jmeter 参数化大数据取唯一值方式 一.用时间函数: 因为时间戳永远没有重复,jmeter参数化,而且要取唯一值,可以考虑用时间函数加上其他函数一起: # 以13位的时间戳作为 userID nowTime = lambda: int(round(time.time() * 1000))userID = str(nowTime())print("userID--------" + userID) 输出结果:userID--------1574172135349 每次输出的结果都不一…

其实看LR已经很久了,每次看到参数化的取值更新时,都没有看透,了解个大概就为止了,也确实挺搞脑子的. 现在理解下来 分成2部分 取值方式  Select next row 如何从数据列表中取值 Sequential  按着行顺序来取 Random  随机取 Unique  取的时候会检测保证取出的数据唯一,没有被取过 更新的时机  Update value on 也就是什么时候触发select next row Each Iteration  每次迭代时,取数据.每次迭代时就触发select n…

jmeter参数化数据,可以使用csv,还可以使用数据库的方式 1.使用csv读取数据 在线程组中,配置原件中,选择csv data set config 1.本地创建了16个数据,存为test.txt的文本 2.jmeter中每次循环都要取出第一行的数据,如第一次取jun1,zhang1,第二次取jun2,zhang2 3.使用 4.运行结果 注意,因为运行10次线程组更改为10次就可以看到读取到数据了 可以看到每次就能一行一行的取出数据 2.使用数据库读取数据 1.需要你下个jdbc的驱动,…

在用MATLAB进行数据分析的时候,坏点对正确结果的影响比较大, 因此,我么需要剔除野点,对于坏值的剔除,我们 利用  3σ准则 剔除无效数据: 3σ准则又称为拉依达准则,它是先假设一组检测数据只含有随机误差,对其进行计算处理得到标准偏差,按一定概率确定一个区间, 认为凡超过这个区间的误差,就不属于随机误差而是粗大误差,含有该误差的数据应予以剔除.且3σ适用于有较多组数据的时候. 这种判别处理原理及方法仅局限于对正态或近似正态分布的样本数据处理,它是以测量次数充分大为前提的, 当测量次数较少的情…

在 testng.xml 中指定参数可能会有如下的不足: 1.如果你压根不用 testng.xml. 2.你需要传递复杂的参数,或者从Java中创建参数(复杂对象,对象从属性文件或者数据库中读取的etc...) 这样的话,你就可以使用Data Provider来给需要的测试提供参数. 所谓数据提供者,就是一个能返回对象数组的数组的方法,并且这个方法被@DataProvider注解标注: Java代码: DataProvider的定义如下: @DataProvider(name = "range-…

function isBigEnough(element) { return element >= 10; } var filtered = [12, 5, 8, 130, 44].filter(isBigEnough); // filtered is [12, 130, 44] function onlyUnique(value, index, self) { return self.indexOf(value) === index; } // usage example: var a = […

1. 各批量方式对比 Mybatis与JDBC批量插入MySQL数据库性能测试及解决方案 2. 原理解析 1)MySql PreparedStatement executeBatch过慢问题 3. 工程优雅 1) 给spring jdbctemplate加上一层“华丽外衣”-动态SQL&&SQL语句以文件存放 2)Spring JDBC 常用批量操作及插入操作 3)Spring JDBC 多数据源管理 4)Spring JDBC_多数据源和事务的配置…

Loadrunner中参数化取值依赖两个维度: 1.取值顺序分为“顺序”“随机”“唯一”.    select next row:Sequential , Random,unique 2.更新值时分为“每次迭代”“每次更新”“仅一次”.    update value on:Each iteration ,Each occurence,Once 3 当参数不够用时的补救策略 分成［从头再来］［凑合使用最后一个］［放弃部分用户］   按照基本排列组合会产生9种组合,现在一一进行分析        …

1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 2.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有…

以前在IBM做后端开发时,也接触过关于缓存技术,当时给了n多文档来学习,后面由于其他紧急的项目,一直没有着手去仔细研究这个技术,即时后来做Commerce的时候,后台用了n多缓存技术,需要build index,甚至在category里面都用了缓存,其实一直不明白,为什么那么简单的数据都需要做缓存技术,在技术角度来说,肯定是能实现的,当category比较稳定的状态,确实用起来会比较快吧,其实,当数据小的时候,或者当没有大数据类型 text的时候,未必哪种技术就更优秀呢. 记录一下,之前我接触过…