如何進行5萬併發用戶負載測試?

本文將介紹運行5萬併發用戶測試所需要的步驟(該測試用戶量最多可達200萬)。

步驟概述

  1. 編寫腳本;
  2. 使用JMeter進行本地測試;
  3. BlazeMeter沙箱測試;
  4. 使用一個控制檯和一個引擎,設置每個引擎的用戶數量;
  5. 設置和測試集羣(一個控制檯和10到14個引擎);
  6. 使用主從功能達到最大併發量目標。

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第1步:編寫腳本

在開始之前,請先從JMeter Apache社區網站(http://jmeter.apache.org/)獲取最新的JMeter版本。

下載JMeter插件管理器(https://jmeter-plugins.org/wiki/PluginsManager/)。下載好JAR文件後,將其放入JMeter的lib/ext目錄。然後,啓動JMeter,並轉到“選項”菜單,找到插件管理器。

你可以通過多種方式獲取腳本:

  1. 使用BlazeMeter Chrome插件記錄測試步驟;
  2. 使用JMeter HTTP(S)測試腳本記錄器設置代理,運行測試,並記錄所有內容;
  3. 從頭開始手動操作並構建所有內容(主要針對功能/QA測試)。

如果你的腳本是通過錄製得到(如上面的步驟1和2),請記住:

  1. 你需要修改某些參數,例如用戶名和密碼,或者使用包含這些參數的CSV文件,這樣每個用戶都可以是唯一的。
  2. 你可能需要使用正則表達式、JSON路徑提取器、XPath提取器來提取各種元素(如Token-String、Form-Build-Id等),以便完成“AddToCart”、“Login”之類的請求。
  3. 保持腳本參數化,並可以使用配置元素(例如HTTP請求默認值),以便可以更方便地切換環境。

第2步:使用JMeter進行本地測試

開始調試腳本,一個線程,進行一次迭代,使用View Results Tree、Debug Sampler、Dummy Sampler和打開的Log Viewer(以防出現JMeter錯誤)。

運行所有的場景(返回true和false),確保腳本可以按預期正常運行。

在使用一個線程成功運行腳本後,將線程數提升到10到20個,時間爲10分鐘:

  1. 如果你希望每個用戶都是唯一的——結果是這樣的嗎?
  2. 有發生任何錯誤嗎?
  3. 如果你正在進行註冊過程測試,請看一下後端——是否根據你的模板創建了帳戶?它們是唯一的嗎?
  4. 從摘要報告中可以看到有關測試的統計信息——它有意義嗎?找到平均響應時間、錯誤、命中率/秒。

在腳本準備好之後:

  1. 刪除Debug/Dummy Samplers和腳本監聽器;
  2. 如果你使用了監聽器(例如“將響應保存到文件”),請確保沒有使用任何路徑!對於監聽器或CSV數據集配置,請確保沒有使用本地路徑。相反,只使用文件名,就好像它與腳本位於同一文件夾中一樣。
  3. 如果你使用了專有的JAR文件,請務必將它上傳。
  4. 如果你使用了多個線程組(或不是默認線程組),請確保在將其上傳到BlazeMeter之前設置好這些值。

第3步:BlazeMeter沙箱測試

如果這是你的第一次測試,應該閱讀一下這篇文章(http://community.blazemeter.com/knowledgebase/articles/65152-adding-a-new-jmeter-test-plan),瞭解如何在BlazeMeter中創建測試。

沙箱允許你對腳本和後端進行測試,確保BlazeMeter一切正常。

首先,按下灰色按鈕:選擇要控制的JMeter引擎,以便完全控制測試參數。

你可能會遇到的常見問題包括:

  1. 防火牆——確保你的環境對BlazeMeter CIDR列表(正在不時更新)是開放的,並將它們列入白名單;
  2. 確保所有測試文件(例如CSV、JAR、JSON、User.properties等)都在;
  3. 確保沒有使用任何本地路徑。

如果還有問題,請查看日誌中的錯誤(你應該可以下載整個日誌)。

沙箱配置可以是這樣的:

  • 引擎:僅限控制檯(一個控制檯,0個引擎)
  • 線程:50-300
  • 加速時間:20分鐘
  • 迭代:永遠
  • 持續時間:30-50分鐘

你可以在加速期間獲得足夠的數據,分析一下結果,確保腳本按預期執行。

你應該看一下Waterfall/WebDriver選項卡,看看請求是否正常。這個時候你應該不會遇到任何錯誤(除非你是有意的)。

另外,還要看一下監控選項卡,看看使用了多少內存和CPU——這有助你完成步驟4,到時你可以嘗試設置每個引擎的用戶數。

第4步:使用一個控制檯和一個引擎設置每個引擎的用戶數量

在確信腳本可以在BlazeMeter中完美運行之後,我們需要弄清楚一個引擎可以支持多少用戶。

如果你能夠使用沙箱數據來確定,那就太好了!

我將爲你提供一種方法來解決這個問題,無需查看沙箱測試數據。

將測試配置設置爲:

  • 線程數:500
  • 加速時間:40分鐘
  • 迭代:永遠
  • 持續時間:50分鐘

接下來,使用一個控制檯和一個引擎。

運行測試,並通過監控選項卡監控測試引擎。

如果你的引擎沒有達到75%的CPU利用率或85%的內存使用率(可以忽略一次性峯值):

  • 將線程數改爲700,並再次運行測試;
  • 提高線程數,直到獲得1000個線程或60%的CPU/內存使用率。

如果你的引擎超過了75%的CPU利用率或85%的內存使用率(可以忽略一次峯值):

  • 注意第一次達到75%的時間點,然後查看當時有多少用戶。
  • 再次運行測試,這次使用從上一次測試中獲得的用戶數量。
  • 這一次,使用實際測試的加速時間(5到15分鐘是一個不錯的值),並將持續時間設置爲50分鐘。
  • 確保在整個測試過程中不要超過75%的CPU或85%的內存使用率。

爲了安全起見,可以爲每個引擎減少10%的線程數。

第5步:設置和測試集羣

我們現在知道一個引擎可以支持多少線程。在這一步結束時,我們將知道一個集羣(測試)可以支持的用戶數量。

集羣是一種邏輯容器,只有一個控制檯和0到14個引擎。當使用超過14個引擎時,它實際上會創建兩個集羣(控制檯數量會增加)並克隆你的測試。

每個控制檯最多14個引擎是基於BlazeMeter的測試得出的結果,可以確保控制檯能夠處理14個引擎的壓力。

因此,在這個步驟中,我們將採用步驟4的測試,只是將引擎的數量增加到14。

在測試運行時,請轉到監控選項卡,並驗證:

  1. 不會有引擎超過75% CPU或85%內存限制;
  2. 找到控制檯標籤。轉到日誌選項卡->網絡信息,查找控制檯的私有IP,這樣就可以找到控制檯的名稱。它不應達到75% CPU或85%內存限制。

如果控制檯達到了這些限制,請減少引擎數量,並再次運行測試,直到控制檯處於這些限制範圍內。

在這個步驟結束時,你就會知道:

  1. 每個集羣可以支持的用戶數量;
  2. 每個集羣可以達到的命中次數。

在負載結果圖下的聚合表中查找其他統計信息,獲取有關集羣吞吐量的更多信息。

第6步:使用主從功能達到最大併發量目標

我們已經到了最後一個階段。

我們已經知道腳本可以正常運行,還知道一個引擎可以支持多少用戶以及一個集羣可以支持多少用戶。

我們假設有這些值:

  • 一個引擎可以支持500個用戶;
  • 集羣將有12個引擎;
  • 我們的目標是進行5萬用戶的測試。

因此,我們需要創建50000(500 * 12) = 8.3個集羣。

我們可以使用8個包含12個引擎(4萬8)的集羣和一個包含4個引擎(另外2千)的集羣。但是,最好可以像這樣分佈負載:

我們將爲每個集羣使用10個引擎,而不是12個,這樣每個集羣的用戶數可以達到10 * 500 = 5千。然後再使用10個集羣,就可以達到5萬的規模。

這將有助於我們:

  1. 不需要維護兩種不同的測試類型;
  2. 可以通過簡單地複製現有的集羣每次增長5千(5千比6千更常見);
  3. 如果有需要,我們可以隨時添加更多的集羣。

我們現在準備好用5萬用戶創建最終的主從測試:

  1. 將測試名稱從“My prod test”更改爲“My prod test - slave 1”。
  2. 我們回到第5步,在高級測試屬性裏將Standalone更改爲Slave。
  3. 保存,我們現在有九個從集羣測試和一個主集羣測試。
  4. 回到“My prod test -slave 1”。
  5. 按複製。
  6. 現在,重複步驟1到5,直到創建完所有的九個從集羣測試。
  7. 回到“My prod test - slave 9”,並按下複製。
  8. 將測試名稱改爲“My prod test -Master”。
  9. 轉到高級測試屬性,並將Slave改爲Master。
  10. 檢查剛剛創建的所有從集羣測試並按保存。

針對5萬用戶的主從測試已準備就緒了。按下主測試的開始按鈕,將啓動10個測試(一個主測試和九個從測試),每個測試有5千個用戶。

你可以將每個測試(從測試或主測試)更改爲來自不同的區域,具有不同的腳本/csv/其他文件,使用不同的網絡模擬器或不同的參數。

主測試和從測試的彙總報告將在主測試報告中的一個叫作“Master load results”的新選項卡中找到,打開這個報告就可以看到每個測試的結果。

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

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