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  • 怎么响应时间? 从用户角度来说,请求的响应时间包括: 用户界面发送请求的时间 + 网络传输时间 + 服务端处理时间 (包括数据层的处理时间)+ 网络传输时间 + 用户端展示返回结果的时间,如下图: 从概念上来...

    贴纸应该测试什么功能?

    人脸识别的准确性+响应速度快。

     

    怎么测响应时间?

    用户角度来说,请求的响应时间包括:

    用户界面发送请求的时间 + 网络传输时间 + 服务端处理时间 (包括数据层的处理时间)+ 网络传输时间 + 用户端展示返回结果的时间,如下图:

    概念上来说:响应时间,就是指应用系统从发出请求开始到客户端接收到所有数据所消耗的时间。该定义强调的是所有数据都已经被呈现在客户端所花费的时间。

     

    如何测试页面响应时间?

    直接写个程序去读网页,在读页面之前记录一下时间,读取完成记录一下,相减。

     

    怎么实现自动化测试?

    前提条件

    1) 需求变动不频繁

    2) 项目周期足够长

    3) 自动化测试脚本可重复使用

    另外,在手工测试无法完成,需要投入大量时间与人力时也需要考虑引入自动化测试。比如性能测试配置测试、大数据量输入测试等。

    自动化测试的概念,广义上来讲,自动化包括一切通过工具(程序)的方式来代替或辅助手工测试的行为都可以看做自动化,包括性能测试工具(loadrunner、jmeter),或自己所写的一段程序,用于生成1到100个测试数据。狭义上来讲,通工具记录或编写脚本的方式模拟手工测试的过程,通过回放或运行脚本来执行测试用例,从而代替人工对系统的功能进行验证。

     

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  • 做性能测试先要懂性能,响应时间(response time)作为性能测试过程中两大重要指标之一是我们必须关注的。 从用户角度来说,用户最讨厌等待。在大量的处理环境中,超过3秒以上的响应时间将会严重影响工作效率。...
            做性能测试先要懂性能,响应时间(response time)作为性能测试过程中两大重要指标之一是我们必须关注的。
     
            从用户角度来说,用户最讨厌等待。在大量的处理环境中,超过3秒以上的响应时间将会严重影响工作效率。然而最终用户的感受不仅仅是绝对时间问题,他们对于响应时间的期望是参照以往的经验,而这种期望是相对于他们使用该应用的基准性能。如果使用该应用的当前感受和以往的经验有很大的差别时,抱怨以及需要支持的电话就会成倍地增加。响应时间对于用户来说既有客观成分,也有主观成分。
     
            例(1):对于小说网站来说,页面的主要功能是向用户提供可阅读的内容,那么用户很可能会将“小说内容”这个时间作为自己感受到的响应时间;
            例(2):对于报税系统来说,页面的主要功能是提供给用户申报纳税的页面,那么用户只有用户打开申报页面,申报纳税成功后,才会觉得页面响应完成。 
     
            对于例(1)而言,小说内容完全可以分段加载,先加载500字内容,等待之前500字加载完成之后,再加载之后的内容,当看完一定内容,用户做鼠标滚动或翻页操作时再加载之后的内容。
            对于例(2)而言,申报纳税需要等待,服务器处理、数据库处理、外部系统通信、浏览器前端加载等整个流程处理结束之后,才能算作响应成功。
            对于例(1)可以将响应时间理解为“应用系统从请求发出开始到客户端收到响应所消耗的时间”。而对于例(2)而言响应时间定义为“应用系统从请求发出开始到客户端接收到最后一个字节数据所消耗的时间”。造成这种差异的原因是可以采用一些技巧在数据尚未完全接收完成时进行呈现来减少用户感受到的响应时间。
     
            下图为Web应用的页面响应时间简要构成。从图中可以看到,页面的服务端响应时间可被分解为网络传输时间(N1+N2+N3+N4)、应用处理时间(T1+T3)、数据库处理时间(T2)和前端浏览器加载时间(T4)。之所以要如此细分响应时间,主要目的是能够更准确地定位性能瓶颈。
     

     

    • N1&N4
            这个阶段用户点击页面,利用Http协议建立连接,做get请求或post请求。http连接实际上就是TCP连接和一些使用连接的规则。TCP连接是因特网上的可靠连接。(详细TCP协议知识,详见《TCP 的那些事儿(上)》http://coolshell.cn/articles/11564.html、《TCP 的那些事儿(下)》http://coolshell.cn/articles/11609.html
            TCP为Http提供了一条可靠的比特传输管道。从TCP连接一端填入的字节会从另一端以原有的顺序、正确地传送出来。
     

     

     

    • N2&N4
            JDBC(Java Data Base Connectivity,java数据库连接)是一种用于执行SQL语句的Java API,可以为多种关系数据库提供统一访问,它由一组用Java语言编写的类和接口组成。JDBC提供了一种基准,据此可以构建更高级的工具和接口,使数据库开发人员能够编写数据库应用程序。
            简单地说,JDBC可做三件事:与数据库建立连接、发送操作数据库的语句并处理结果。
            数据库建立连接一般通过连接池管理连接,当连接池中某条查询语句执行完成,连接池所获取的连接不会立即释放,而会等待下次查询调用连接。因为建立连接也是极为耗时的操作。

     

    • T1&T3
            java servlet作为线程安全的服务器程序(注:这里所说的线程安全并不能保证开发人员所做的业务代码也是线程安全的),几乎所有的java web程序都是以此为基础发展而来。(当然你也可以自己用java实现一套cgi,至于什么是cgi,详见http://baike.baidu.com/subview/32614/12037322.htm?fr=aladdin
     
        servlet生命周期
    1.     客户端请求该servlet 
    2.     加载servlet类到内存 
    3.     实例化、初始化该servlet 
    4.     init()初始化参数 
    5.     service()(doGet()或者doPost()) 
    6.     destroy() 
            加载和实例化Servlet。这项操作一般是动态执行的,在weblogic这类中间件中能够配置servlet并发线程数,同时能监控servlet并发线程数。Server通常会提供一个管理的选项,用于在Server启动时强制装载和初始化特定的Servlet。
            Server创建一个Servlet的实例
            第一个客户端的请求到达Server
            Server调用Servlet的init()方法(可配置为Server创建servlet实例时调用,在web.xml中<servlet>标签下配置<load-on-startup>标签,配置的值为整型,值越小servlet的启动优先级越高)
            一个客户端的请求到达Server
            Server创建一个请求对象,处理客户端请求
            Server创建一个响应对象,响应客户端请求
            Server激活Servlet的service()方法,传递请求和响应对象作为参数
            service()方法获得关于请求对象的信息,处理请求,访问其他资源,获得需要的信息
            service()方法使用响应对象的方法,将响应传回Server,最终到达客户端。service()方法可能激活其它方法以处理请求,如doGet()或doPost()或程序员自己开发的新的方法。
            对于更多的客户端请求,Server创建新的请求和响应对象,仍然激活此Servlet的service()方法,将这两个对象作为参数传递给它。如此重复以上的循环,但无需再次调用init()方法。一般Servlet只初始化一次(只有一个对象),当Server不再需要Servlet时(一般当Server关闭时),Server调用Servlet的Destroy()方法。

     

    • T2
            在执行和获取结果前,数据库系统对此sql将进行几个步骤的处理过程:
    当发布一条SQL或PL/SQL命令时,Oracle会自动寻找该命令是否存在于共享池中来决定对当前的语句使用硬解析或软解析。
        通常情况下,SQL语句的执行过程如下:
    1. SQL代码的语法(语法的正确性)及语义检查(对象的存在性与权限)。 
    2. 将SQL代码的文本进行哈希得到哈希值。 
    3. 如果共享池中存在相同的哈希值,则对这个命令进一步判断是否进行软解析,否则到5步骤。 
    4. 对于存在相同哈希值的新命令行,其文本将与已存在的命令行的文本逐个进行比较。这些比较包括大小写,字符串是否一致,空格,注释 等,如果一致,则对其进行软解析,转到步骤6。否则到4步骤。红色字体描述有误应该转到步骤5
    5. 硬解析,生成执行计划。 
    6. 执行SQL代码,返回结果。 
            软解析在缓冲区里找到相同或相似的SQL语句,可以直接利用,不用重新进行分析生成执行计划了。硬解析则相反,即整个SQL语句的执行需要完完全全的解析,生成执行计划。而硬解析,生成执行计划需要耗用CPU资源,以及SGA资源。在此不得不提的是对库缓存中闩的使用。闩(latch)是锁的细化,可以理解为是一种轻量级的串行化设备。当进程申请到闩后,则这些闩用于保护共享内存的数在同一时刻不会被两个以上的进程修改。在硬解析时,需要申请闩的使用,而闩的数量在有限的情况下需要等待。大量的闩的使用由此造成需要使用闩的进程排队越频繁,性能则逾低下。
     
            数据库利用内部的hash算法来取得该sql的hash值,然后在library cache里查找是否存在该hash值。假设存在,则将此sql与 cache中的进行比较。假设“相同”,就将利用已有的解析树与执行计划,而省略了优化器的相关工作。这也就是软解析的过程。 (关于执行计划,详见http://www.cnblogs.com/snifferhu/p/3461982.html)

     

    • T4
            前端页面大致包含html、图片、css、js、flash等元素,对于各种元素因为浏览器版本的不同而导致加载顺序不同。对于前端页面加载这块研究并不是很深入,推荐看《Javascript 装载和执行》http://coolshell.cn/articles/9749.html

     

     
            总结
            在此大致描述了响应时间的概念,以及响应时间的组成,读懂了响应时间,才是性能测试的开始。
     
     
           

    转载于:https://www.cnblogs.com/snifferhu/p/4149072.html

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  • python+requests如何实现接口压力测试500次,查看响应时间发布时间:2020-07-29 12:21:10来源:亿速云阅读:93作者:小猪这篇文章主要讲解了python+requests如何实现接口压力测试500次,查看响应时间,内容清晰明了,...

    python+requests如何实现接口压力测试500次,查看响应时间

    发布时间:2020-07-29 12:21:10

    来源:亿速云

    阅读:93

    作者:小猪

    这篇文章主要讲解了python+requests如何实现接口压力测试500次,查看响应时间,内容清晰明了,对此有兴趣的小伙伴可以学习一下,相信大家阅读完之后会有帮助。

    接口压力测试500次,查看响应时间

    import json

    import requests

    import logging

    logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

    logger = logging.getLogger(__name__)

    restime = []

    OK=[]

    class Restime():

    def API(self,URL2,param):

    try:

    r = requests.get(URL2, params=param, timeout=10)

    r.raise_for_status() # 如果响应状态码不是 200,就主动抛出异常

    except requests.RequestException as e:

    print(e)

    else:

    js = json.dumps(r.json())

    return [r.json(), r.elapsed.total_seconds(),js]

    def circulation(self,num,URL2,param):

    for i in range(num):

    restime.append(Restime.API(URL2,param)[1])

    if json.loads(Restime.API(URL2, param)[2])["message"]=='ok':

    OK.append(json.loads(Restime.API(URL2, param)[2])["message"])

    logger.info('请求第' + str(i+1) + '次,请求'+json.loads(Restime.API(URL2, param)[2])["message"]+',状态码:'+json.loads(Restime.API(URL2, param)[2])["status"])

    else:

    logger.info('请求第' + str(i+1) + '次,请求' + json.loads(Restime.API(URL2, param)[2])["message"] + ',状态码:' +

    json.loads(Restime.API(URL2, param)[2])["status"])

    print('测试次数:',num)

    print('响应次数:', len(restime))

    print('正常响应次数:', len(OK))

    print('总响应最大时长:', max(restime))

    print('总响应最小时长:', min(restime))

    print('总响应时长:', sum(restime))

    print('平均响应时长:', sum(restime) / len(restime))

    if __name__ == '__main__':

    Restime=Restime()

    #URL2 = 'http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini'

    #param = {'ip': '8.8.8.8', 'city': '西安'}

    num=500 #压力测试次数

    URL2 = 'http://www.kuaidi100.com/query' #地址

    param = {'type' : 'zhongtong' , 'postid' :'73116039505988' } #参数

    Restime.circulation(num,URL2,param)

    input('Press Enter to exit...')

    测试次数: 500

    响应次数: 500

    正常响应次数: 500

    总响应最大时长: 0.336179

    总响应最小时长: 0.062753

    总响应时长: 41.892936000000034

    平均响应时长: 0.08378587200000007

    d740bfe4b44a2df31c0fbd55c107308d.png

    补充知识:python利用requests统计1个接口的响应时间

    requests统计接口的响应时间有2种方式r.elapsed.total_seconds()

    r.elapsed.microseconds/(1000*1000)

    但是第2种方式,当调用的接口响应时间大于1s时,得到的响应时间是不准确的。下面来看示例

    首先看接口响应时间小于1s时,分别使用2种方式得到 post "https://www.baidu.com/" 的响应时间

    代码示例:

    import requests

    url = "https://www.baidu.com/"

    r = requests.post(url)

    # print(r.text)

    #推荐使用这种方式统计一个接口的响应时间,准确性更高

    print(r.elapsed.total_seconds())

    #当接口的响应时间大于1s时,下面这种统计方式就会不准确

    print(r.elapsed.microseconds/(1000*1000))

    运行结果:0.039872

    0.039872

    再测试一个接口响应时间超过1s的接口,

    然后看接口响应时间大于1s时,分别使用2种方式得到 post "http://cn.python-requests.org/zh_CN/1atest/" 的响应时间

    果然发现2种方式统计的结果不一样了呢

    import requests

    url = "http://cn.python-requests.org/zh_CN/1atest/"

    r = requests.post(url)

    # print(r.text)

    #结果正确

    print(r.elapsed.total_seconds())

    #结果不正确

    print(r.elapsed.microseconds/(1000*1000))

    运行结果:1.298427

    0.298427

    很显然,r.elapsed.microseconds/(1000*1000)在接口的响应时间大于1s时,只截取了后面的小数部分

    看完上述内容,是不是对python+requests如何实现接口压力测试500次,查看响应时间有进一步的了解,如果还想学习更多内容,欢迎关注亿速云行业资讯频道。

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  • 本次性能测试的需求中提到测试的目的是“了解博客的首页在负载达到20QPS时的响应时间”,因此需要控制向博客首页发送请求的负载为20QPS。一种可行的方法是逐步调整测试计划中的线程计算的数量以及为取样器(Sampler)...

    本次性能测试的需求中提到测试的目的是“了解博客的首页在负载达到20 QPS时的响应时间”,因此需要控制向博客首页发送请求的负载为20QPS。

    一种可行的方法是逐步调整测试计划中的线程计算的数量以及为取样器(Sampler)添加定时器(Timer),以使HTTP取样器发出的请求的QPS保持在20个左右。但这种方法耗时耗力,需要经过多次尝试才能达到;另一方法,完全通过设置定时器来控制QPS,一旦取样器的响应时间发生改变(网络环境发生改变),就需要重新调整定时器的等待时间。

    Jmeter提供了一个非常有用的定时器,称为Constant Throughput Timer (常数吞吐量定时器),该定时器可以方便地控制给定的取样器发送请求的吞吐量。

    右键点击fnng.cnblogs.com ,弹出菜单(添加--->定时器--->Constant Throughput Timer)选择Constant Throughput Timer

    Constant Throughput Timer 的主要属性介绍:

    名称 :定时器的名称

    Target throughput(in samples per minute):目标吞吐量。注意这里是每分钟发送的请求数,因此,对应测试需求中所要求的20 QPS ,这里的值应该是1200 。

    Calculate Throughput based on:有5个选项,分别是:

    This thread only :控制每个线程的吞吐量,选择这种模式时,总的吞吐量为设置的 target Throughput 乘以矣线程的数量。

    All active threads : 设置的target Throughput 将分配在每个活跃线程上,每个活跃线程在上一次运行结束后等待合理的时间后再次运行。活跃线程指同一时刻同时运行的线程。

    All active threads in current thread group :设置的target Throughput将分配在当前线程组的每一个活跃线程上,当测试计划中只有一个线程组时,该选项和All active threads选项的效果完全相同。

    All active threads (shared ):与All active threads 的选项基本相同,唯一的区别是,每个活跃线程都会在所有活跃线程上一次运行结束后等待合理的时间后再次运行。

    All cative threads in current thread group (shared ):与All active threads in current thread group 基本相同,唯一的区别是,每个活跃线程都会在所有活跃线程的上一次运行结束后等待合理的时间后再次运行。

    如上图,该元件仅作用于fnng.cnblogs.com ,设置定时器的Target throughput为1200/分钟(20 QPS),设置Calculate Throughput based on 的值为All active threads 。

    当然,Constant Throughput Timer只有在线程组中的线程产生足够多的request 的情况下才有意义,因此,即使设置了Constant Throughput Timer的值,也可能由于线程组中的线程数量不够,或是定时器设置不合理等原因导致总体的QPS不能达到预期目标。

    添加监听器(Listener)

    脚本的主要部分设置完成后,需要通过某种方式获得性能测试中的测试结果,在本例中,我们关心的是请求的响应时间。

    Jmeter 中使用监听器元件收集取样器记录的数据并以可视化的方式来呈现。Jmeter有各种不同的监听器类型,因为上HTTP请求,我们可在添加聚合报告,更为直观的查看测试结果。

    添加聚合报告,右键点击线程组,在弹的菜单(添加--->监听器--->聚合报告)中选择聚合报告。

    运行脚本

    添加完成聚合报告后,我们来运行脚本,稍后介绍聚合报告的参数。

    在运脚本之前,我们来查看一下,各个元件的参数设置:

    ---------------------------------------------------------------

    线程组:

    线程数:20

    准备时长: 10

    循环次数:10

    ---------------------------------------------------------------

    HTTP请求:

    名称:fnng.cnblogs.com。

    服务器名称或IP :fnng.cnblogs.com

    端口号:80

    Implementation : java

    协议: http

    方法: GET

    路径:/

    ---------------------------------------------------------------

    常数吞吐量定时器:

    Target throughput(in samples per minute):1200.0

    Calculate Throughput based on :All active threads

    ---------------------------------------------------------------

    点击工具栏上的运行按钮,或者点击菜单栏“ 运行--->启动 ” 或者使用快捷键ctrl+r 来运行程序。

    聚合报告分析

    查看聚合报告的运行结果:

    OK! 到此一次完整的性能测试结束,如果你从中有所收获,推荐一记~!

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