目录：导读
前言
负载测试性能场景–阶梯式
回顾一下负载测试的概念： 负载测试是逐步增加并发用户数，找到性能拐点。 关键词是“逐步增加并发用户”。
那么要做到逐步增加，肯定不能使用普通的线程组，不然每次增加用户数都得手动改一次线程数，那得改到什么时候。
所以这里就需要用到插件：jpgc
使用插件管理器，找到jpgc - Standard Set 插件并安装
然后添加新的线程组，但这里不是再添加普通的线程组了，而是添加jp@gc - Stepping Thread Group (deprecated)
This group will start：线程组最大启动的用户数；
First，wait for：首次启动用户时，将等待多少秒后才开始启动；
Then start：首次启动多少个用户数；
Next，add; every：这是一个组合，意思是接下来每次启动N个用户后持续运行N秒。Next，add是指每次启动的用户数，every是指持续运行时间
using ramp-up：每次启动用户的时长，其实就是在多少秒内启动多少个用户数；
Then hold load for： 所有用户启动后持续运行N秒；
Finally, stop； every: 这也是一个组合，意思是每个N秒停止N个用户；
场景实战
接下来就是实战了，利用负载测试找到性能的拐点。
举例，现在不知道当前系统或接口的性能拐点在哪，那么可以设置：一开始运行10个用户，然后每运行1分钟后增加10个用户，直到增加到50个用户后持续运行120秒，最后每秒停止10个用户。
另外由于现在使用的是阶梯性能场景，这个场景下是无法用聚合报告的，因为聚合报告是要计算持续时间内的平均值，一旦并发用户数改变了，这个平均值就不准确了。
所以这里使用到另外的监听器
jp@gc - Active Threads Over Time： 随着时间变化的并发用户数
jp@gc - Response Times Over Time： 随着时间变化的响应时间图
jp@gc - Transactions per Second： 随着时间变化的TPS图
上面的三张图由于不像聚合报告有具体的平均值，所以在看的时候可能对平均值的把握不会太准确。
但这个其实影响并不大，首先从上面三张图片可以看出： 随着并发用户数的增加，响应时间也在增加，有很明显的上升趋势；
而TPS的图由于波动比较大，不好判断中心线在哪，但其实也可以发现随着并发用户数的增加，TPS的波动幅度会越来越大。
经上述结果，可以简单得到一个结论是，当前系统的性能拐点大约在20~40个并发用户之间。
这还没完，在实际工作中，如果得到一个范围值且范围值符合业务期望值时，最好是根据当前范围值继续压，尽可能找到粒度尽可能小的数值，范围值一旦过大，对未来的性能测试并不能做到一个参考标准，那这次的性能测试基本就是白费了。
如当前系统的拐点大约在20~40个并发用户之间，那么可以设置为：一开始运行20个并发用户，每隔60秒后启动5个并发用户，直到启动到40个并发用户后，持续运行120秒。
以此类推，尽可能找到粒度尽可能小的值，而这个值就是最大的并发用户数。
备注
负载测试场景使用的阶梯线程组有一个弊端，它每次增加的并发用户数总是相同的，然而实际情况中，我们的并发用户数是时刻发生变化的，也正因如此，上述的这个线程组后面是标识了“deprecated”，意思就是这个线程组已经不推荐使用了，因为它只能解决这种单一的性能测试。其它在后面会讲到解决这个问题。
另外，阶梯线程组设计的规律：
缓起步，快结束；因为突然间一瞬间大量请求发给服务器，服务器可能会崩，在做负载测试阶段并不推荐做这种测试，后面再讲这种瞬间大量请求的场景该怎么设计。
压力测试性能场景
压力测试的关键词是：长时间、稳定的。
压力测试的并发用户数有两种选择：
最大并发用户数的20%；
最大并发用户数的80%；
根据情况来选择即可。
接下来是关于场景的设置，压力测试的场景设置不限制使用线程组，因为通常情况下压力测试的并发用户数是不变的，因此用普通线程组还是阶梯线程组都可以完成。
| 下面是我整理的2023年最全的软件测试工程师学习知识架构体系图 |
一、Python编程入门到精通
二、接口自动化项目实战
三、Web自动化项目实战
四、App自动化项目实战
五、一线大厂简历
六、测试开发DevOps体系
七、常用自动化测试工具
八、JMeter性能测试
九、总结（尾部小惊喜）
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