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在jmeter.results.shanhe.me模板的基础上，加了统计数据，生成了一个接口结果的统计图

将该文件解压，共包含： lib/jmeter-plugins-cmn-jmeter-0.3.jar; lib/ext/jmeter-plugins-graphs-basic-2.0.jar; lib/ext/jmeter-plugins-manager-0.11.jar

从35个方面对Jmeter从原理到实际演示，一册在手，天下我有 1.性能测试基本概念 1.1.RT -Response time 请求响应时间 从客户端发出请求到得到响应的整个时间 一般包括网络响应时间+server的响应时间。 用户接受准则: 例如2-5-10原则，即按照正常用户体验，如果用户能够在2秒内得到响应，会感觉速度很快，如果2-5秒得到响应，用户感觉系统的响应速度还不多，在5-10秒之内得到响应时，用户会感觉系统的响应速度慢，但是可以接受，超过10秒后还没有响应，用户就会感觉不能够接受。 不同行业不同业务可接受的响应时间是不同的，一般情况，对于在线实时交易： 互联网企业：500毫秒以下，例如淘宝业务10毫秒左右。 金融企业：1秒以下为佳，部分复杂业务3秒以下。 保险企业：3秒以下为佳。 制造业：5秒以下为佳。 1.2.系统处理能力 系统处理能力是指系统在利用系统硬件平台和软件平台进行信息处理的能力。系统处理能力通过系统每秒钟能够处理的交易数量来评价，交易有两种理解： 一是业务人员角度的一笔业务过程； 二是系统角度的一次交易申请和响应过程。 前者称为业务交易过程，后者称为事务。两种交易指标都可以评价应用系统的处理能力。一般的建议与系统交易日志保持一致，以便于统计业务量或者交易量。系统处理能力指标是技术测试活动中重要指标。 1.1.1.简称 一般情况下，用以下几个指标来度量： HPS（Hits Per Second） ：每秒点击次数，单位是次/秒。 TPS（Transaction per Second）：系统每秒处理事务数，单位是笔/秒。吞吐量。 不可分割的。要么完全成功，要么完全失败。 QPS（Query per Second）：系统每秒处理查询次数，单位是次/秒。 对于互联网业务中，如果某些业务有且仅有一个请求连接，那么TPS=QPS=HPS， 一般情况下用TPS来衡量整个业务流程，用QPS来衡量接口查询次数，用HPS来表示对服务器点击请求。 每秒钟处理完的事务次数，一般TPS是对整个系统来讲的。一个应用系统1s能完成多少事务处理，一个事务在分布式处理中，可能会对应多个请求，对于衡量单个接口服务的处理能力，用QPS比较多。 1.1.2.标准 无论TPS、QPS、HPS,此指标是衡量系统处理能力非常重要的指标，越大越好，根据经验，一般情况下： 金融行业：1000TPS~9000TPS，不包括互联网化的活动 保险行业：100TPS~1000TPS，不包括互联网化的活动 制造行业：10TPS~50TPS 互联网电子商务：10000TPS~100000TPS,例如天猫5万TPS 互联网中型网站：100TPS~500TPS 互联网小型网站: 50TPS~100TPS 1.3.并发用户数量 常见的错误理解: 使用系统的全部用户数量(注册用户) 使用系统的全部在线用户数量 正确理解 并发用户数指在同一时刻内，打开系统并进行业务操作的用户数量，并发用户数对于长连接(数据库连接时长连接，web请求时短连接)系统来说最大并发用户数即是系统的并发接入能力。对于短连接系统而言最大并发用户数并不等于系统的并发接入能力，而是与系统架构、系统处理能力等各种情况相关 http:请求只能由客户端发出，服务端被动响应。 1.1.3. 简称 Virtual User: VU 1.1.4.标准 一般情况下，性能测试是将系统处理能力容量测出来，而不是测试并发用户数，除了服务器长连接可能影响并发用户数外，系统处理能力不完全受并发用户数影响，可以用最小的用户数将系统处理能力容量测试出来，也可以用更多的用户将系统处理能力容量测试出来。 并发用户数量: 并发用户多少为好？ 中小企业:5000用户 1.4.错误率 1.1.5. 定义及解释 错误率指系统在负载情况下，失败交易的概率。错误率＝(失败交易数/交易总数)*100%。稳定性较好的系统，其错误率应该由超时引起，即为超时率。 1.1.6.标准 不同系统对错误率的要求不同，但一般不超出千分之六，即成功率不低于99.4% 1.5.CPU 定义及解释 中央处理器是一块超大规模的集成电路，是一台计算机的运算核心（Core）和控制核心（ Control Unit）。它的功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。CPU Load: 系统正在干活的多少的度量，队列长度。系统平均负载。 CPU指标主要指的CPU利用率，包括用户态(user)、系统态(sys)、等待态(wait)、空闲态(idle)。CPU 利用率要低于业界警戒值范围之内，即小于或者等于75%;CPU sys%小于或者等于30%, CPU wait%小于或者等于5%。单核CPU也需遵循上述

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自动化构建部署思路 如下图 本地代码git提交到github jenkins程序（192.168.1.93） 检查到代码更新，自动构建编译spingboot项目生成war，并将war包通过ssh传到服务器（这里没多余的机器，还是用192.168.1.93）进行部署 利用写好的Docker和构建脚本，生成新的docker镜像并push到dockerhub官方镜像仓库（大家也可以自己搭建本地镜像仓库或者使用过阿里云镜像仓库） 生成镜像后，构建脚本里会直接run这个新的docker容器，项目部署成功，可通过127.0.0.1:8181进行访问。 一、环境说明 本地电脑 eclipse Versio