5.Jmeter变量配置
使用变量的场景举例：我们需要测试性能的曲线模型，也就是由轻压力慢慢变为重压力，来测试我们的性能拐点，这个时候jmeter就需要配置多个线程组，每个线程组需要设置http请求，比如下图；由于每次测试性能的曲线模型都是同一个接口，所以每次修改接口都需要修改http请求，这个时候如果使用了变量，就意味着每次修改api只需要修改api的变量即可。
设置变量的方法：在测试计划中
引用变量：
6.Jmeter性能测试结果分析
下面是我执行一次性能曲线模型测试（请求从每秒3千递增到3万）的聚合报告：简单的看下，可以看到性能的拐点在每秒发起2.7万请求，TPS处理能力可以达到6000每秒，99%的用户响应时间在60毫秒，最大响应时间为71毫秒，性能还是不错的。
并发瓶颈：当请求从每秒2.7万递增到3万的过程中，我们的TPS由6000下降到了4500，可以看到并发瓶颈就在每秒最多处理6000请求
响应时间：我们可以看到TPS保持在3500或之下，99%用户用户的响应时间为11毫秒，随着TPS的升高，我们的响应时间也在随着升高，可以看到我们的TPS在每秒3500响应的时候，对响应时间是没有影响的。
| 注意这个只是我的业务其中的一个接口，我们生产有上百个接口，不同的接口返回数据还有代码逻辑，以及执行的sql均不相同，如果需要做性能测试，应该选择其中的热点接口，对每个接口进行性能测试，得到结果之后在进行具体的分析性能瓶颈到低是什么？ |
聚合报告参数说明：单位为毫秒
Label：定义HTTP请求名称
Samples：表示这次测试中发出了多少个请求
Average：平均响应时长——默认情况下是单个request的平均响应时长
Median：中位数，也就是50%用户的响应时长
90% Line：90%用户的响应时长
Min：访问页面的最小响应时长
Max：访问页面的最大响应时长
Error%：错误请求的数量/请求的总数
Throughput：默认情况下表示每秒完成的请求数（request per second）
KB/Sec：每秒从服务器端接收到的数据量
7.测试中的监控
7.1.并发测试监控
并发测试直接发起指定数量的请求，比如一起发起10万请求看一下系统的处理能力，这个时候如果需要服务器的资源使用信息，就不能使用比如zabbix监控系统了，因为一般处理10万请求，对于我们来说20秒可以处理完毕，但是zabbix数据采集是每分钟一次，这样采集到的数据明显是不准的，这样就需要通过系统自带的监控命令，来实时查询服务器的性能，比如可以通过dstat或者glances等动态监控命令来分析系统的性能。
| 补充：不是测试每一个接口都需要进行这样的实时监控，比如过测试我的大部分接口TPS可达5000，但是其中一个接口只能达到2000这个时候就需要在测试的时候实时监控，看一下到底是什么原因导致性能上不去。是由于返回数据太大导致网络带宽被占满；还是sql执行时间太长导致数据库负载高，还是代码有问题导致web服务cpu占用高。 |
7.2.稳定性测试监控
稳定性测试就是持续不断模拟指定数量请求，来访问服务器，比如我每秒向测试服务器发起4000请求，持续12小时，来看看服务器会出现什么情况，这个时候就需要用到zabbix来进行监控了，下面是我做性能测试的部分监控接口，包含tomcat每秒请求，服务器入口流量，整个集群每分钟请求的http状态码统计，还有服务器资源使用信息。
