添加多台压力机 1.前置条件 1)保证压力机上都安装了loadrunner Agent,并启动,状态栏中会有小卫星.       2)添加的压力机与controller所在机器是否在同一个网段,建议关闭防火墙.在controller压力机上 ping 下连接压力机,如果通过,即可联通. 3)本地的RPC服务要开启,在 控制面板--管理工具--服务 中开启. 2.步骤 1)进入controller,依次点击  Scenario-->Load Generators菜单,出现界面之后,默认会有一台压力

添加多台压力机 1.前置条件 1)保证压力机上都安装了loadrunner Agent,并启动,状态栏中会有小卫星. 2)添加的压力机与controller所在机器是否在同一个网段,建议关闭防火墙.在controller压力机上 ping 下连接压力机,如果通过,即可联通. 3)本地的RPC服务要开启,在 控制面板--管理工具--服务 中开启. 2.步骤 1)进入controller,依次点击  Scenario-->Load Generators菜单,出现界面之后,默认会有一台压力机,即本机.

jmeter控制机会自动将脚本发送至压力机 1.控制机配置 jmeter.properties中配置: remote_hosts=ip1:1099,ip2:1022,ip3:1099 将压力机ip+port配置在remote_hosts中,中间以逗号分隔 2.压力机配置 jmeter.properties中配置: server_port=1099 默认端口号为1099,可修改为其它端口 3.压力机启动 windows下启动jmeter-server.bat linux下启动./jmeter-se

压力机设置分压机使用场景: 当本地主机内存较小,运行速度较慢,压力较大等多种需求场景下,可以使用分压机. 一.将另一台机器设置为压力机 1,开始菜单找到HP LoadRunner-->Advanced Settings-->Agent Configuration,进行设置. 2,勾选"Enable Firewall Agent"."Enable Terminal Services",点击"确定",点击"OK" 3,

添加Windows和Linux压力机实战 既然Controller是LoadRunner的“心脏”,那么压力产生也必然是它发起的,通过压力机来对被测系统产生压力.一般压力机分为Windows和Linux.当并发量比较大时建议使用Linux. 1. 添加Windows压力机 添加Windows压力机的步骤相对来说简单些,具体如下. 1)保证要添加的压力机上安装了LoadRunner Agent,并启用(状态栏中会有一个小卫星). 2)添加的压力机与Controller所在机器要在同一个网段,建议把

解说一: 多机联合产生负载 LOADRUNNER 对应用程序施压时,采用的方法就是让一台机器模拟很多用户,同时向被 测用户发送请求或进行操作.这样,如果一台测试机器模拟的虚拟用户数过多,他本身性能的下 降会直接影响测试效果.为了避免这种情况,LOADRUNNER 允许使用多台机器运行场景来均 衡测试机器的负荷.只要一台机器安装了 LOAD GENERATOR 并启动了 LOADRUNNER AGENT PROCESS 进程,就可以被 CONTROLLER 统一调度来运行场景,CONTROLLER

一.Dubbo服务简介 Dubbo是一个分布式服务架构,把核心业务抽取出来作为独立的服务,使前端应用能更快速和稳定的响应. Dubbo服务工作原理:服务提供方提供接口,并提供接口的实现,提供方注册服务到Zookeeper注册中心(也可以是其它分布式服务),然后消费者要调用服务时,直接去ZK上订阅该服务即可,同时因为消费者只能得到接口,而无法看到接口的实现,也保证了服务者的安全. 二.前期准备工作 1.服务配置 需创建一个配置文件,随意命名如:config.xml(供脚本调用),文件中配置dubb

要实现多台压力机并发,就必须有多台服务器上安装了jmeter程序包,首先把一台服务器作为主压力机,测试脚本放到这台机器上,主压力机与从压力机在同一局域网中,服务器之间可以ping通 第一步:在linux服务器上安装jmeter软件,上传jmeter安装包至服务器rz 第二步:解压jmeter压缩包“unzip  apache-jmeter-3.0_json.zip” 第三步:修改主压力机上的配置文件,进入目录apache-jmeter-3.0/bin,修改配置文件jmeter.propertie

很多时候要对loadrunner的收集结果进行一些选择性的过滤,比如我们使用阶梯式增加用户的方式,在初期vu没有全部准备好的情况下,此时的曲线不能体现实际情况,所以我们可以用 filter这个工具来帮助我们精确定位时间段. 以TPS图为例: 1. 在图上单击右键选择"Set Filter/Group By" 2. 进入如下界面 上面是过滤器部分,分别可以使用8类条件进行过滤: Transaction Response Time  筛选指定范围内的交易 Scenario Elapsed

一.写在前面 官网:https://www.locust.io/ 官方使用文档:https://docs.locust.io/en/latest/ 大并发量测试时,建议在linux系统下进行. 二.Locust安装 1.1.   --->  pip3 install locust 1.2 . 通过GitHub上克隆项目安装(Python3推荐):https://github.com/locustio/locust  ,然后执行     ...\locust> python setup.py i

脚本增强 面对较复杂的测试场景,我们可能还是会感觉无从下手:例如,很多时候脚本需要做关联或参数化处理,Locust中就不知道怎么实现了.可能也是这方面的原因,感觉难以将Locust应用到实际的性能测试工作当中.其实这也跟Locust的目标定位有关,Locust的定位就是small and very hackable.但是小巧并不意味着功能弱,我们完全可以通过Python脚本本身来实现各种各样的功能. 在LoadRunner这款功能全面应用广泛的商业性能测试工具中,脚本增强无非就涉及到四个方面:

Contents Locust这一款开源性能测试工具.然而,当前在网络上针对Locust的教程极少,不管是中文还是英文,基本都是介绍安装方法和简单的测试案例演示,但对于较复杂测试场景的案例演示却基本没有,因此很多测试人员都感觉难以将Locust应用到实际的性能测试工作当中. 经过一段时间的摸索,包括通读Locust官方文档和项目源码,并且在多个性能测试项目中对Locust进行应用实践,事实证明,Locust基本能满足日常的性能测试需求,LoadRunner能实现的功能Locust也基本都能实现.

Contents Locust这一款开源性能测试工具.然而,当前在网络上针对Locust的教程极少,不管是中文还是英文,基本都是介绍安装方法和简单的测试案例演示,但对于较复杂测试场景的案例演示却基本没有,因此很多测试人员都感觉难以将Locust应用到实际的性能测试工作当中. 经过一段时间的摸索,包括通读Locust官方文档和项目源码,并且在多个性能测试项目中对Locust进行应用实践,事实证明,Locust基本能满足日常的性能测试需求,LoadRunner能实现的功能Locust也基本都能实现.

内容来自网络 https://www.w3xue.com/exp/article/20191/16707.html https://blog.csdn.net/qq_36255988/article/details/82622044 一.Locust描述 (1) locust是一个易于使用的,分布式的,用户负载测试工具.用于web站点(或其他系统)的负载测试,然后算出系统能够处理多少并发用户. locust的思想是:在测试期间,一大群"蝗虫"会攻击你的网站,每一个"蝗虫&qu

简述性能测试 提起性能测试,可能移动APP的从业人员会感觉比较混淆,因为在客户端(Android.iOS)中也有性能测试专项,主要涉及的是APP的启动时间.内存.包大小.帧率,流量等客户端相关的指标.在本博客之前的文章中,也包含了一些客户端性能测试的内容.需要说明的是,本文所讲解的性能测试都是针对服务器端,尤指Web系统的,与移动APP的性能测试完全是不同的领域. 那么,什么是服务端的性能测试呢? 先从大家都熟悉的功能测试说起吧.例如,我们要测试一个搜索功能,那么我们测试时,就会输入搜索关键词,

关联 一.什么是关联 关联是请求与请求之间存在数据依赖关系,需要从上一个请求获取下一个请求需要回传回去的数据. 简单地说就是在测试过程中有些数据的值会经常发生变化,要获取并使用这些数据,把这个动态的信息保存下来,我们就要进行关联. 例如:用户登录后,session信息都不同,有些操作要使用session,就需要将这个动态的信息保存下来. 还有经常遇到的场景,第二个请求提交的参数要从第一个请求的返回数据中获取. 二.关联的用法 常用的两种关联用法 1.json  Path Extractor提取参

1.现象:loadrunner场景执行,tps图是一段很平稳,然后直线触底,一段时间,直线恢复平稳,触底这段时间报错信息如下: Action.c(6): Error -27492: "HttpSendRequest" failed, Windows error code=12029 (cannot connect) and retry limit (0) exceeded for URL="https://a03.saicmaxus.com/wgame5/nyrpray/in

1.接口测试基础 API:Application Programming Interface,即调用应用程序的通道. 接口测试遵循点 接口的功能性实现:检查接口返回的数据与预期结果的一致性. 测试接口的容错性:例如传递的数据类型是错误的能否处理. 测试接口参数的边界值:例如传递的数据足够大或者为负数时能否处理. 测试接口性能:响应时间牵扯到代码实现的优化. 测试接口的安全性:特别是第三方接口.登录的用密码是否密文传输. 接口测试工具:loadrunner.jmeter.postman.soapu

近些年,随着互联网行业的不断发展,用户规模也有了爆发性的增长.产品的性能成为影响用户体验的重要因素.因此,性能测试越来越受到大型互联网企业的重视. 在做性能测试时,通常都会借助一些压测工具来模拟大量的并发用户.目前业界压测工具种类繁多,比如Loadrunner.Jmeter.Locust.Ngrinder.Apache ab.Wrk.Webbench等. 面临这么多的压测工具,我们应该如何做出选择呢?你在公司里现在用的是什么工具呢? 相信很多小伙伴此刻喊出了"Jmeter"的名字,确实

最近一个想项目使用jmeter进行测试,陆续将遇到并解决的问题记录下来,本次主要记录参数化得一些问题. 1. 单台压力机 多个线程组不重复数字,注意分布式负载时多个压力机会出现重复的问题 主要思路分别插入一个计数器和一个用户参数 计数器设置: 用户参数设置: 参数化: 2. uuid UUID返回一个不重复的长字符串