[发明专利]一种基于JMeter的性能指标优化方法

权利要求书

1.一种基于JMeter的性能指标优化方法，其特征在于：所述方法包含首先从压力机启动JMeter发送请求，继而从服务器返回数据，随后通过JMeter系统计算均方误差，根据计算结果调整JMeter自身的配置，随后计算各个数据的标准差，得出各个数据的标准差图表，根据标准差图表判断所有数据的偏离度。

2.根据权利要求1所述的一种基于JMeter的性能指标优化方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

S1、装有JMeter的压力机向服务器发送模拟请求，获取压测数据，其中所述压测数据包括请求相关指标和服务器相关指标；

S2、请求相关指标从服务器直接返回到压力机，JMeter对请求相关指标中的TPS的一组数据进行均方误差的计算，得到均方误差值，判断此均方误差值是否符合要求，并做出相应调整，最终得到JMeter的全局配置；

S3、在JMeter的全局配置下，JMeter对请求相关指标的所有指标中的所有数据进行标准差的计算，得出第一标准差图表；

S4、在JMeter的全局配置下，服务器端通过ServerAgent服务返回服务器相关指标，压力机的监控插件Perfmon将服务器相关指标以csv文件形式导出，再将csv文件导入JMeter，JMeter对服务器相关指标的所有指标中的所有数据进行标准差的计算，得出第二标准差图表；

S5、根据第一标准差图表判断请求相关指标的数据偏离程度，根据第二标准差图表判断服务器相关指标的数据偏离程度，从而根据偏离程度得到所测压测数据的可靠性结果。

3.根据权利要求2所述的一种基于JMeter的性能指标优化方法，其特征在于：在步骤S2中，JMeter对请求相关指标中的TPS的一组数据进行均方误差的计算，得到均方误差值的具体过程为：

S2-1、首先JMeter接收从服务器直接返回到压力机的请求相关指标，通过sampleResult类直接获取请求相关指标中的TPS中的一组数据，JMeter根据源码getRate()方法计算得到TPS中的该组数据的测试值，并将每一次请求的实际测试值存储于sampleResult类；

S2-2、利用SamplingStatCalculator获取当前请求下的每个TPS实际测试值的请求次数，并在calculatorExpection()中利用公式(1)计算该组数据的真实值E(xn)：

E(xn)＝COUNT(request)/T (1)

其中COUNT(request)是指实际测试值中每次请求的次数的累加，T是指总响应时间；总响应时间是指实际测试值中第一个请求的开始时间至实际测试值中最后一个请求的结束时间；

S2-3、调用JMeter聚合报告StatGraphVisualizer类，将根据S2-2获得的E(xn)，与TPS测试值一起，在getExpection()中利用公式(2)进行均方误差的计算：

sqrt(((X1-E(x1))^2+(X2-E(x2))^2+......(Xn-E(xn))^2)/(n-1)) (2)

其中Xn是指JMeter计算的第n个TPS样本的实际测试值，E(xn)是指S2-2获得的E(xn)。

4.根据权利要求3所述的一种基于JMeter的性能指标优化方法，其特征在于：在步骤S2中，判断此均方误差值是否符合要求，并做出相应调整的具体过程为：

S2-4、首先预设符合要求的均方误差值范围为[0，2]，观察S2-3得到的均方误差值，如果0≤均方误差值≤2，那么选取此均方误差值对应的JMeter的参数和组件的配置，将其设定为JMeter的全局配置；如果均方误差值＞2，那么调适JMeter的参数和组件的配置，再次发送请求，将TPS中该组数据重新进行均方误差的计算，直至均方误差值符合要求，将此符合要求的均方误差值对应的JMeter的参数和组件的配置设定为JMeter的全局配置。