“场景设置及结果统计-mastering python data visualization 无水印pdf”
在性能测试领域,特别是针对基于UDP协议的应用,LoadRunner的使用显得尤为重要。UDP(User Datagram Protocol)是一种无连接的、不可靠的传输协议,不保证数据包的顺序和完整性,因此在进行性能测试时,统计事务成功率会面临挑战。本文档详细介绍了如何在UDP环境下,利用LoadRunner进行性能测试并准确统计事务成功率。
首先,由于UDP协议的特性,LoadRunner本身无法直接提供对事务成功率的统计。为了克服这一问题,测试人员采取了以下策略:
1. **模拟用户并发**:设计场景时,模拟100个用户同时并发,每个用户迭代10次,这样总共会产生1000条数据。这种模拟方式旨在尽可能接近实际环境,以获取更真实的数据发送情况。
2. **数据库统计**:在客户端发送数据的同时,通过数据库记录和统计真正入库的数据。通过对数据库执行特定的查询语句,可以获取到手机号对应的入库数据总数。
3. **计算事务成功率**:将客户端发送的数据量与数据库中实际入库的数据量进行对比,通过计算前后数据的差异,可以得出事务成功率。这一步骤是通过比较发送前后的数据量来实现的,以确保统计的准确性。
在场景设置中,遵循了性能测试的标准实践:
- **迭代次数**:每个用户执行10次迭代,总计1000条数据。
- **并发用户数**:瞬间并发100个用户,模拟高压力并发场景。
- **测试持续时间**:由于是功能性的性能检查,一旦所有用户完成迭代,场景即停止,不再持续加载。
此外,文档中提到,脚本的调试和场景的部署是关键环节。在UDP协议下,通常需要自定义脚本,使用sockets协议直接发送数据,并进行细致的调试以确保数据正确发送。同时,场景的部署需要考虑到最大压力测试,以检验系统在极限条件下的稳定性和处理能力。
在测试目的上,主要是验证UDP服务在面对大量并发用户时能否正确处理每一条数据,以及在多线程压力下后台服务的性能表现。通过这样的测试,可以评估系统的健壮性,确保在大规模并发情况下,数据无丢失且功能正常运行。
虽然文档中并未深入讨论性能测试的完整流程和前期准备工作,但强调了在UDP协议下进行性能测试的独特挑战和解决方案,这对于理解C/S架构的性能测试具有一定的指导价值。作者赵高先分享了他的实战经验,希望与同行交流,共同提升性能测试的专业水平。