性能分析 - JMeter 压测

作为Java开发者，我们常关注代码逻辑和功能实现，但高并发下的性能瓶颈才是线上系统的“隐形杀手”。JMeter作为Apache开源压测工具，能模拟海量用户请求，帮助我们发现：

接口响应时间延迟
数据库连接池耗尽
线程阻塞、内存泄漏
微服务链路雪崩效应

JMeter核心概念速览

测试计划(Test Plan)

压测的顶层容器，可添加线程组、监听器等组件。

线程组(Thread Group)

模拟并发用户的核心单元，关键参数：

线程数（模拟用户数）
Ramp-Up时间（用户启动间隔，秒）
循环次数（每个用户执行次数）

采样器(Sampler)

支持HTTP、JDBC、JMS、Java请求等协议，Java开发者常用：

HTTP Request：测试RESTful API
JDBC Request：压测数据库性能
Java Request：直接调用Java方法（需集成JMeter插件）

监听器(Listener)

收集结果的组件，推荐：

聚合报告(Aggregate Report)：TPS、响应时间统计
响应时间图(Response Time Graph)：可视化波动
后端监听器(Backend Listener)：实时输出结果到InfluxDB+Grafana

实战：压测Spring Boot API

场景：测试 /api/users 接口的QPS（每秒查询率）

执行步骤

关键配置

HTTP请求路径：http://localhost:8080/api/users

请求头：Content-Type: application/json

请求体（JSON）：

json
{ "page": 1, "size": 10 }

断言：响应状态码200，响应时间<500ms

分布式压测（提升并发能力）

在使用Jmeter进行性能测试时，如果并发数比较大(比如项目需要支持1000并发)，单台主机的配置(CPU和内存)可能无法支持，这时可以使用Jmeter提供的分布式测试的功能。

执行原理

Jmeter分布式测试时，本地jmeter作为控制机(master)，其它机器做为执行机(slave)。执行时，master会把脚本发送到每台slave上，slave 拿到脚本后就开始执行。执行完成后，slave会把结果回传给master，master会收集所有slave的信息并汇总。

配置

控制机(master)配置

修改apache-jmeter-5.1.1\bin目录里的jmeter.properties文件，在260行新增remote_hosts配置，配置里配置的是两台slave主机的ip和slave主机里安装的jmeter的端口号。

执行机（slave）配置

解压jdk和jmeter后，配置环境变量

bash
#java环境变量export JAVA_HOME=/software/jdk1.8.0_131/export 

PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATHexport
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar

#jmeter环境变量expor 

JMETER_HOME=/software/apache-jmeter-5.1.1export 
CLASSPATH=$JMETER_HOME/lib/ext/ApacheJMeter_core.jar:$JMETER_HOME/lib/jorphan.jar:$JMETER_HOME/lib/logkit-2.0.jar:$CLASSPATHexport PATH=$JMETER_HOME/bin/:$PATH

修改jmeter部分配置，打开/ apache-jmeter-5.1.1/bin目录

（1）修改jmeter.properties文件

sh
#ip是这台slave主机的ip
remote_hosts=192.168.0.132 

#端口号是jmeter自定义的端口号，默认是1099
server_port=1098

注意

该remote_hosts和server_port配置需要和本地master的jmeter.properties文件里新增的260行配置一致。

sh
server.rmi.localport=1098

sh
# ssl 设置为 true，否则远程执行，会报一个ssl错误
server.rmi.ssl.disable ＝ true

sh
#防止响应回来的数据有中文乱码
jmeter.save.saveservice.response_data=true 
jmeter.save.saveservice.samplerData=true

（2）修改jmeter-server文件

sh
# 配置这台slave主机的ip
RMI_HOST_DEF=-Djava.rmi.server.hostname=192.168.0.132

配置完成以后，启动各个slave上的jmeter

bash
# 控制机执行（分发任务）
jmeter -n -t test.jmx -R 192.168.1.101,192.168.1.102

# 压力机启动Agent
jmeter-server -Djava.rmi.server.hostname=192.168.1.101

执行测试

本地远程连接slave主机上的jmeter，并执行脚本（有两种启动方式）

例如：本地jmeter脚本是往数据库里添加随机数据，循环20次。

结果分析技巧

核心指标解读

指标	健康值	说明
TPS	>100 (根据业务调整)	每秒处理请求数
Avg Response Time	<300ms	平均响应时间
Error %	0%	请求失败率
90th Percentile	<800ms	90%请求的响应时间上限

典型性能瓶颈定位

TPS低 + CPU占用高 → Java代码效率问题（如算法优化）
TPS低 + DB CPU高 → SQL慢查询（需EXPLAIN分析）
错误率突增 → 线程池满/连接超时（调整资源池配置）

分析技巧指南

除了关注平均响应时间 → 还应监控90/95百分位数

将压测环境配置与生产一致 → 确保JVM参数、DB配置同步

关注垃圾回收日志 → 添加JVM参数：-XX:+PrintGCDetails -Xloggc:gc.log

总结

JMeter是Java开发者性能优化的“显微镜”。通过科学压测+结果分析，我们不仅能预防系统崩溃，更能精准定位代码层缺陷。

记住：没有压测的性能优化，如同盲人摸象！