Jmeter中使用CSV Data Set Config参数化不重复数据执行N遍 要求: 今天要测试上千条数据,且每条数据要求执行多次,(模拟多用户多次抽奖) 1.用户id有175个,且没有任何排序规则: 2.要求175个用户都去请求,每个用户执行3次: (由于自己笔记本性能不佳,只能数量小举例,大家自行增加用户量和循环次数) 设计: 我们通过CSV Data Set Config,在记事本中先写好175个数据,然后直接调用该文本: 然后在http请求中直接引用该值: 整个图见下: 一．准备tx

一.在线程组下添加逻辑控制器While Controller 二.在逻辑控制器While Controller下添加Sample,BeanShell Sampler , 三.逻辑控制器While Controller下添加配置元件,计数器 四.在线程组下添加监听器,察看结果树: 注意while中设置的是${__javaScript("${number}"<"4")},而请求出现了4次,是因为进入循环后,计数器才开始计数,到第四次循环之前,计数器的值为3,进入第

主从复制: 1.redis的复制功能是支持多个数据库之间的数据同步.一类是主数据库(master)一类是从数据库(slave),主数据库可以进行读写操作,当发生写操作的时候自动将数据同步到从数据库,而从数据库一般是只读的,并接收主数据库同步过来的数据,一个主数据库可以有多个从数据库,而一个从数据库只能有一个主数据库. 2.通过redis的复制功能可以很好的实现数据库的读写分离,提高服务器的负载能力.主数据库主要进行写操作,而从数据库负责读操作. 1:当一个从数据库启动时,会向主数据库发送sync

最近在工作中,对jmeter实践的点滴的记录这里分享,不一定正确,仅供参考和讨论,有想法的欢迎留言.谈论. 1技巧1:从csv中获取带引号的数据详情 背景:我们从csv中获取数据,在jmeter中使用这些数据,其中csv的数据如图,有的数据包含引号和逗号 问题:我们获取的数据,被自动加了引号 解决办法: 1.设置jmeter的[CSV Data Set Config],将[Allow quoted Data?]设置程true即可 2.运行jmeter脚本,查看已经成功获取到想要的数据: 总结:遇

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1.kafka在高并发的情况下,如何避免消息丢失和消息重复? 消息丢失解决方案: 首先对kafka进行限速, 其次启用重试机制,重试间隔时间设置长一些,最后Kafka设置acks=all,即需要相应的所有处于ISR的分区都确认收到该消息后,才算发送成功 消息重复解决方案: 消息可以使用唯一id标识 生产者(ack=all 代表至少成功发送一次) 消费者 (offset手动提交,业务逻辑成功处理后,提交offset) 落表(主键或者唯一索引的方式,避免重复数据) 业务逻辑处理(选择唯一主键存储到R

Jmeter中使用CSV Data Set Config参数化不重复数据执行N遍 要求: 今天要测试上千条数据,且每条数据要求执行多次,(模拟多用户多次抽奖) 1.用户id有175个,且没有任何排序规则: 2.要求175个用户都去请求,每个用户执行3次: (由于自己笔记本性能不佳,只能数量小举例,大家自行增加用户量和循环次数) 设计: 我们通过CSV Data Set Config,在记事本中先写好175个数据,然后直接调用该文本: 然后在http请求中直接引用该值: 整个图见下: 一．准备tx

Jmeter中使用CSV Data Set Config参数化不重复数据执行N遍 要求: 今天要测试上千条数据,且每条数据要求执行多次,(模拟多用户多次抽奖) 1.用户id有175个,且没有任何排序规则: 2.要求175个用户都去请求,每个用户执行3次: (由于自己笔记本性能不佳,只能数量小举例,大家自行增加用户量和循环次数) 设计: 我们通过CSV Data Set Config,在记事本中先写好175个数据,然后直接调用该文本: 然后在http请求中直接引用该值: 整个图见下: 一．准备tx

Json 作为一种数据交换格式在网络开发,特别是 Ajax 与 Restful 架构中应用的越来越广泛.而 Apache 的 JMeter 也是较受欢迎的压力测试工具之一,但是它本身没有提供对于 Json 数据的响应处理.本文中假设需要从 HTTP 的响应头中返回的 Json 格式的数据流中抽取某些特定的数据,数据格式如下: { "name":"Simpsons family", "members":[ {"firstName"

Json 作为一种数据交换格式在网络开发,特别是 Ajax 与 Restful 架构中应用的越来越广泛.而 Apache 的 JMeter 也是较受欢迎的压力测试工具之一,但是它本身没有提供对于 Json 数据的响应处理.本文中假设需要从 HTTP 的响应头中返回的 Json 格式的数据流中抽取某些特定的数据,数据格式如下: { "name":"Simpsons family", "members":[ {"firstName"

做人事档案的系统考虑到数据的安全性与一致性,毕竟是要对外上线.真正投入使用的项目,数据库的可靠性与安全性上我们开发人员要考虑的就很多了,记得做机房收费系统时注册新卡是自己为了简单,写成了一个存储过程(存储过程加事务),完成了一个功能的实现就万事大吉了,这次想换一种新的方法:经过和师哥的交流学习,在代码中使用事务同样也是可以解决问题的,可以保证数据的正确性,就像银行取款一样,如果在取款的过程中取款机出现故障,我们个人的账户上的金额不会受任何影响等. 代码中使用事务前提:务必保证一个功能(或用例)在

Json 作为一种数据交换格式在网络开发,特别是 Ajax 与 Restful 架构中应用的越来越广泛.而 Apache 的 JMeter 也是较受欢迎的压力测试工具之一,但是它本身没有提供对于 Json 数据的响应处理.本文中假设需要从 HTTP 的响应头中返回的 Json 格式的数据流中抽取某些特定的数据,数据格式如下: { "name":"Simpsons family", "members":[ {"firstName"

JMeter中对于Json数据的处理方法 http://eclipsesource.com/blogs/2014/06/12/parsing-json-responses-with-jmeter/ Json作为一种数据交换格式在网络开发,特别是Ajax与Restful架构中应用的越来越广泛.而Apache的JMeter也是较受欢迎的压力测试工具之一,但是它本身没有提供对于Json数据的响应处理.本文中假设需要从HTTP的响应头中返回的Json格式的数据流中抽取某些特定的数据,数据格式如下: {

Json 作为一种数据交换格式在网络开发,特别是 Ajax 与 Restful 架构中应用的越来越广泛.而 Apache 的 JMeter 也是较受欢迎的压力测试工具之一,但是它本身没有提供对于 Json 数据的响应处理.本文中假设需要从 HTTP 的响应头中返回的 Json 格式的数据流中抽取某些特定的数据,数据格式如下: { "name":"Simpsons family", "members":[ {"firstName"

Json 作为一种数据交换格式在网络开发,特别是 Ajax 与 Restful 架构中应用的越来越广泛.而 Apache 的 JMeter 也是较受欢迎的压力测试工具之一,但是它本身没有提供对于 Json 数据的响应处理.本文中假设需要从 HTTP 的响应头中返回的 Json 格式的数据流中抽取某些特定的数据,数据格式如下: { "name":"Simpsons family", "members":[ {"firstName"

作者:季沐测试笔记 原文地址:https://www.cnblogs.com/testero/p/15424558.html 博客主页:https://www.cnblogs.com/testero 1.BeanShell BeanShell是java编写的一个轻量级的脚本语言,支持对象式的脚本语言特性 2.BeanShell在JMeter的作用 (1)操作变量: (2)jmeter本身也是Java开发,所以对jmeter现有的功能可进行扩展 3.JMeter中BeanShell常用的基本语法:

Redis 中数据的持久化 前言 AOF 持久化 什么是 AOF 持久化 为什么要后记录日志呢 AOF 的潜在风险 AOF 文件的写入和同步 AOF 文件重写机制 AOF 的数据还原 RDB 持久化 什么是 RDB 持久化 RDB 如何做内存快照 快照时发生数据修改 多久做一次快照 过期的键如何持久化 总结 参考 Redis 中数据的持久化 前言 我们知道 Redis 是内存数据库,所有操作都在内存上完成.内存的话,服务器断电,内存上面的数据就会丢失了.这个问题显然是需要解决的. Redis 中

redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略. redis 提供 6种数据淘汰策略:voltile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰 volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰allkeys-lru:从数据集(

redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略.redis 提供 6种数据淘汰策略: voltile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰 volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰 volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰 allkeys-lru:从数据