通过案例带你轻松玩转JMeter连载（59）

3定时器

3.1 常数吞吐量定时器

该计时器引入了可变的暂停时间，以使总吞吐量（以每分钟样本数计）尽可能接近指定的数值。当然，如果服务器无法处理该吞吐量，或其他计时器或耗时的测试元素阻碍了吞吐量，实际吞吐量将会降低。请注意，虽然定时器称为常数吞吐量定时器，但其吞吐量值不必是常数。可以通过变量或函数调用来定义，并且在测试过程中可以更改该值。可以通过以下方法进行更改：

使用计数器变量。使用_jexl3、_groovy函数提供变化的值。使用远程BeanShell服务器更改JMeter属性。请注意，在测试过程中不应频繁更改吞吐量值，因为新值需要一段时间才能生效。通过右键点击并在弹出菜单中选择“添加->定时器->Constant Throughput Timer”，如图9所示。

图9 常数吞吐量定时器

通过右键点击并在弹出菜单中选择“添加->定时器->Constant Throughput Timer”，如图9所示。

目标吞吐量（每分钟的样本量）：计时器尝试生成的吞吐量。基于计算的吞吐量。Ø 只有此线程：每个线程将尝试保持目标吞吐量。总吞吐量将与活动线程的数量成比例。Ø 当前线程组中的所有活动线程：目标吞吐量分配给组中的所有活动线程。每个线程将根据需要延迟，具体取决于它上次运行的时间。Ø 所有活动线程：目标吞吐量分配给所有线程组中的所有活动线程。每个线程将根据需要延迟，具体取决于它上次运行的时间。在这种情况下，每个其他线程组都需要具有相同设置的恒定吞吐量计时器。Ø 当前线程组中的所有活动线程（共享）：如上所述，但每个线程都会根据组中任何线程上次运行的时间进行延迟。Ø 所有活动线程（共享）：如上所述；每个线程都会根据任何线程上次运行的时间进行延迟。共享和非共享算法都旨在生成所需的吞吐量，并将产生类似的结果。共享算法应生成更准确的总体交易率。非共享算法应该在线程之间生成更均匀的事务分布。

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3.2 准确的吞吐量定时器

精确吞吐量计时器是一个计时器，使用户能够确定他们希望在测试中运行的吞吐量（每秒/分钟/小时采样器等）。与恒定吞吐量计时器相比，用户在决定如何随时间分布样本时具有更大的灵活性。此外，执行是以随机的方式安排的，从而能够建立恒定的负载。最后，该计时器使用泊松到达计划进行暂停，使其接近真实场景。通过右键点击并在弹出菜单中选择“添加->定时器->Precise Throughput Timer”，如图10所示。

图10 准确的吞吐量定时器

目标吞吐量（每个“吞吐量周期”的样本数）：每个“吞吐量周期”（包括组中的所有线程）要从所有受影响的采样器获取的最大样本数。吞吐量周期（秒）：吞吐量周期。例如，如果“吞吐量”设置为48，“吞吐量周期”设置为24秒，则每秒将获得2个样本。测试持续时间（秒）：用于确保在“测试持续时间”时间段内获得吞吐量*持续时间样本。批处理中的线程数（线程）：如果该值超过1，则多个线程同时离开计时器。平均吞吐量仍然满足“吞吐量”值。批处理中线程之间的延迟（毫秒）：例如，如果设置为36，批处理大小为3，则线程将在x、x+36ms、x+72ms处离开。随机种子（从0更改为随机）注意：不同的计时器最好具有不同的种子值。恒定种子确保计时器在每次测试启动时产生相同的延迟。值“0”表示计时器是真正随机的。

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