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

参数化对话框中与参数取值方式有关的区域如下: 改变参数化的取值方式,关键在于Select next row和Update value on这两个选项. Select next row包括以下选项: Sequential:顺序方式 Random:随机方式 Unique:唯一方式 Update value on包括如下选项: Each iteration:每次迭代更新取值 Each occurrence:每次取值更新 Once:只更新一次 以下代码以登录接口和参数化进行演示,参数化文件中有2个值 l

脚本优化-场景中的参数化取值 by:授客 QQ:1033553122   Action() { lr_eval_string("{NewParam}"); lr_eval_string("{NewParam}"); return 0; } 参数设置:   举例说明 打开Tools>Create Controller Scenario选项,弹出如下图,选中Manual Scenario(手工场景),虚拟用户数为5个,其他选项使用默认 点击上图的OK,打开如下界面

TXT文本,EXCEL表格以及数据库中的表都可以作为参数的数据集载体,LR都是支持的. 特别提醒: 1.在形成数据池之后,数据库中的数据变化不会影响数据池中的数据. 2.数据文件一定要以一个空行结束,否则,最后一行输入的数据不会被参数所使用. 3.一般我们用到的很多的都是使用数据文件来保存我们的参数.一般来说LR对于参数的个数是没有限制的,但是在那个Parameter List中显示的就只能显示100个.so当你看到显示在列表中的参数个数少于你的文件中保存的个数,不用紧张. 一．介绍LR参数化数

LoadRunner参数化取值与连接数据库   LoadRunner在使用参数化的时候,通常都是需要准备大数据量的,也因此LoadRunner提供两种参数化取值方式,一种是手动编辑,另一种就是通过连接数据库取值.一般在大型业务并发压力测试时,数据量肯定也都是非常大的,所以手动去编辑当然就不切实际了,还好有连接数据库的功能,所以就方便了很多.不过提供连接数据库的功能到不是为了方便去取数据,而更重要的应该是借用数据库的造数据功能,通过简单的sql语句,便可以完成大量可复用的数据,这就是数据库的强大之

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        

参数取值选项 Select next row Update value on 以上两个选项是改变参数化取值的关键选项. Select next row包含如下选项: Sequential:顺序选择 Random:随机取值 Unique:唯一值 Update value on包含以下选项: Each iteration:每次迭代更新. Each occurrence:每次取值更新 Once:只更新一次 1  Sequential+Each iteration取值 这种取值是按顺序的,即按照Para

Windows的Jmeter分布式集群压力测试 原文:https://blog.csdn.net/cyjs1988/article/details/80267475 在使用Jmeter进行性能测试时,如果并发数比较大(比如最近项目需要支持1000并发),单台电脑的配置(CPU和内存)可能无法支持,这时可以使用Jmeter提供的分布式测试的功能. 一.Jmeter分布式执行原理: 1.Jmeter分布式测试时,选择其中一台作为调度机(master),其它机器做为执行机(slave). 2.执行时,

在对项目做大并发性能测试时,常会碰到并发数比较大(比如需要支持10000并发),单台电脑的配置(CPU和内存)可能无法支持,这时可以使用Jmeter提供的分布式测试的功能来搭建分布式并发环境 . 一.Jmeter分布式执行原理 架构示意图 1.Jmeter分布式测试时,选择其中一台作为调度机(Master),其它机器作为执行机(Slave). 2.执行时,Master会把脚本发送到每台Slave上,Slave拿到脚本后就开始执行,Slave执行时不需要启动GUI,只需要在Slave上执行对应的启

偶然发现JMeter中有两个元件(User Defined Variables与User Parameters)很相近,刚开始时我也没注意,两者有什么不同.使用时却发现两者使用场景有些不同,现在小结一下. 相同点:二者都是进行参数化的. 一.User Defined Variables 1.添加方法:选择“线程组”,右键点击添加-Config Element-User Defined Variables,在这个控件中,定义你所需要的参数,如 2.使用方法:在对应的需要使用参数的位置,使用${ho

偶然发现JMeter中有两个元件(User Defined Variables与User Parameters)很相近,刚开始时我也没注意,两者有什么不同.使用时却发现两者使用场景有些不同,现在小结一下. 相同点:二者都是进行参数化的. 一.User Defined Variables 1.添加方法:选择“线程组”,右键点击添加-Config Element-User Defined Variables,在这个控件中,定义你所需要的参数,如 2.使用方法:在对应的需要使用参数的位置,使用${ho

在使用Jmeter进行性能测试时,如果并发数比较大(比如最近项目需要支持1000并发),单台电脑的配置(CPU和内存)可能无法支持,这时可以使用Jmeter提供的分布式测试的功能. 一.Jmeter分布式执行原理: 1.Jmeter分布式测试时,选择其中一台作为调度机(master),其它机器做为执行机(slave). 2.执行时,master会把脚本发送到每台slave上,slave 拿到脚本后就开始执行,slave执行时不需要启动GUI,我理解它应该是通过命令行模式执行的. 3.执行完成后,

在使用Jmeter进行性能测试时,如果并发数比较大(比如最近项目需要支持1000并发),单台电脑的配置(CPU和内存)可能无法支持,这时可以使用Jmeter提供的分布式测试的功能. 一.Jmeter分布式执行原理: 1.Jmeter分布式测试时,选择其中一台作为调度机(master),其它机器做为执行机(slave). 2.执行时,master会把脚本发送到每台slave上,slave 拿到脚本后就开始执行,slave执行时不需要启动GUI,我理解它应该是通过命令行模式执行的. 3.执行完成后,

访问我的博客 前言 从去年到今年,笔者主要负责的是与合作方的内容对接,新增的合作商不是很多的情况下,在我自从去年引入了 WebMagic 这个爬虫框架之后,基本很少需要去关注维护爬虫,做的最多的是新接入合作商去写对应爬虫抓取模板. 因为在代码中实现了增量抓取,单机也足以承担日常的抓取工作. 在前两周,由于公司拓展新的业务渠道,需要接入的合作商瞬间增加了 3 倍,又被要求在 2 天内全部接入,那两天和另外一个同事,几乎都在忙着适配模板. 急速增加合作商的同时,服务器无法承受压力,频繁爆出 OOM

Scrapy是一个比较好用的Python爬虫框架,你只需要编写几个组件就可以实现网页数据的爬取.但是当我们要爬取的页面非常多的时候,单个主机的处理能力就不能满足我们的需求了(无论是处理速度还是网络请求的并发数),这时候分布式爬虫的优势就显现出来. 而Scrapy-Redis则是一个基于Redis的Scrapy分布式组件.它利用Redis对用于爬取的请求(Requests)进行存储和调度(Schedule),并对爬取产生的项目(items)存储以供后续处理使用.scrapy-redi重写了scra

偶然发现JMeter中有两个元件(User Defined Variables与User Parameters)很相近,刚开始时我也没注意,两者有什么不同.使用时却发现两者使用场景有些不同,现在小结一下. 相同点:二者都是进行参数化的. 一.User Defined Variables 1.添加方法:选择“线程组”,右键点击添加-Config Element-User Defined Variables,在这个控件中,定义你所需要的参数,如 2.使用方法:在对应的需要使用参数的位置,使用${ho

对于并发量很大的需求,如上万并发量,受到CPU和内存的限制,单机模拟场景是实现不了的,为了让JMeter提供更大的负载能力,须使用它的分布式机制,即多台机器同时产生负载的功能. 以下参数分析可用于配置负载分布台数的参考:通常,4G内存最多可达到2000左右的并发量.在1.4G Hz-3GHz 的CPU .1GB 内存的 JMeter 客户端上,可以处理线程 100-300.但是Web Service 例外.XML处理是 CPU 运算密集的,会迅速消耗掉所有的CPU .一般来说,以XML技术为核心

上次我们将dubbo接口与jmeter集成起来,但是jmeter是由java实现的,本身有很多限制,无法实现高并发,我们需要借助分布式来实现大压力测试. 在上次的例子中,我们只是实现了简单的dubbo接口测试,下面我们来实现参数化,我们先创建一个txt,并在里面添加入参及出餐: 添加csv config 修改我们写死的beanshell脚本 在修改脚本之后我们来添加一个beanshell断言 在jmeter里单机运行一下 接下来我们来实现jmeter分布式运行,在实现分布式的时候,我们需要区分两

摘要:最近根据公司工作的需求,学习了一些压力测试的知识,目前,公司使用的是jmeter进行压力测试.下面就记录下近期的学习.我想将这次的博文分成三个部分:1.开始测试前的准备(测试环境的搭建)2.在一台linux上测试3.多台linux分布式测试首先来看看测试环境的搭建.我是自己创建的linux虚拟机,所以就用它来说说吧.安装linux的过程就不多说了,不是本次的重点,有不太明白的朋友,可以自己去百度下,或者我有一篇文章也大概记录了我的安装过程,可以参考下.linux安装好之后,我 最近根据公司

一.常用压力测试工具对比 简介:目前用的常用测试工具对比 1.loadrunner 性能稳定,压测结果及颗粒度大,可以自定义脚本进行压测,但是太过于重大,功能比较繁多. 2.Apache ab(单接口压测最方便) 模拟多线程并发请求,ab命令对发出负载的计算机要求很低,既不会占用很多CPU,也不会占用太多的内存,但却会目标服务器造成巨大的负载,类似于简单的DDOS攻击等. 3.webbench webbench首先fork出多个子进程,每个子进程都循环做web访问测试.子进程把访问的结果通过pi

1 innodb 自增列出现重复值的问题 先从问题入手,重现下这个bug use test; drop table t1; create table t1(id int auto_increment, a int, primary key (id)) engine=innodb; ,);); ); select * from t1; +----+------+ | id | a | +----+------+ | | | +----+------+ ; ; select * from t1; +