Mac版Jmeter安装与使用模拟分布式环境

Mac版Jmeter安装与使用&模拟分布式环境

1 安装Jmeter

1.1 安装Java环境

国内镜像地址：https://repo.huaweicloud.com/java/jdk/11.0.2+9/jdk-11.0.2_osx-x64_bin.dmg

在这里插入图片描述
下载dmg后，双击进行安装。

配置环境变量：

# 1 打开环境变量配置文件
open ~/.bash_profile# 2 在最后一行插入
export JAVA_11_HOME=`/usr/libexec/java_home -v 11` export JAVA_HOME=$JAVA_11_HOMEalias jdk11="export JAVA_HOME=$JAVA_11_HOME"# 3 刷新配置文件
source ~/.bash_profile# 4 查看配置是否生效
java -version

在这里插入图片描述

1.2 下载安装Jmeter

①官网下载安装包：https://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi
在这里插入图片描述

②下载完成后，直接解压
在这里插入图片描述

bin：Jmeter可执行文件
docs：包含用户指南等文档。
extras：包含各种使用样例。
lib：该目录包含 Jmeter 所需的 JAR 包（也可以添加其他的 JAR 包）。
printable_docs：里面是一些可打印的文件。

③启动Jmeter

进入bin目录，执行sh jmeter

在这里插入图片描述

1.3 插件安装（可选）

插件地址：https://jmeter-plugins.org/wiki/Start/

TPS：Transactions Per Second 也就是事务数/秒
QPS：QPS Queries Per Second 是每秒查询率,是一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准, 即每秒的响应请求数，也即是最大吞吐能力。

Jmeter默认的图表比较简单。大家可根据需要自行安装插件。

以安装TPS插件为例：

来到官网，搜索插件名，点击

点击Download
3. 点击版本号，进行下载

下载后，我们解压后放到jmeter的安装目录的相同位置，如：

lib目录下的就放到apache-jmeter-3.0\lib下
ext下的就放到apache-jmeter-3.0\lib\ext\ 下，
重新启动Jmeter。

1.4 使用

详情用法参考：https://editor.csdn.net/md/?articleId=127047200

步骤：创建测试计划-创建线程组（设置并发数）- 创建HTTP请求

观测结果：
在这里插入图片描述

2 本地模拟分布式环境：nginx+iris web服务

思路：

docker启nginx，nginx配置：server_name ziyi.com，当拦截ziyi.com服务并转发给（本地8888和9999两个服务）：
server docker.for.mac.host.internal:8888;
server docker.for.mac.host.internal:9999;
本地配置域名解析：sudo vim /etc/hosts。添加解析记录：
127.0.0.1 ziyi.com
docker启动nginx
启动两个iris web服务，分别为8888和9999端口

2.1 安装docker

yum install -y yum-utils
yum-config-manager \--add-repo \https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
yum install docker
systemctl start docker

2.2 安装配置nginx

①nginx.conf

以mac版本为例：因为nginx是在mac版的docker上跑的，所以可以通过 docker.for.mac.host.internal指向我mac宿主机，保证nginx转发请求到宿主机（mac），实现负载均衡。

大家也可以通过create docker网络实现docker中的nginx转发到宿主机

user nginx;
worker_processes auto;
error_log /var/log/nginx/error.log warn;
pid /var/run/nginx.pid;events {worker_connections 1024;
}http {include       /etc/nginx/mime.types;default_type  application/octet-stream;log_format  main  '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_referer" ''"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';access_log  /var/log/nginx/access.log  main;upstream backend_consume {# mac下的docker有加一层虚拟机，所以无法直接访问，需要使用docker.for.mac.host.internalserver docker.for.mac.host.internal:8888 weight=1;server docker.for.mac.host.internal:9999 weight=1;# server 127.0.0.1:8888; # 第一个服务# server 127.0.0.1:9999; # 第二个服务# 如果要实现更高级的负载均衡策略，比如轮询、权重等，可以在这里添加相应配置# 比如：# least_conn; # 最小连接数分配# ip_hash;    # 根据客户端IP进行哈希一致性分配}server {listen 80;server_name ziyi.com;location / {proxy_pass http://backend_consume/consume;proxy_set_header Host $host;proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;add_header 'Access-Control-Allow-Origin' '*';add_header 'Access-Control-Allow-Credentials' 'true';}}
}

②docker启动nginx

docker run -d \
--name nginx \
-v /Users/ziyi2/docker-home/nginx/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf \
-v /Users/ziyi2/docker-home/nginx:/var/log/nginx \
-p 80:80 nginx

③启动两个iris web服务

svc1：

package mainimport ("github.com/kataras/iris/v12"context2 "github.com/kataras/iris/v12/context"
)func main() {app := iris.New()app.Get("/consume", func(c *context2.Context) {c.JSON("ok port:8888")})app.Use(Cors)app.Listen(":8888", nil)
}func Cors(ctx iris.Context) {ctx.Header("Access-Control-Allow-Origin", "*")ctx.Header("Access-Control-Allow-Credentials", "true")ctx.Next()
}

svc2：

package mainimport ("github.com/kataras/iris/v12"context2 "github.com/kataras/iris/v12/context"
)func main() {app := iris.New()app.Get("/consume", func(c *context2.Context) {c.JSON("ok port:9999")})app.Use(Cors)app.Listen(":9999", nil)
}func Cors(ctx iris.Context) {ctx.Header("Access-Control-Allow-Origin", "*")ctx.Header("Access-Control-Allow-Credentials", "true")ctx.Next()
}