今天我们来做一个实例，看下在 JMeter 中，如何合理地设置参数化数据。

正式场景前的基准测试

在没有做业务混合场景之前，我们需要先做 Benchmark 测试，来确定一个登录业务能支持多少的业务量，这样就可以在业务混合场景中，根据场景中各业务的比例来确定登录的数据需要多少真实的数据。

我们继续用上一篇文章中用户登录的例子，单独测试登录业务，结果如下：

Java
summary + 125 in 00:00:04 = 31.0/s Avg: 28 Min: 0 Max: 869 Err: 0 (0.00%) Active: 1 Started: 1 Finished: 0
summary + 3404 in 00:00:30 = 113.2/s Avg: 31 Min: 0 Max: 361 Err: 0 (0.00%) Active: 6 Started: 6 Finished: 0
summary + 4444 in 00:00:30 = 148.4/s Avg: 57 Min: 0 Max: 623 Err: 10 (0.23%) Active: 11 Started: 11 Finished: 0

从上面的结果可以看到登录业务能达到的 TPS 是 113 左右，这里我们取整为 100，以方便后续的计算。

在测试工具中配置参数

在上面的试探性测试场景中，不需要观察系统的资源，只需要根据 TPS 做相应的数据统计即可。

前面我们知道，在这个示例中只做了近 10 万条的用户数据，为了方便示例进程。

下面我们从数据库中查询可以支持登录 5 分钟不重复的用户数据。根据前面的公式，我们需要 30000 条数据。

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