我们正在使用Taurus作为Azure管道的一部分运行测试。我们有一个python脚本，可扩展到10个节点（节点大小：standard_B8ms）和10个JMeter工作进程。JMeter脚本将结果报告给Grafana。在运行测试时，我们可以看到节点上的（Grafana、报告和JMeter）进程。
所观察到的问题是，当使用5个线程在本地运行测试时，使用不同的登录，脚本工作正常，没有错误。我们将测试扩展到5个节点和5个工作站上的35个用户，在事务中观察到错误。这与使用多个节点有什么关系吗？我们使用“bzm -随机CSV数据集配置”插件来确保没有错误。T个用户跨节点登录到应用程序中，同时用户增加。
从节点资源的Angular 来看，没有问题。CPU在上升过程中最多达到10%，然后下降。
有没有其他人观察到这一点？如果有，提高JMeter测试可靠性的有效解决方案是什么？使用Custom Thread Groups之一控制斜坡上升和保持时间是否更好？
- 谢谢-谢谢
1条答案
按热度按时间nbewdwxp1#
如果该问题在较低负载（5个线程）下无法重现，而在较高负载（35个线程）下重现，则肯定与受测系统过载且无法处理如此大量的虚拟用户有关。
还要注意的是，当您在distributed mode中运行测试时，您在Thread Group中设置的线程数将乘以JMeter slave的数量，因此：
因此，请检查以下内容：
error.jtl文件jmeter.log文件，如果它没有提供任何有意义的信息increase JMeter logging verbosity to DEBUG level