添加,输入200,即响应代码中状态值包括200

    4.添加察看结果树和聚合报告,添加--监听器--察看结果树、添加--监听器--聚合报告,然后运行。

     

    Label:请求的名称

    样本: 线程数

    平均值: 默认情况下是单个 Request 的平均响应时间,Transaction 为单位显示平均响应时间 ,单位是毫秒

    中位数: 50%用户的请求的响应时间

    90%百分位:一组数由小到大进行排列,找到他的第90%个的数值

    95%百分位::一组数由小到大进行排列,找到他的第95%个的数值

    99%百分位::一组数由小到大进行排列,找到他的第99%个的数值

    最小值: 最小的响应时间

    最大值: 最大的响应时间

    异常%: 错误率=错误的请求的数量/请求的总数

    吞吐量Throughput:  默认情况下表示每秒完成的请求数(Request per Second),类似 LoadRunner 的 Transaction per Second 数 

    接收KB/sec:  每秒从服务器端接收到的数据量

    发送KB/sec:  每秒从客户端发送到服务器端的数据量

    转载请附上原文链接。
  • 相关阅读:
    Microsoft NNI入门
    【神经网络搜索】Efficient Neural Architecture Search
    Sphinx 快速构建工程文档
    Ubuntu16.04 Cuda11.1 Cudnn8.1 Tensorflow2.4 PyTorch1.7环境配置
    【CV中的Attention机制】ShuffleAttention
    【有趣的NAS】NAS-RL(ICLR2017)
    分类器
    将url下载到本地
    缓存管理器
    大数据数据结构-分类模型
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/bugbreak/p/12856050.html
Copyright © 2011-2022 走看看