自动化测试设置检查点的问题

Loadrunner关联取参及设置检查点: 获取post的响应值当作参数存储,要在此post请求之上添加 1 web_reg_save_param("sign", 2 "LB=md5码是:[", 3 "RB=]", 4 "Search=All", 5 LAST); 6 7 8 web_submit_data("tomd5", 9 "Action=http://v49.pclady.com.cn:8

前段时间在群里跟大家讨论一个关于性能测试的 问题,谈到如何评估测试结果,有一个朋友谈到规范问题,让我颇有感触,他说他们公司每次执行压力测试的时候,都要求脚本中必须有检查点存在,不然测试结果 将不被认可,这是他们公司的规范.其实,在做压力测试过程,我们很容易忽略很多东西,而且随着自身的技术演变,我们很容易去丢失掉一些很好的习惯,当我们 再碰到这些问题的时候,我们才发现其实是我们太粗心大意了,所以说好的习惯要保持.这次我刚好也要接手一些性能工作,因此就如何规范设置检查点来谈谈一些基本的流程和方法.

说检查点,其实就是对过去历史的记录,可以认为是log.不过这里进行了简化.举例来说,我现在又一段文本.文本里放有一堆堆的链接地址.我现在的任务是下载那些地址中的内容.另外因为网络的问题或者网站的问题,每次下载可能不会非常的成功.有可能出现断链或者socket异常错误.不过不管产生什么样的错误,我都希望我的程序能够一直跑下去.或者能停掉后,继续从为下载的链接处跑.而不是从开始的地方跑.这个问题非常简单.因为这些链接是上下文无关的(上下文有关的情况要另外分析).所以我只要记录程序运行停止前的最后一条

Action(){ //如果关联的数据过于长,需要在这里将参数存储的值变大web_set_max_html_param_len("1024"); //登陆关联,关联函数就是通过指定的左右边界来获取值的. 如果将加载首页放在vuser_Init或者关联函数前面,执行会报错,//错误 -26377: 找不到所请求参数“userSessionlogin”的匹配项.请检查响应数据中是否存在请求的边界web_reg_save_param_ex("ParamName=Correlatio

环境:python3 + unittest + requests Excel管理测试用例, HTMLTestRunner生成测试报告 测试完成后邮件发送测试报告 jsonpath方式做预期结果数据处理,后期多样化处理 后期扩展,CI持续集成 发送邮件效果: 整体结构: common模块 class IsInstance: def get_instance(self, value, check): flag = None if isinstance(value, str): if check ==

PHPUnit 的 PHAR 包中已经包含了PHPUnit_Selenium组件包 phpunit官网:https://phpunit.de/,下载地址:https://phar.phpunit.de/phpunit.phar Windows下安装 整体上说,在 Windows 下安装 PHAR 和手工在 Windows 下安装 Composer 是一样的过程: 为 PHP 的二进制可执行文件建立一个目录,例如 C:\bin 将 ;C:\bin 附加到 PATH 环境变量中(相关帮助) 下载 h

web_reg_save_param函数主要是使用在关联中,而关联大部分时候loadrunner的自动关联不奏效的时候,才会使用. 而我要说的是这个函数两个不同的使用方法,当然可能有更好的办法,或许我说的也不全对,欢迎来纠正,嘿嘿~~~ 第一种:设置检查点时,可以用来排查为什么检查点失败. 在性能测试测试中,我们必须要设置文本或是图片检查点,来提高我们测试脚本可信度.没有检查点怎么能确认我们的脚本这个请求是正确的呢~~你说是吧~? 但我们经常会有遇到,根据response设置了检查点,但是死活不

概述 在<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书中只是简单介绍了下RDD的checkpoint,对本书是个遗憾.所以此文的目的旨在查漏补缺,完善本书的内容. Spark的RDD执行完成之后会保存检查点,便于当整个作业运行失败重新运行时候,从检查点恢复之前已经运行成功的RDD结果,这样就会大大减少重新计算的成本,提高任务恢复效率和执行效率,节省Spark各个计算节点的资源.本文着重分析检查点的代码实现,更深入理解其原理.在<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书的第5章中

测试思路: 首先,使用网络数据发送程序发送数据: 然后,运行spark程序: 观察效果. 说明: 1. 这里也需要设置检查点目录 2. 这里有四个参数: 前两个分别是监听的端口和每隔多少毫秒接收一次数据: 第三个参数是接收前多少毫秒的数据:(详细请参见window具体含义) 第四个参数是每隔多少毫秒接收一次数据. sparkStreaming import org.apache.log4j.{LoggerLevel} import org.apache.spark.storage.Storage