【Linux 服务器上搭建 JMeter 性能测试与监控环境（实战版）】

课程：B站大学
记录linux搭建性能测试环境，后续分享locust性能测试框架

Linux 服务器上搭建 JMeter 性能测试与监控环境（实战版）

- [前言：为什么我劝你把 JMeter 搬到 Linux 上](#前言：为什么我劝你把 JMeter 搬到 Linux 上)
- [一、服务器准备：你需要什么样的 Linux](#一、服务器准备：你需要什么样的 Linux)
- - [1.1 配置应该选多大](#1.1 配置应该选多大)
  - [1.2 推荐用什么系统](#1.2 推荐用什么系统)
- [二、安装 JDK：JMeter 的依赖](#二、安装 JDK：JMeter 的依赖)
- - [2.1 先看看有没有 Java](#2.1 先看看有没有 Java)
  - [2.2 安装 OpenJDK](#2.2 安装 OpenJDK)
  - [2.3 配置环境变量](#2.3 配置环境变量)
- [三、安装 JMeter：几步搞定](#三、安装 JMeter：几步搞定)
- - [3.1 下载解压](#3.1 下载解压)
  - [3.2 配置环境变量](#3.2 配置环境变量)
  - [3.3 目录结构规划](#3.3 目录结构规划)
- 四、把脚本传到服务器上
- - [4.1 怎么传文件](#4.1 怎么传文件)
  - - [方法一：scp 命令（，推荐）](#方法一：scp 命令（，推荐）)
    - [方法二：SFTP 工具](#方法二：SFTP 工具)
    - [方法三：Git 仓库](#方法三：Git 仓库)
  - [4.2 路径问题要留意](#4.2 路径问题要留意)
- [五、非 GUI 模式怎么跑压测](#五、非 GUI 模式怎么跑压测)
- - [5.1 为什么要用命令行模式](#5.1 为什么要用命令行模式)
  - [5.2 核心命令就这一行](#5.2 核心命令就这一行)
  - [5.3 实际跑一下](#5.3 实际跑一下)
  - [5.4 控制并发数和时长](#5.4 控制并发数和时长)
  - - [方式一：改 JMX 脚本里的参数](#方式一：改 JMX 脚本里的参数)
    - 方式二：写个自动化脚本
  - [5.5 报告怎么看](#5.5 报告怎么看)
- 六、监控方案：压测时服务器状态怎么看
- - [6.1 为什么必须监控](#6.1 为什么必须监控)
  - [6.2 最简单：top 命令](#6.2 最简单：top 命令)
  - [6.3 更好用：htop](#6.3 更好用：htop)
  - [6.4 进阶方案：Prometheus + Grafana](#6.4 进阶方案：Prometheus + Grafana)
  - - [快速安装（用 Docker）：](#快速安装（用 Docker）：)
  - [6.5 常用监控指标一览](#6.5 常用监控指标一览)
  - [6.6 快速判断服务器能不能扛](#6.6 快速判断服务器能不能扛)
- 七、常见问题与坑
- - [7.1 压测发不出去](#7.1 压测发不出去)
  - [7.2 JMeter 报 OOM](#7.2 JMeter 报 OOM)
  - [7.3 报告生成失败](#7.3 报告生成失败)
  - [7.4 注意事项](#7.4 注意事项)
- 八、总结
实践是检验整理的唯一标准

前言：为什么我劝你把 JMeter 搬到 Linux 上

在性能测试的工程化实践中，GUI 永远只负责"调试"，而非"执行"。

鉴于 Windows 桌面环境在资源调度和高并发下的固有局限，我已将全套压测环境迁移至 Linux 服务器。这不仅规避了 GUI 渲染带来的性能损耗，更为实时监控和结果准确性提供了底层保障。

本文将毫无保留地分享这套 Linux 压测环境的搭建全流程。

假设你已备好 .jmx脚本，我们直接上实战。

一、服务器准备：你需要什么样的 Linux

1.1 配置应该选多大

很多新手问这个问题，我直接给个参考：

┌──────────┬────────┬───────┬─────────┐

│ 并发数 │ CPU │ 内存 │ 带宽 │

├──────────┼────────┼───────┼─────────┤

│ 50 以下 │ 4 核 │ 8GB │ 5Mbps │

│ 50-100 │ 8 核 │ 16GB │ 10Mbps │

│ 100 以上 │ 16 核+ │ 32GB+ │ 20Mbps+ │

└──────────┴────────┴───────┴─────────┘

当然这个不是死的，如果你只是跑简单的接口压测，4 核 8GB 也够用。关键是压测之前先用低并发试试水，看看服务器资源占用情况。

1.2 推荐用什么系统

CentOS 7/8、Ubuntu 18.04+、Debian 9+ 这些主流发行版都行。我个人偏好 CentOS 7，稳，而且很多公司服务器都是这个。

至于云服务器还是物理机，看你们公司情况。云服务器的好处是弹性，有问题随时可以加配置。

二、安装 JDK：JMeter 的依赖

2.1 先看看有没有 Java

很多 Linux 服务器默认已经装了 Java，先检查一下：

python 复制代码

  java -version

如果显示版本号了，说明有 Java，可以跳过安装这一步。如果没有，显示 "command not found"，继续往下看。

2.2 安装 OpenJDK

JMeter 5.x 需要 JDK 8 以上，但我建议你用 JDK 11。JDK 17 虽然新，但容易出现兼容性问题，JDK 11 是 LTS 版本，稳定。

CentOS / RHEL 系列：

1、安装 JDK 11

python 复制代码

yum install -y java-11-openjdk java-11-openjdk-devel

2、验证安装

python 复制代码

java -version

3、应该看到类似输出：

python 复制代码

# openjdk version "11.0.20" 2023-07-18
   # OpenJDK Runtime Environment (build 11.0.20+8-b23)
   # OpenJDK 64-Bit Server VM (build 11.0.20+8-b23, mixed mode)

Ubuntu / Debian 系列：

python 复制代码

 apt update
   apt install -y openjdk-11-jdk

2.3 配置环境变量

为了方便以后使用，最好配置一下环境变量：

1、打开 profile 文件

python 复制代码

   vim /etc/profile

#2、在文件末尾添加这两行（按 i 进入编辑模式）

python 复制代码

  export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk
  export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

3、按 ESC 退出编辑模式，输入 :wq 保存退出

4、生效配置

python 复制代码

source /etc/profile

5、验证

python 复制代码

 echo $JAVA_HOME

小技巧：如果你不确定 JDK 安装路径，可以用 find /usr -name "java" 命令找一下。

三、安装 JMeter：几步搞定

3.1 下载解压

官方下载的是 tar.gz 包，解压就能用，不需要编译安装：

1、进到你想放的目录，我习惯放 /opt

python 复制代码

 cd /opt

2、下载 JMeter（用清华镜像源会快一点）

python 复制代码

   wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/jmeter/binaries/apache-jmeter-5.6.3.tgz

3、解压

python 复制代码

 tar -zxf apache-jmeter-5.6.3.tgz

4、为了好记，改个短名字

python 复制代码

   mv apache-jmeter-5.6.3 jmeter

5、查看目录结构

python 复制代码

   ls -la /opt/jmeter/

6、应该看到 bin、lib、docs 这些目录

3.2 配置环境变量

还是编辑 /etc/profile：

python 复制代码

   vim /etc/profile

1、添加这两行

python 复制代码

  export JMETER_HOME=/opt/jmeter
   export PATH=$PATH:$JMETER_HOME/bin

2、保存退出

python 复制代码

   source /etc/profile

3、验证安装成功

python 复制代码

 jmeter --version

4、应该看到：

python 复制代码

   # Created the tree successfully using ./bin/healthcheck.properties
   # Apache JMeter 5.6.3

记住：以后在任意目录输入 jmeter 就能运行，不用每次都 cd 到 bin 目录。

3.3 目录结构规划

建议一开始就规划好目录，省得以后乱找文件：

1、创建项目目录

python 复制代码

   mkdir -p /root/jmeter/{test-plans,scripts,data/csv,config,reports,logs}

2、解释一下每个目录干啥的

python 复制代码

   # test-plans/   放你的 .jmx 脚本文件
   # scripts/      放你写的自动化脚本
   # data/csv/     放测试数据
   # config/       放配置文件
   # reports/      放生成的 HTML 报告
   # logs/        放运行日志

四、把脚本传到服务器上

4.1 怎么传文件

你本地写好的 JMX 脚本，需要传到服务器上。以下几种方式看哪个方便：

方法一：scp 命令（，推荐）

1、在你本地电脑的终端运行，不是服务器上

python 复制代码

 scp /你本地/的路径/你的脚本.jmx root@服务器IP:/root/jmeter/test-plans/

2、传 CSV 数据也是同理

python 复制代码

scp /你本地/的路径/testdata.csv root@服务器IP:/root/jmeter/data/csv/

方法二：SFTP 工具

用 FileZilla 之类的工具，界面跟普通 FTP 一样，左边选本地文件，右边选服务器目录，拖过去就行。

方法三：Git 仓库

如果脚本纳入版本管理，直接在服务器上 clone：

python 复制代码

cd /root
   git clone https://github.com/你的仓库地址/jmeter-scripts.git

4.2 路径问题要留意

这里有个大坑：Windows 和 Linux 路径格式不一样。

Windows 路径：C:\Users\test\data.csv
Linux 路径：/root/jmeter/data/csv/data.csv

如果你在 JMX 脚本里用了绝对路径，传到服务器上 100% 会报错。解决办法：

用相对路径：CSV 文件和 JMX 放在同一目录，引用时用 ./data.csv 或直接写文件名
上传后手动改：传到服务器上，用 sed 命令批量替换路径

我推荐第一种，简单省事。

五、非 GUI 模式怎么跑压测

5.1 为什么要用命令行模式

这个问题必须单独说清楚。很多新手觉得 GUI 界面直观，但 GUI 会消耗额外资源。你是来做压测的，服务器资源要用来产生压力，而不是给图形界面用的。专业压测都是用命令行模式，也叫非 GUI 模式。

5.2 核心命令就这一行

1、切到项目目录

python 复制代码

   cd /root/jmeter

2、执行压测

python 复制代码

   jmeter -n \
     -t test-plans/你的脚本.jmx \
     -l results/测试结果.jtl \
     -e -o reports/报告目录

参数解释：

-n ：非 GUI 模式，必须加
-t ：指定测试脚本文件
-l ：指定结果保存文件（jtl 格式）
-e ：测试结束后生成 HTML 报告
-o ：报告输出目录，注意这个目录必须为空

5.3 实际跑一下

python 复制代码

   cd /root/jmeter

1、执行脚本

python 复制代码

jmeter -n \
     -t test-plans/api_test.jmx \
     -l results/test_50.jtl \
     -e -o reports/test_50

2、运行过程中会显示进度

python 复制代码

# Running the test!
   # Summarising data...Done.

5.4 控制并发数和时长

有两种方式：

方式一：改 JMX 脚本里的参数

在脚本里把线程数、持续时间改成变量形式，然后用命令行传入具体值：

python 复制代码

 # 在 JMX 里把线程数改成 ${thread_num}，时长改成 ${duration}
   # 然后命令行这样传参

   jmeter -n \
     -t test-plans/api_test.jmx \
     -l results/test_50.jtl \
     -e -o reports/test_50 \
     -Jthread_num=50 \
     -Jduration=300

方式二：写个自动化脚本

每次敲一长串命令容易出错，我写了个简单的脚本：

python 复制代码

 #!/bin/bash

   # 默认值
   THREADS=50
   DURATION=300

   # 读取参数
   while getopts "t:d:h" opt; do
     case $opt in
       t) THREADS=$OPTARG ;;
       d) DURATION=$OPTARG ;;
       h) echo "用法: $0 -t 并发数 -d 时长(秒)"
          exit ;;
     esac
   done

   # 生成报告目录名（带时间戳）
   TIMESTAMP=$(date +"%Y%m%d_%H%M%S")

   echo "开始压测：${THREADS}并发，${DURATION}秒"

   jmeter -n \
     -t /root/jmeter/test-plans/api_test.jmx \
     -l /root/jmeter/results/test_${THREADS}_${TIMESTAMP}.jtl \
     -e -o /root/jmeter/reports/test_${THREADS}_${TIMESTAMP} \
     -Jthread_num=${THREADS} \
     -Jduration=${DURATION}

   echo "完成！报告在 /root/jmeter/reports/test_${THREADS}_${TIMESTAMP}"

保存为 run_test.sh，给执行权限就能用：

python 复制代码

   chmod +x run_test.sh

示例：跑 30 并发，5 分钟

python 复制代码

   ./run_test.sh -t 30 -d 300

5.5 报告怎么看

压测结束后，进入报告目录，用浏览器打开 index.html。重点看这几个指标：

Average：平均响应时间，越小越好
90% Line / 95% Line / 99% Line：90% / 95% / 99% 的请求在多少毫秒内完成，更能反映真实体验
Throughput：TPS，每秒处理请求数，这个越大说明性能越好
Error %：错误率，压测要求是 0%

截图描述：聚合报告页面顶部有一排数字卡片，显示样本数、平均响应时间、中位数、90分位、95分位、99分位、最小值、最大值、错误率、吞吐量等指标。中间是响应时间随时间变化的折线图，底部是每个请求的详细列表，包括请求名称、样本数、平均

值、异常比例等。

六、监控方案：压测时服务器状态怎么看

6.1 为什么必须监控

压测的时候，服务器状态直接影响结果准确性。你以为系统在扛压，其实服务器 CPU 已经 100% 了，测试结果当然不准。所以压测必须配合监控，发现服务器瓶颈。

6.2 最简单：top 命令

服务器自带，不用安装任何软件：

1、直接运行

python 复制代码

top

截图描述：top 界面分为上下两部分。上半部分是系统状态，显示当前时间、运行时间、登录用户数、负载平均值（三个数字分别代表1分钟/5分钟/15分钟的平均负载）。接着是 CPU

使用情况，按用户进程、系统进程、IO等待等分类显示。下半部分是进程列表，按 CPU 占用排序，每行显示 PID、用户名、CPU 占用百分比、内存占用、命令名等。按 q 退出。

重点看这几个：

load average：负载平均值。如果数值超过 CPU 核心数，说明有进程在排队了。4 核 CPU 负载超过 4，就要小心。
%CPU：压测时 JMeter 进程（java 进程）应该占用比较高
%MEM：内存别超过 80%，超过容易 OOM

6.3 更好用：htop

如果觉得 top 不够直观，装 htop，彩色界面 + 鼠标操作：

1、 CentOS

python 复制代码

   yum install -y htop

2、 Ubuntu

python 复制代码

   apt install -y htop

3、运行

python 复制代码

   htop

截图描述：htop 界面比 top 漂亮很多。顶部有三个横条，分别是 CPU、内存、交换分区的使用率，用不同颜色区分。中间是进程列表，可以用方向键滚动查看。最下方是功能键说明，F9 可以杀掉进程，F3

可以搜索进程。这个界面支持鼠标点击操作，比如点击内存列就能按内存占用排序，看起来比 top 舒服多了。

6.4 进阶方案：Prometheus + Grafana

如果你是长期做性能测试，或者需要监控多台服务器，推荐装这套。架构大概是这么回事：

┌─────────────┐ 抓指标 ┌─────────────┐ 告警 ┌─────────────┐

│ 目标服务器 │ ─────────> │ Prometheus │ ────────> │ Alertmanager│

│(Node Exporter)│ │ │ │ │

└─────────────┘ └──────┬──────┘ └─────────────┘

│

▼

┌─────────────┐

│ Grafana │ <-- 可视化面板

└─────────────┘

为什么选这套：

Prometheus：专门存时序数据的数据库，监控场景首选
Grafana：图表特别漂亮，可以自己拼仪表盘
Alertmanager：支持告警，可以推送到钉钉、飞书、邮件

快速安装（用 Docker）：

1、装 Docker

python 复制代码

   yum install -y docker docker-compose

2、启动

python 复制代码

   systemctl start docker

3、创建项目目录

python 复制代码

 mkdir -p /root/monitoring-stack
   cd /root/monitoring-stack

4、这里需要 docker-compose.yml 文件，先创建

python 复制代码

   vim docker-compose.yml

把以下内容粘进去：

python 复制代码

version: '3.1'

   services:
     prometheus:
       image: prom/prometheus:latest
       volumes:
         - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
         - ./prometheus-data:/prometheus
       ports:
         - "9090:9090"

     node-exporter:
       image: prom/node-exporter:latest
       ports:
         - "9100:9100"

     grafana:
       image: grafana/grafana:latest
       ports:
         - "3000:3000"
       volumes:
         - ./grafana-data:/var/lib/grafana

再创建 prometheus.yml：

python 复制代码

global:
     scrape_interval: 15s

   scrape_configs:
     - job_name: 'node'
       static_configs:
         - targets: ['node-exporter:9100']

启动服务：

python 复制代码

docker-compose up -d

启动成功后：

Grafana：http://你的服务器IP:3000 （首次登录账号 admin/admin）
Prometheus：http://你的服务器IP:9090

截图描述：Grafana 首页是一个监控仪表盘，展示了多个面板。顶部是 CPU 使用率折线图，蓝色曲线从 0% 走到 30% 左右。左侧导航栏可以切换仪表盘和数据源。右侧有告警列表，显示"CPU

使用率正常"。页面下方还有内存使用率、磁盘使用率、网络流量等图表。

6.5 常用监控指标一览

┌────────────┬──────────┬──────────────────────────┐

│ 指标 │ 正常范围 │ 超过会怎样 │

├────────────┼──────────┼──────────────────────────┤

│ CPU 使用率 │ < 70% │ 持续 >85% 会影响压测结果 │

│ 内存使用率 │ < 80% │ >90% 可能 OOM 崩溃 │

│ 磁盘 IO │ 正常 │ IO 等待高会影响响应时间 │

│ 网络带宽 │ < 50% │ 跑满了请求会超时 │

└────────────┴──────────┴──────────────────────────┘

6.6 快速判断服务器能不能扛

压测期间另一个终端跑 top，观察 java 进程：

CPU < 50%：服务器很轻松，可以继续加压
CPU 50%-80%：开始吃力了
CPU > 80%：基本到瓶颈了，再加也没意义

七、常见问题与坑

7.1 压测发不出去

先检查几个地方：

目标服务器端口开着没
防火墙有没有拦截
网络通不通：telnet 目标IP 端口

7.2 JMeter 报 OOM

内存不够了，改 bin/jmeter 里的堆内存设置：

python 复制代码

vim /opt/jmeter/bin/jmeter

python 复制代码

 # 找到这行
   HEAP="-Xms1g -Xmx1g"

   # 改成更大，比如 4GB
   HEAP="-Xms4g -Xmx4g"

7.3 报告生成失败

常见原因：

结果文件格式不对，确保 JMX 里设置成 CSV 格式
-o 指定的目录不是空的，用新目录或者先清空

7.4 注意事项

选好时间：压测尽量选凌晨或周末，别影响正常用户
提前打招呼：跟运维、后端同事都说一声
从小开始：先低并发跑通，再逐步加压
全程监控：压测过程中别走开，随时看服务器状态

八、总结

Linux 上跑 JMeter 压测就这么点事：

装 JDK：用 OpenJDK 11
装 JMeter：解压就行，配环境变量
传脚本：用 scp 或 SFTP
跑压测：jmeter -n -t -l -e -o 这几个参数记住
做监控：top/htop 或者 Prometheus + Grafana

核心就一句话：服务器资源要用来压测，不是给图形界面用的。

✦ 希望这篇文章能帮你快速搭建起 Linux 压测环境。如果有问题，评论区见。

【Linux 服务器上搭建 JMeter 性能测试与监控环境（实战版）】

Linux 服务器上搭建 JMeter 性能测试与监控环境（实战版）

前言：为什么我劝你把 JMeter 搬到 Linux 上

一、服务器准备：你需要什么样的 Linux

1.1 配置应该选多大

1.2 推荐用什么系统

二、安装 JDK：JMeter 的依赖

2.1 先看看有没有 Java

2.2 安装 OpenJDK

2.3 配置环境变量

三、安装 JMeter：几步搞定

3.1 下载解压

3.2 配置环境变量

3.3 目录结构规划

四、把脚本传到服务器上

4.1 怎么传文件

方法一：scp 命令（，推荐）

方法二：SFTP 工具

方法三：Git 仓库

4.2 路径问题要留意

五、非 GUI 模式怎么跑压测

5.1 为什么要用命令行模式

5.2 核心命令就这一行

5.3 实际跑一下

5.4 控制并发数和时长

方式一：改 JMX 脚本里的参数

方式二：写个自动化脚本

5.5 报告怎么看

六、监控方案：压测时服务器状态怎么看

6.1 为什么必须监控

6.2 最简单：top 命令

6.3 更好用：htop

6.4 进阶方案：Prometheus + Grafana

快速安装（用 Docker）：

6.5 常用监控指标一览

6.6 快速判断服务器能不能扛

七、常见问题与坑

7.1 压测发不出去

7.2 JMeter 报 OOM

7.3 报告生成失败

7.4 注意事项

八、总结

实践是检验整理的唯一标准