内容简介：ServerAgent作为一个服务端性能监控插件，结合JMeter自身插件PerfMon可以实现JMeter压测的图形化实时监控，具有良好的实用性。下面讲解一个应用实例思路：1. 插件准备
ServerAgent作为一个服务端性能监控插件，结合JMeter自身插件PerfMon可以实现JMeter压测的图形化实时监控，具有良好的实用性。下面讲解一个应用实例
思路：
1. 插件准备
2.打开代理
3.编写脚本
4.观察监控指标
一、插件准备
下载JMeter Plugins Manager.jar包，扔到/lib/ext
启动JMeter，选项》Plugins Manager 下载PerfMon 》 apply
二、打开代理
下载 ServerAgent-2.2.3.zip
解压到服务端和本地windows系统的文件夹下
服务端启动./startAgent.sh
windows端启动./startAgent.bat
本地打开telnet进行测试，telent serverIP port
三、编写脚本
编写脚本、添加监控组件，见图
四、观察监控指标
见下图
由此可见：等监控指标趋于稳定后，此接口的tps吞吐量为3100/sec左右。
Linux公社的RSS地址 ： https://www.linuxidc.com/rssFeed.aspx
本文永久更新链接地址： https://www.linuxidc.com/Linux/2018-12/155913.htm
以上所述就是小编给大家介绍的《JMeter接口压测——ServerAgent监控服务端性能指标》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持！
本站部分资源来源于网络，本站转载出于传递更多信息之目的，版权归原作者或者来源机构所有，如转载稿涉及版权问题，请联系我们。
神经网络与机器学习（原书第3版）
[加] Simon Haykin / 申富饶、徐烨、郑俊、晁静 / 机械工业出版社 / 2011-3 / 79.00元
神经网络是计算智能和机器学习的重要分支，在诸多领域都取得了很大的成功。在众多神经网络著作中，影响最为广泛的是Simon Haykin的《神经网络原理》（第3版更名为《神经网络与机器学习》）。在本书中，作者结合近年来神经网络和机器学习的最新进展，从理论和实际应用出发，全面、系统地介绍了神经网络的基本模型、方法和技术，并将神经网络和机器学习有机地结合在一起。 本书不但注重对数学分析方法和理论的探......一起来看看 《神经网络与机器学习（原书第3版）》 这本书的介绍吧!
