LoadRunner 并发时,一般需要进入参数化 用户名或者相关的字段数据,用以满足在并发时无限的接近真实的使用场景: 但当你在设置好参数化的读取规则后,在执行并发场景时,用户并发加载顺序是否确实如你如想的呢? 可通过参数模拟中的模拟功能,快捷的得到是不是你想要的:

来自:http://t.cn/ES7KBkW 本文将从负载测试的角度,描述了做一次流畅的5万用户并发测试需要做的事情. 你可以在本文的结尾部分看到讨论的记录. 快速的步骤概要 编写你的脚本 使用JMeter进行本地测试 BlazeMeter沙箱测试 使用一个控制台和一个引擎设置Users-per-Engine的数量 设置并测试你的集合 (1个控制台和10-14 引擎) 使用 Master / Slave 特性来达成你的最大CC目标 步骤1 : 编写你的脚本 开始之前,请确定从JMeter的Apa

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

我们在写灌水机器人.抓资源机器人和Web网游辅助工具的时候第一步要实现的就是用户登录.那么怎么用C#来模拟一个用户的登录拉?要实现用户的登录,那么首先就必须要了解一般网站中是怎么判断用户是否登录的. HTTP协议是一个无连接的协议,也就是说这次对话的内容和状态与上次的无关,为了实现和用户的持久交互,网站与浏览器之前在刚建立会话时将在服务 器内存中建立一个Session,该Session标识了该用户(浏览器),每一个Session都有一个唯一的ID,第一次建立会话时服务器将生成的这 个ID传给浏览

在新一代一期项目非功能测试过程中,我们发现了LoadRunner测试响应时间与客户端实际用户体验时间不一致的现象.例如员工渠道上线后,客户体验时间远远超过了LoadRunner测试响应时间.本文针对这一现象深入研究了导致二者不一致的原因并提供了意见和建议,现与大家分享. 1.用户体验时间 用户通过浏览器访问Web服务器时,体验时间可以细化.如下图所示,体验时间包括用户感应时间.浏览器处理时间.网络传输延时和后端服务器处理时间. 2.LoadRunner单次事务响应时间度量 我们通常将核心业务操作

EXECUTE AS USER= @domain SELECT SUSER_NAME(), USER_NAME(); REVERT 以下语句可以模拟SQL用户,具体使用场景自行脑补.

写了一个Windows服务,通过C#模拟网站用户登录并爬取BUG列表查询有没有新的BUG,并提醒我 1.HttpUtil工具类,用于模拟用户登录以及爬取网页: using System; using System.Collections.Generic; using System.IO; using System.Linq; using System.Net; using System.Text; using System.Threading; namespace Utils { /// <su

分享一个在Linux下模拟多线程的并发脚本,使用这个脚本可以同时批量在定义数量的服务器上执行相关命令,比起普通for/while循环只能顺序一条一条执行的效率高非常多,在管理大批服务器时非常的实用.     以下脚本功能是通过scp(也可选rsync)向上千台服务器传更新包,脚本运行后同时在后台有50个scp进程向服务器传包.#!/bin/baship=`cat iplist.txt|grep -v "#"|awk '{print $1}'`   #过滤服务器IPdir='/usr/l

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- #模拟简单用户登录(自写) import getpass a = raw_input("Please enter the username:") b = getpass.getpass("Please enter your password:") user = "admin" pwd = "admin" if a == "wa

不管哪种用户验证方式,最终都是在验证成功后设置 HttpContext.User ,后续处理环节通过 HttpContext.User 获取用户信息.如果能直接修改 HttpContext.User ,就能达到模拟登录的目的,而 ASP.NET Core 的中间件(middleware)天生具备的可以任意修改 HttpContext 的能力,让实现这个想法不费吹灰之力. 首先实现一个模拟登录用户并修改 HttpContext.User 的中间件. app.Use(async (context,

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

标题 : 6.Header交换机之模拟验证用户身份 目录 : RabbitMQ 序号 : 6 var channel = connection.CreateModel(); ​ //设置服务质量 channel.BasicQos(0, 1, false); ​ //定义一个类型为Headers的交换机 channel.ExchangeDeclare(exchangeName, ExchangeType.Headers, true, false, null); ​ ​ //定义一个队列,将用于存放

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

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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)

目标:用50个并发用户创建3000个账号到HP Web Server 分析: 1. Vugen录制脚本时,打开首页http://127.0.0.1:1080/WebTours/,进入注册账号界面不用重复打开,放入vsuer_init. 2. 创建账号页面需要重复操作,放入Action. 3. 登出账号放入vuser_end. 4. 50个并发用户我们需要在Controller里边设置Vuser为50,总共创建3000个账号那每个Vuser用户数据分配60个. 每个Vuser迭代次数为60. 接下

问题背景: 今年公司项目进行Saas化转型,在中间遇到很多问题,其中之一就是 Saas化后多租户的性能 和 并发问题.公司让我来调研和重现问题,通过调研总结了一些经验教训,分享给大家. 环境: LoadRunner 11.0 (支持60000+并发) LoadRunner 12.0 (适用版本 50并发,新版本比较好用,录制脚本不错,汉化很好) WindowServer 2012 R2 (在服务器上搭建测试环境) IIS Vmware虚拟机(虚拟机安装了 LoadRunner 12,来录制脚本)