这里记录 Web/Http  模式,模拟多用户并发进行  : 登录,上传数据,退出登录一整套流程.并发的用户量多少,可自定义.这里不介绍录屏的方式,是自己写脚本去执行的. 1.安装loadRunner. 2.在安装目录的bin 文件夹下,找到 LRLauncherApp.exe,双击打开. 下面这个弹框,直接cancel,因为我们不采用录屏的方式,自己写脚本去执行. 3.在左侧,可以看到几个文件列表. vuser_init :执行开头的脚本  :一般写是用户登录(or 录制)过程的脚本 acti

线程组,是说到 JMeter 会第一时间想到的东西,也是我认为 JMeter 最难理解的知识点.因为项目让你做个压测,首先就是要考虑并发,用 JMeter 就是用多线程 来模拟多并发.但在看到线程组编辑区的时候,选项密密麻麻,无从下手呀.本篇文章就给大家介绍 JMeter 线程组的玩法. JMeter 为什么能做性能测试 我们虽然都知道 JMeter 使用线程在模拟用户,但是它到底是怎么模拟真实场景的?为什么它就能做性能测试? 为了解答这些疑惑,我们从最简单的登录压测讲起.假设新项目要上线了,需

Loadrunner模拟JSON接口请求进行测试     一.loadrunner脚本创建 1.Insert - New step -选择Custom Request -  web_custom_request 2.填入相应参数 3.生成脚本,并修改如下(参数中的引号"前需要加斜杠\转译) Action() { web_custom_request("web_custom_request", "URL=http://urlhead/CpcService.ashx?M

一.引言 因项目需要最近研究了下Spring Security3.x,并模拟数据库实现用户,权限,资源的管理. 二.准备 1.了解一些Spring MVC相关知识: 2.了解一些AOP相关知识: 3.了解Spring: 4.了解Maven,并安装. 三.实现步骤 本示例中使用的版本是Spring Security3.2.2.通过数据库实现Spring Security认证授权大致需要以下几个步骤: 1.新建maven web project(因为本示例使用的是maven来构建的),项目结构如下,

LoadRunner模拟REST接口的json请求 现在很多手机应用的性能测试,REST接口调用通过json格式,在用loadrunner模拟这些json请求时,需要开发提供 1.供接口地址 2.提交方式(get.post.put) 3.消息体(消息在loadrunner里面遇到特殊字符注意使用转义) 获取这些信息后就可以用loadrunner模拟请求了,demo如下: Action() { lr_think_time(1); lr_start_transaction("mnp_mock&quo

自动转开发后,就很少关注性能测试方面的东西,最近在帮朋友做一个性能压测,由于朋友那边的公司比较小,环境比较简单,而且是对http服务进行的压测,所以最终 选用了jmeter来实现这个压测. 如下就是我们的场景,多个并发用户,每个用户需要先登录,而且只需要登录一次,每个并发登录成功后,会产生一个accessToken,也是就是代表了登录服务器端登录鉴权通过后, 返回给请求调用的一个标志,在后面具体的http接口请求中,每个并发用户都需要在请求中传入这个accessToken,不然的话,服务器端请求

PS:下面是性能测试的主要概念和计算公式,记录下: 一．系统吞度量要素: 一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗.外部接口.IO等等紧密关联.单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口.IO影响速度越慢,系统吞吐能力越低,反之越高. 系统吞吐量几个重要参数:QPS(TPS).并发数.响应时间 QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量 并发数: 系统同时处理的request/事务数 响应时间:  一般取平均响应时间 (很多人经常会把并发数和TPS理解混淆) 理

系统吞度量要素 一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗.外部接口.IO等等紧密关联.单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口.IO影响速度越慢,系统吞吐能力越低,反之越高.系统吞吐量几个重要参数:QPS(TPS).并发数.响应时间 QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量 并发数: 系统同时处理的request/事务数 响应时间:  一般取平均响应时间(很多人经常会把并发数和TPS理解混淆) 理解了上面三个要素的意义之后,就能推算出它们之间的关系: QPS

PS:下面是性能测试的主要概念和计算公式,记录下: 一．系统吞度量要素: 一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗.外部接口.IO等等紧密关联.单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口.IO影响速度越慢,系统吞吐能力越低,反之越高. 系统吞吐量几个重要参数:QPS(TPS).并发数.响应时间 QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量 并发数: 系统同时处理的request/事务数 响应时间:  一般取平均响应时间 (很多人经常会把并发数和TPS理解混淆) 理

PS:以下是性能測试的主要概念和计算公式,记录下: 一．系统吞度量要素: 一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗.外部接口.IO等等紧密关联.单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口.IO影响速度越慢.系统吞吐能力越低,反之越高. 系统吞吐量几个重要參数:QPS(TPS).并发数.响应时间 QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量 并发数: 系统同一时候处理的request/事务数 响应时间:  一般取平均响应时间 (非常多人常常会把并发数和TPS理解混淆

  一．系统吞度量要素: 一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗.外部接口.IO等等紧密关联. 单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口.IO影响速度越慢,系统吞吐能力越低,反之越高. 系统吞吐量几个重要参数:QPS(TPS).并发数.响应时间 QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量 并发数: 系统同时处理的request/事务数 响应时间:  一般取平均响应时间 (很多人经常会把并发数和TPS理解混淆) 理解了上面三个要素的意义之后,就能推算出它们之间

PS:下面是性能测试的主要概念和计算公式,记录下: 一．系统吞度量要素: 一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗.外部接口.IO等等紧密关联. 单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口.IO影响速度越慢,系统吞吐能力越低,反之越高. 系统吞吐量几个重要参数:QPS(TPS).并发数.响应时间 QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量 并发数: 系统同时处理的request/事务数 响应时间:  一般取平均响应时间 (很多人经常会把并发数和TPS理解混淆)

1.打开HP LoadRunner ->Tools ->IP Wizard

有时需要测试一下某个功能的并发性能,又不要想借助于其他工具,索性就自己的开发语言,来一个并发请求就最方便了. java中模拟并发请求,自然是很方便的,只要多开几个线程,发起请求就好了.但是,这种请求,一般会存在启动的先后顺序了,算不得真正的同时并发!怎么样才能做到真正的同时并发呢?是本文想说的点,java中提供了闭锁 CountDownLatch, 刚好就用来做这种事就最合适了. 只需要: 1. 开启n个线程,加一个闭锁,开启所有线程: 2. 待所有线程都准备好后,按下开启按钮,就可以真正的发起

一.经典公式1: 一般来说,利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据 1)平均并发用户数为 C = nL/T 2)并发用户数峰值 C‘ = C + 3*根号C C是平均并发用户数,n是login session的数量,L是login session的平均长度,T是值考察的时间长度 C’是并发用户数峰值 举例1,假设系统A,该系统有3000个用户,平均每天大概有400个用户要访问该系统(可以从系统日志从获得),对于一个典型用户来说,一天之内用户从登陆到退出的平均时间为4小时,而在一天

使用场景,比如说10个用户使用不同的账户名和密码同时并发登录,此时选择如下参数化策略: 参数选择:select next row 选择unique update value on 选择 once 另一个参数选择same line as ****

在 Laravel 编写单元测试时经常会遇到需要模拟认证用户的时候,比如新建文章.创建订单等,那么在 Laravel unit test 中如何来实现呢? 官方解决方法 Laravel 的官方文档中的测试章节中有提到: Of course, one common use of the session is for maintaining state for the authenticated user. The actingAs helper method provides a simple w

今天介绍一下springMVC的单元测试,可以参考spring官方文档进行 前提准备,springmvc的demo工程,这里就不做叙述了 pom.xml [html] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片 <dependency> <groupId>org.springframework</groupId> <artifactId>spring-core</artifactId> </dependency&

PS:下面是性能测试的主要概念和计算公式,记录下: 一．系统吞度量要素: 一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗.外部接口.IO等等紧密关联. 单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口.IO影响速度越慢,系统吞吐能力越低,反之越高. 系统吞吐量几个重要参数:QPS(TPS).并发数.响应时间 QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量 并发数: 系统同时处理的request/事务数 响应时间:  一般取平均响应时间 (很多人经常会把并发数和TPS理解混淆)

一.loadrunner脚本创建 1.Insert - New step -选择Custom Request - web_custom_request 2.填入相应参数 3.生成脚本,并修改如下(参数中的引号"前需要加斜杠\转译) Action() { lr_start_transaction("Sendorder"); web_reg_find("Search=Body", "SaveCount=Sendorder_count", &

部分摘自:https://blog.csdn.net/weixin_41291554/article/details/80492276 第一种方案:对登录账号和密码进行参数化 1.添加设置线程数: Number of Threads(users):  线程数(并发用户数) Ramp-Up Period(in seconds): 启动所有线程所需时长 ① 0代表同时并发: ② 如果线程数是3,所需时长是3S,则3/3=1 每隔1S启动一个线程: ③ 一般设置Ramp-Up=线程数,然后上下调整到所