2024.4.23 关于 LoadRunner 性能测试工具详解 —— VUG

目录

引言

LoadRunner 三大组件之间的关系

LoadRunner 脚本录制

启动并访问 WebTours

脚本录制

编译

运行(回放)

LoadRunner 脚本加强

事务插入

插入集合点

插入检查点

参数化

​编辑

打印日志


引言

问题:

  • 此处为啥选择使用 LoadRunner 而不选择使用 Jmeter ?

回答:

  1. Jmeter 没有录制功能(对初学者不太友好)
  2. LoadRunner 可以设计非常丰富的测试场景
  3. LoadRunner 能够产出非常丰富的测试报告

LoadRunner 三大组件之间的关系

  • Virtual User Generator ——> 录制脚本(编写脚本)
  • Controller ——> 设计场景,运行场景
  • Analysis ——> 产出性能测试报告

LoadRunner 脚本录制

启动并访问 WebTours

  • 找到 LoadRunner 的安装目录,按图示路径找到 StartServer.bat 文件

  • 双击 StartServer.bat 文件,出现如下图所示命令框
  • 注意此处所给出的 IP 地址,我们需使用该 IP 地址来访问 WebTours 网页

  • 从 WebTousrs 的配置文件中找到其运行的端口号为 1080

  • 在浏览器的 URL 框中输入图示路径,访问 WebTours 主页

  • 在注册页面填写相关信息

  • 通过该路径可查看所有用户信息并包括刚注册好的用户
  • 文件内容的第一行就是当前账号的密码


脚本录制

  • 此处我们录制一个 WebTours 网址的登录脚本
  • 打开 Virtual User Generator,创建一个新项目

  • 点击录制按钮,选择并填写好相关内容,开始进行录制

  • 点击录制之后会自动弹出网页,此时我们仅需进行正常登录操作即可
  • 登录完成,点击停止录制,即可自动在 Action 中生成对应脚本
  • 当然我们还需对生成的脚本进行删减
  • 因为录制好的脚本有许多无关我们系统的一些代码,这些代码需要删除


编译

  • 点击编译按钮,针对删减完后的代码进行编译


运行(回放)

  • 点击运行按钮,针对删减完后的代码进行运行

LoadRunner 脚本加强

问题:

  • 为什么要对脚本进行加强?

回答:

  • 为了模拟更加真实的用户行为以及用户交互的复杂性,使性能测试能够更准确地反映生产环境中可能遇到的情况

事务插入

  • 首先我们需要打开函数选择界面

  • 查找到对应函数进行事务插入

  • 点击运行并观察对应日志信息

注意:

  • 事务必须有开始有结束
  • 开始的事务和结束的事务之间的事务名称必须一致

插入集合点

  • 集合点的引入,就是为了能够让 Load Runner 具有并发这样的机制
  • 即让所有用户集结在同一位置并同时发起请求

  • 点击运行并观察对应日志信息


插入检查点

  • 该函数属于注册类函数,在使用时需要放到 URL 请求之前
  • 检查点可用于检查其下方的 URL 页面是否包含某一字符串

  • 点击运行并观察对应日志信息


参数化

  • 此处我们针对登录进行参数化设定
  • 登录可以有多个账号和密码进行登录,所以适合进行参数化

  • 配置日志打印信息,让其日志打印出参数值

  • 因为此处我们设置了两对参数值,配置运行次数修改为 2 次

  • 点击运行并观察对应日志信息


打印日志

  • 使用 lr_log_message()  函数自定义日志并打印

  • 点击运行并观察日志信息

  • 使用 lr_output_message() 函数,在打印日志的基础上添加一定的条件判断

  • 点击运行并观察日志信息

注意:

  • 使用 lr_output_message()  函数输出的日志信息,只有在 LoadRunner 的执行窗口中可见,并不会被写入到性能测试的最终报告中。
  • 即 lr_output_message() 函数经常用于调试目的

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/pingmian/3192.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

JdbcTemplate详解

1 概述 为了使JDBC更加易于使用,Spring在JDBC API上定义了一个抽象层,以此建立一个JDBC存取框架。 作为Spring JDBC框架的核心,JDBC模板的设计目的是为不同类型的JDBC操作提供模板方法,通过这种方式,可以在尽可能保留…

Linux安装Docker的多版本PHP和多版本MySQL共存

1: 先安装docker 安装完后执行,权限设置 sudo usermod -aG docker $USER或者sudo usermod -aG docker kentrl#添加当前用户到Docker用户组中 sudo newgrp docker#更新用户组数据,必须执行否则无效 sudo systemctl restart docker 先看目录结构: 2:按照目录结构挂载磁盘,…

【Qt常用控件】—— QWidget 核心属性

目录 (一)控件概述 1.1 关于控件体系的发展 (二)QWidget 核心属性 2.1 核心属性概览 2.2 enabled 2.3 geometry 2.4 windowTitle 2.5 windowIcon 2.6 windowOpacity 2.7 cursor 2.8 font 2.9 toolTip 2.10 focus…

Esko Ukkonen: On-line Construction of Suffix Trees

Esko Ukkonen: On-line Construction of Suffix Trees 文章目录 Esko Ukkonen: On-line Construction of Suffix Trees一、后缀树的概念及应用【详见刘方州同学报告】1.1 字典树 Trie1.2 后缀树 Suffix Tree2 后缀树的应用 二、朴素后缀树构造方法及问题三、线性时间内后缀树在…

怎么办xgp会员一年多少钱xgp会员怎么开轻松教你xgp会员开通教程

怎么办?xgp会员一年多少钱?xgp会员怎么开?轻松教你xgp会员开通教程 XGP平台是由微软公司开发的xbox游戏平台的pc版本,为电脑玩家提供了一个游玩微软游戏的平台,XGP平台因其独特的会员服务而广受玩家们好评&#xff0…

《深度学习在医学图像分析中的应用(第二版)》

书籍:Deep Learning for Medical Image Analysis, 2nd Edition 作者:S. Kevin Zhou,Hayit Greenspan,Dinggang Shen 出版:Academic Press书籍下载-《深度学习在医学图像分析中的应用(第二版)》本…

采用php vue2 开发的一套医院安全(不良)事件管理系统源码(可自动生成鱼骨图)

采用php vue2 开发的一套医院安全(不良)事件管理系统源码(可自动生成鱼骨图) 医院安全(不良)事件管理系统采用无责的、自愿的填报不良事件方式,有效地减轻医护人员的思想压力,以事件…

Linux开发板配置静态IP

1、查看网口信息,易知eth0无IP地址 ifconfig2、首先分配一个IP地址 sudo ifconfig eth0 192.168.5.8 up3、此时配置的IP地址只是临时的,当你reboot重启板子上电后,ip地址会消失,因此需要为板子配置静态ip,避免每次上…

一次违法网站的渗透经历

0x01 前言 在一次攻防演练中,我发现了一个有趣的渗透路径。在信息收集阶段,我注意到目标网站和用户资产网站共享相同的IP网段。这意味着它们可能在同一台服务器上托管,或者至少由同一家互联网服务提供商管理。这种情况为我们的渗透测试提供了…

【window环境、Linux环境、QT三种方法实现TCP通信】

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、Windows环境下实现TCP通信1.服务器2.客户端3.运行 二、Linux环境下实现TCP通信1.服务端2.客户端 三、Qt实现TCP通信1.服务端1.客户端 总结 前言 大多数项目…

告别SQL注入攻击之扰!揭秘强大防护策略,筑牢网站安全防线,畅享无忧体验!

SQL注入攻击是一种极具破坏性的Web漏洞,它利用应用程序对用户输入的处理不当,让恶意用户能够执行非授权的SQL查询,进而对数据库造成巨大损害。这种攻击方式可能导致数据泄露、系统崩溃等严重后果,因此必须引起高度重视。 为了有效…

语义分割模型——浅谈U-net相关理论

目录 1 U-net简介 1.1 U-net是什么 1.2 U-net的创新点及优势 2 U-net改进思路 2.1 编码器优化 2.2 跳跃连接优化 2.3 解码器优化 2.4 其他优化方式 2.5 注意事项 1 U-net简介 1.1 U-net是什么 Ronneberger等人于2015年基于FCN(全卷积神经网络&#xff09…

预测房屋价格(使用SGDRegressor随机梯度下降回归)

线性回归:预测未来趋势01(预测房屋价格) 文章目录 线性回归:预测未来趋势01(预测房屋价格)前言一、案例介绍:二、架构图:(流程图)三、使用了什么技术&#xf…

代码随想录:二叉树18(Java)

目录 105.从前序与中序遍历序列构造二叉树 题目 代码 106.从中序与后序遍历序列构造二叉树 题目 代码 105.从前序与中序遍历序列构造二叉树 题目 给定两个整数数组 preorder 和 inorder ,其中 preorder 是二叉树的先序遍历, inorder 是同一棵树的…

利用Django中的缓存系统提升Web应用性能

👽发现宝藏 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。【点击进入巨牛的人工智能学习网站】。 在构建现代Web应用时,性能通常是至关重要的考虑因素之一。为了提高用户体验和应…

设计模式(六):原型模式

设计模式(六):原型模式 1. 原型模式的介绍2. 原型模式的类图3. 原型模式的实现3.1 创建一个原型接口3.2 创建具体原型3.3 创建一个数据缓存类3.4 测试 1. 原型模式的介绍 原型模式(Prototype Pattern)属于创建型模式&…

人工智能(AI)与地理信息技术(GIS)的融合:开启智能地理信息时代

随着科技的不断发展,人工智能(AI)和地理信息技术(GIS)的应用越来越广泛,两者的结合更是为许多行业带来了前所未有的变革。本文将以“人工智能(AI)地理信息技术(GIS&#…

【八股】Spring篇

why Spring? 1.使用它的IOC功能,在解耦上达到了配置级别。 2.使用它对数据库访问事务相关的封装。 3.各种其他组件与Spring的融合,在Spring中更加方便快捷的继承其他一些组件。 IoC和DI 👉IOC是Inversion of Control的缩写,“…

德语口语学习的8种练习方法

简洁明了一点,方便大家理解,我总结了以下8点: 1.模拟对话: 创造实际生活场景,例如购物、问路、餐厅点餐等,并自言自语或者与伙伴一起模拟这些对话。 参加角色扮演活动,通过不同情境练习口语。…

文末送资料|跟着开源学技术-ChatGPT开源项目-chatgpt-java

目录 功能特性 最简使用 进阶使用 函数调用(Function Call) 流式使用 流式配合Spring SseEmitter使用 多KEY自动轮询 大家好,我是充电君 今天带着大家来看个Java版本的ChatGPT。这个开源项目就是chatgpt-java。 Github: h…