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性能测试工具使用分享

摘要：性能测试工具使用分享阅读全文

posted @ 2023-04-13 13:39 竹竹云阅读(31) 评论(0) 推荐(0)

Jmeter压测过程中遇到问题（1）

摘要： 1. 内存溢出 jmeter是一个java开发的开源性能测试工具，在性能测试中可支持模拟并发压测，但有时候当模拟并发请求较大或者脚本运行时间较长时，压力机会出现卡顿甚至报异常————内存溢出，这里就介绍下如何解决内存溢出及相关的知识点。。。首先来看看我们常说的内存泄漏、内存溢出是什么？内存泄露阅读全文

posted @ 2022-11-01 10:27 竹竹云阅读(1030) 评论(0) 推荐(0)

如何在IDEA中把工具类打包成Jar

摘要：引言：我们在实际开发中，经常会自己写一些有用的工具类，但是可能下一次需要使用该工具时，又不知道去哪里找以前写的该工具类代码了。所以，我们可以把该工具类打成Jar包，然后下一次需要使用该工具类时，直接引入该Jar包就可以使用了。打包步骤（注意：本博客中的示范的需要打包的工具类名为DownloadUt 阅读全文

posted @ 2021-12-28 18:29 竹竹云阅读(3171) 评论(0) 推荐(0)

jmeter录制Chrome浏览器https请求进行压力测试

摘要：前言：Jmeter录制脚本时，跟http脚本录制主要区别是：https录制需要添加安全证书。没有证书会被浏览器拦截，从而无法访问无法抓包。一、Jmeter代理服务器及证书配置。（启动代理器时会生成证书，ApacheJMeterTemporaryRootCA.crt，7天有效期） 1、打开Jmete 阅读全文

posted @ 2021-09-03 09:43 竹竹云阅读(1176) 评论(0) 推荐(0)

FIDDLER导出JMX文件，JMETER打开导出的JMX报错的解决方式

摘要：一、FIDDLER抓包导出JMX文件前置条件：1.安装好Fiddler、Jmeter 1.下载FIDDLER导出JMETER SCRIPT的插件链接：https://pan.baidu.com/s/1gHeK7JuvdJk9672P2h51Yg 提取码：w5f3 2.将JMETEREXPORT. 阅读全文

posted @ 2021-09-01 16:23 竹竹云阅读(1109) 评论(0) 推荐(0)

Fiddler的PC端与手机端抓包配置步骤

摘要：注意：指定的域名需要带后缀，或是IP：192.168.22.198 阅读全文

posted @ 2021-08-30 14:06 竹竹云阅读(76) 评论(0) 推荐(0)

初识中间件之消息队列--提高服务性能

摘要：初识中间件之消息队列 1 消息队列概述消息队列是分布式系统中的重要组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题，以实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构，是大型分布式系统中不可缺少的中间件。目前使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ 阅读全文

posted @ 2021-07-12 13:40 竹竹云阅读(192) 评论(0) 推荐(0)

Python虚拟环境配置应用

摘要： Python好用，但用好却不易，其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题，为了解决这些问题，有不少发行版的Python，比如WinPython、Anaconda等，这些发行版将python和许多常用的package打包，方便Python使用者直接使用，此外，还有virtualenv、py 阅读全文

posted @ 2021-01-28 16:09 竹竹云阅读(188) 评论(0) 推荐(1)

jmeter三种阶梯式加压

摘要：一.前言在做性能测试的时候，在某些场景下需要逐渐加压，不总是停下来再修改线程再加压，且可以对比加压，找出服务的性能拐点。二.三种逐渐加压方式备注：普通的压测方式，并发的Samples是可预知的；而阶梯压测是未知的。1.Stepping Thread Group比较老，适用于复杂场景线程组（单线阅读全文

posted @ 2021-01-22 13:50 竹竹云阅读(1647) 评论(0) 推荐(0)

JMETER-正则表达式提取与查看变量是否提取正确

摘要：一、应用场景说明：在一个线程组中，B请求需要使用A请求返回的数据，也就是常说的关联，将上一个请求的响应结果作为下一个请求的参数，则需要对A请求的响应报文使用后置处理器，其中最方便最常用的就是正则表达式提取器了。 1、实例一：提取token 1）A请求响应结果： {"code":"0","msg": 阅读全文

posted @ 2021-01-21 17:36 竹竹云阅读(4092) 评论(0) 推荐(0)

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