LoadRunner之二“集合点”

怎么更好的理解集合点？

如果要求系统能够承受1000人同时提交数据，那么我们就可以在提交数据操作前面加入集合点，当虚拟用户运行到提交数据的集合点时，LoadRunner 就会检查同时有多少用户运行到集合点，如果不到1000 人，LoadRunner 就会命令已经到集合点的用户在此等待，当在集合点等待的用户达到1000 人时，LoadRunner 命令1000 人同时去提交数据，从而达到计划中的需求。

还是用LR自带的WebTours为例，用上节https://www.cnblogs.com/dililengba/p/10297379.html 录制好的脚本。

1.手写添加集合点函数。

Action()
{
    web_url("WebTours",
        "URL=http://127.0.0.1:1080/WebTours/",
        "TargetFrame=",
        "Resource=0",
        "RecContentType=text/html",
        "Referer=",
        "Snapshot=t1.inf",
        "Mode=HTML",
        LAST);

    lr_think_time(37);
    lr_rendezvous("集合点");//添加集合点

    lr_start_transaction("login");//开始登录事务

    web_submit_data("login.pl",
        "Action=http://127.0.0.1:1080/WebTours/login.pl",
        "Method=POST",
        "TargetFrame=body",
        "RecContentType=text/html",
        "Referer=http://127.0.0.1:1080/WebTours/nav.pl?in=home",
        "Snapshot=t3.inf",
        "Mode=HTML",
        ITEMDATA,
        "Name=userSession", "Value=125397.629566626ztfAVtApfHAiDDDDDiHAApitDtcf", ENDITEM,
        "Name=username", "Value=xueli", ENDITEM,
        "Name=password", "Value=123456", ENDITEM,
        "Name=JSFormSubmit", "Value=off", ENDITEM,
        "Name=login.x", "Value=68", ENDITEM,
        "Name=login.y", "Value=3", ENDITEM,
        LAST);

    lr_end_transaction("login",LR_AUTO);//结束登录事务

    lr_think_time(18);
    web_url("IE9CompatViewList.xml",
        "URL=http://ie9cvlist.ie.microsoft.com/IE9CompatViewList.xml",
        "TargetFrame=",
        "Resource=0",
        "RecContentType=text/xml",
        "Referer=",
        "Snapshot=t5.inf",
        "Mode=HTML",
        LAST);
 return 0;
}

控制器中设置集合点策略：回放脚本无法实现集合点的作用，集合点必须在多用户并发运行下才能发挥作用，所以我们需要把脚本导入到Controller中进行设置。

2.打开Controller（控制器）,导入刚录制的脚本。

3.选择菜单栏场景--->集合--->策略

一共有三种集合策略：

①当所有虚拟用户中的x % 到达集合点进释放，即仅当指定百分比的虚拟用户到达集合点时，才释放虚拟用户。

注意：此选项将会干扰场景的计划。如果选择此选项，场景将不按计划运行，不常用。

②当所有正在运行的虚拟用户中的x %到达集合点时释放，即仅当场景中指定百分比的、正在运行的虚拟用户到达集合点时，才释放虚拟用户。

③当x 个虚拟用户到达集合点时释放，即仅当指定数量的虚拟用户到达集合点时，才释放虚拟用户。

4.设置场景，选择启动Vuser：启动30个用户，每2秒钟进3个用户； 选择持续时间为完成前一直运行。

5.开始场景，分析指标。

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原文地址：https://www.cnblogs.com/dililengba/p/10298644.html