项目概览：

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立项原因

1. 公司需要对各个业务接口进行压力测试
2. 之前一直使用的阿里云PTS，但是碰巧PTS账号压测包用光、同时费用可不便宜。

所以就有了立项的理由

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因该项目只内部使用，同时个人精力、水平有限。故开源，望提升项目品质和性能、提供更好的压测服务

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项目介绍：

1. 在ngrinder基础上做的二次开发
2. 完整功能由ngrinder、ngrinder-sampling组成，同时需要安装agent、monitor
3. ngrinder-sampling负责场景的创建、ngrinder负责下发测试和报告收集、agent服务脚本测试、monitor负责代理机器的硬件使用情况
4. 项目使用mysql做数据存储，场景生成脚本使用svn做版本控制，脚本由groovy生成

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项目安装:

一. ngrinder

所需环境:jdk1.8、maven、idea

1. 下载 http://192.168.0.167/changli/ngrinder.git
2.  导入idea后，在父类的pom.xml文件中添加repository（因为有几个包有问题，没有发布在中央仓库）
    
    ```
    <repositories>
        <repository>
    			<id>ngrinder-core</id>
    			<url>https://github.com/nhnopensource/nhnopensource.maven.repo/raw/master/releases</url>
    	</repository>
    </repositories>
    ```
    ps：如果下载有问题，可以挂上vpn进行操作。
3. 修改项目的jdk版本，设置为1.8.X
4. 将 ngrinder-controller打成的war包上传至服务器
5. 启动

```
nohup java -XX:MaxMetaspaceSize=512m -jar /root/ngrinder/ngrinder-controller-3.4.3.war --port 8080 < /dev/null &
```
6. 启动后被解压到~/.ngrinder/下， 日志查看等可到该处查看
7. 可在此时修改database.conf、system.conf系统配置、数据库链接
    注意服务器要在/etc/hosts中添加ip的映射，不然会存在问题

二. ngrinder-sampling

所需环境:golang1.11.13、beego、bee

1. 下载 http://192.168.0.167/changli/ngrinder-sampling.git
2. 执行根目录下的pack.bat打包出ngrinder-sampling.tar.gz上传至服务器
3. 解压后可修改conf/app.conf文件，修改数据库、系统配置
4. 执行nuhup ./ngrinder-sampling & 启动

三. agent

1. 登陆http://192.168.0.11:8080/
2. 下载代理，获取到ngrinder-agent-3.4.3-192.168.0.11.tar
3.  上传到代理机器，解压 执行run_agent_bg.sh

四. monitor

1. 下载监控ngrinder-monitor-3.4.3.tar
2. 上传至服务器，解压 执行run_monitor_bg.sh

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项目讲解：

1. 登陆 http://192.168.0.11:8090/

   钉钉扫码登陆或者账号登陆，账号只能由管理员在ngrinder后台创建

2. 公告

   公告可由管理员在ngrinder进行修改，及时通知使用用户是否有动态

3. 创建压测

   1. 场景配置：配置接口基本信息 body参数可定义为${**}，执行时随机获取数据源内的数据

   2. 数据源配置：压测参数来源，csv格式,记得点击保存、否则不生效

   3. 施压配置

   4. 高级设置

   5. 添加监控

   6. 保存配置

      将场景压测保存，并跳转到压测场景列表

   7. 调试场景

      对场景压测进行单次测试，校验录入执行是否符合结果预期. 返回结果为本场景请求信息

   8. 保存去压测

      分为马上运行和预约两部分，预约需要制定执行时间.点击后跳转到压测场景列表
      

4. 压测场景

   创建的场景在此查看，可搜索、修改、删除

5. 压测报告

   所有进行的压测可在此进行查看、删除

   1. 查看详情

      可查看压测的详细信息，生成的图标，以及检测机器的使用情况。也可下载压测报告的csv文件

   2. 查看采样日志

      采样率按照10%的比例进行的收集

      

   3. 删除

      删除后，本次压测对应的数据、压测结果等全部删除不可找回。删除时，请仔细考虑。