忽然有个紧急任务要对某个服务做MQTT做压测,紧急实操下JMeter,这里记录下非专业测试员的测试过程、(´▽`),欢迎👏大家检查指点( ̄∇ ̄)/
https://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi
然后解压,一般长这样(如下图)
https://github.com/emqx/mqtt-jmeter
选个版本
将下载好的jar包放入解压后的文件夹lib中的ext文件夹中(具体位置如下题),之后重启JMeter
JMeter执行是通过线程组进行驱动的,测试计划必须最少有一个线程组
右键:Add>Threads(Users)>Thread Group
选中刚才创建的线程组,右键::Add>Sampler>MQTT Connect
选中刚才创建的线程组,右键:Add>Sampler>MQTT Pub Sampler
选中刚才创建的线程组,右键:Add>Sampler>MQTT Sub Sampler
由于在测试过程中我们一般只需要连接一次,所以添加一个仅一次控制器(不管执行多少次循环,这个线程只执行一次)
右键:Thread Group>Add>Logic Controller>Once Only Controller
添加完成后将 MQTT Connect 移到 Once Only Controller 里面
因为要循环发送MQTT消息
右键:Thread Group>Add>Logic Controller>Loop Controller
添加完成后将 MQTT Sub Sampler 移到 Loop Controller 里面
用于查看结果树、报告等测试结果(请求参数和响应结果等)
右键线程组,Add>Listener>View Results Tree/Summary Report/Aggregate Report(主要是这3个,具体根据实际情况进行添加)
需要的都添加完成后,长下图这个样子
序号1处配置线程数量,序号2处配置循环次数
序号1处配置IP地址,序号2处配置用户名和密码(如果有的话,没有就空着)
序号1处配置发布的topic,序号2处放发送的消息
给循环控制器配置循环次数(如下图,配的是100,如果选旁边Infinite就会一直发)
消息发布的总次数就是一开始线程中的循环次数*这里配置的循环次数
我有一个在Linux服务器上运行的ruby脚本。它不使用rails或任何东西。它基本上是一个命令行ruby脚本,可以像这样传递参数:./ruby_script.rbarg1arg2如何将参数抽象到配置文件(例如yaml文件或其他文件)中?您能否举例说明如何做到这一点?提前谢谢你。 最佳答案 首先,您可以运行一个写入YAML配置文件的独立脚本:require"yaml"File.write("path_to_yaml_file",[arg1,arg2].to_yaml)然后,在您的应用中阅读它:require"yaml"arg
我已经在Sinatra上创建了应用程序,它代表了一个简单的API。我想在生产和开发上进行部署。我想在部署时选择,是开发还是生产,一些方法的逻辑应该改变,这取决于部署类型。是否有任何想法,如何完成以及解决此问题的一些示例。例子:我有代码get'/api/test'doreturn"Itisdev"end但是在部署到生产环境之后我想在运行/api/test之后看到ItisPROD如何实现? 最佳答案 根据SinatraDocumentation:EnvironmentscanbesetthroughtheRACK_ENVenvironm
之前在培训新生的时候,windows环境下配置opencv环境一直教的都是网上主流的vsstudio配置属性表,但是这个似乎对新生来说难度略高(虽然个人觉得完全是他们自己的问题),加之暑假之后对cmake实在是爱不释手,且这样配置确实十分简单(其实都不需要配置),故斗胆妄言vscode下配置CV之法。其实极为简单,图比较多所以很长。如果你看此文还配不好,你应该思考一下是不是自己的问题。闲话少说,直接开始。0.CMkae简介有的人到大二了都不知道cmake是什么,我不说是谁。CMake是一个开源免费并且跨平台的构建工具,可以用简单的语句来描述所有平台的编译过程。它能够根据当前所在平台输出对应的m
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1.1.1 YARN的介绍 为克服Hadoop1.0中HDFS和MapReduce存在的各种问题⽽提出的,针对Hadoop1.0中的MapReduce在扩展性和多框架⽀持⽅⾯的不⾜,提出了全新的资源管理框架YARN. ApacheYARN(YetanotherResourceNegotiator的缩写)是Hadoop集群的资源管理系统,负责为计算程序提供服务器计算资源,相当于⼀个分布式的操作系统平台,⽽MapReduce等计算程序则相当于运⾏于操作系统之上的应⽤程序。 YARN被引⼊Hadoop2,最初是为了改善MapReduce的实现,但是因为具有⾜够的通⽤性,同样可以⽀持其他的分布式计算模
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