[发明专利]一种基于JMeter的性能指标优化方法

说明书

本发明公开了一种基于JMeter的性能指标优化方法。本发明的优化方法包括：模拟性能测试场景，调用优化后的JMeter聚合报告方法，通过监控模块收集的数据计算得出统计项均方误差并进行分析，从而配置JMeter请求参数、变量赋值，参数校验及线程等待；比对样本数据的标准差，反映指标各自的测试值与平均值之间的差距，分析测试的样本数据是否存在偏离。这极大提高了测试数据的真实性和可靠性，同时使性能测试结果更具指导意义。

技术领域

本发明涉及软件测试技术领域，具体涉及一种基于JMeter的性能指标优化方法。

背景技术

软件性能测试越来越被重视的原因是因为软件的质量是行业生存的基本，同时软件的性能提高也是为了满足日益激增的使用客户。

在JMeter中我们是以线程的方式来运行的，通过配置测试计划以及需要测试的http或websocket请求，需要时可以两者结合来模拟测试场景，最后根据监控模块分析性能结果。如果被测协议JMeter不支持，还可进行源码的重新编译，加入定制化的协议来完成性能测试。由此可看得出JMeter可以对web应用或各种各样服务的性能进行分析和度量，其高扩展性、开源、支持多协议的特性，保证了其广泛的可用性。

目前，JMeter的汇总报告统计的偏离度仅仅面向接口的响应时间，而性能测试需要分析的统计项还包括TPS、CPU、I/O、错误率等等。TPS、错误率、响应时间等请求相关指标JMeter可直接获得，而CPU、内存、Swap等服务器相关指标是JMeter无法直接获得的。因此，在利用JMeter性能测试的过程中，只能直接测试请求相关指标，而且得到的结果往往只是一个平均值，这很大程度会导致结果存在偏离，出现误导性的结果。综上所述，发明一种偏离度低、精确度高并且安全高效的基于JMeter的性能指标优化处理的需求尤为重要和迫切。

发明内容

1、要解决的技术问题：

目前传统的JMeter性能测试存在三个问题：

(1)JMeter可直接获得TPS、错误率、响应时间等请求相关指标，而无法直接获得CPU、内存、Swap等服务器相关指标，导致JMeter直接测试的数据不完整，从而导致测试结果的片面性；

(2)压测数据的测试结果会因为JMeter组件的自身配置不同而存在较大偏差，多个请求实现一个功能的场景需要JMeter设置事务控制器，会将多个请求同视为一个事务，例如，若TPS的其中一次请求失败，JMeter会直接将TPS统计为0，但实际上服务器已经处理过TPS的多次请求；

(3)JMeter聚合报告、概要报告统计的结果包括错误率、响应时间、吞吐量、带宽、Swap、磁盘I/O等，统计的都是平均值，同时正则提取、参数校验、变量赋值、控件使用等场景也会影响性能结果，在这两种情况下统计的性能结果往往无法反映偏离度，从而导致对测试数据的真实性和可靠性的判断没有一个客观的依据，出现误导性结果的概率较高。

2、技术方案：

一种基于JMeter的性能指标优化方法，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。

作为本发明的一种改进，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；