loadrunner产生随机数,练习

本文介绍了如何在LoadRunner中使用rand()函数生成指定范围内的随机数,并通过示例展示了如何控制函数执行概率。

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loadrunner产生随机数,练习,哈哈,只是了解一下rand()函数,loadrunner好像不识别RAND_MAX,所以自己定义了。包含“stdlib.h"文件,提示找不到。所以就这么干了。


#define RAND_MAX  32767



Action()
{


int i,j;
int a[100];
for(i=0;i<100;i++){
   
a[i]=1+(int)(rand()*10/(RAND_MAX+1));  //产生1-10的随机数




}
for(i=0;i<100;i++){


    lr_output_message("%d  %d",i,a[i]);




}
return 0;

}



下面使用rand()函数使vuser_init()函数以30%的概率在Action中执行,如下所示:

Action()
{


int rowNum;
rowNum=rand()%100+1; //得到1~100的随机数
if(rowNum<=30){


vuser_init();//Action中30%的概率会执行vuser_init()函数;(得到的随机数小于等于30时,执行vuser_init()函数)
}
return 0;
}


### 使用LoadRunner进行Web性能测试的练习指南 #### 加载并安装LoadRunner 为了能够顺利开展基于LoadRunner的Web应用性能测试,需确保已成功加载并配置好了LoadRunner环境。这一步骤不在具体的技术细节讨论范围内。 #### 创建新的性能测试项目 启动LoadRunner后,在初始界面选择创建一个新的性能测试工程。此操作会引导进入向导模式,按照提示逐步完成新项目的建立过程[^1]。 #### 录制Web应用程序交互脚本 利用VuGen (Virtual User Generator),可以轻松录制用户与目标Web服务之间的互动行为作为基础测试案例。在此过程中,应尽可能详尽地捕捉到所有预期的操作路径以及可能发生的异常状况,从而构建起全面而真实的模拟场景。 #### 脚本优化调整 所录得的基础脚本往往缺乏必要的灵活性和鲁棒性,因此需要对其进行一系列改进措施: - **集合点**:用于同步多个虚拟用户的动作序列; - **事务定义**:标记出重要的业务逻辑单元以便后续统计分析; - **关联处理**:解决动态数据依赖问题,比如登录令牌等; - **验证机制**:加入断言以确认服务器返回的数据符合期望; - **参数化输入**:使同一份脚本能适应不同条件下的执行需求; - **思考时间设定**:模仿真实的人类浏览习惯,增加更贴近实际负载特性的仿真度; - **其他辅助功能**:如错误恢复策略、日志记录等级控制等。 #### 构建测试方案 借助Controller组件规划整个测试活动框架,包括但不限于指定参与测试的Vuser数目、分布规律及时长安排等方面的内容。精心策划这些要素有助于再现生产环境中常见的访问高峰时段特征,并据此评估系统承载力水平。 #### 执行测试计划并与之互动 一旦准备工作全部就绪,则可正式启动预先编排好的测试流程。期间应当密切关注实时反馈的各项关键绩效指标(KPIs),例如TPS(Transactions Per Second)、RT(Response Time)、Error Rate等,同时留意任何潜在的风险信号或瓶颈所在之处[^2]。 #### 结果解析及文档撰写 最后阶段涉及深入剖析收集回来的日志文件及其衍生出来的图表资料,从中提炼有价值的信息供决策参考。此外还需整理成正式报告形式提交给相关人员审阅,确保沟通无误且便于存档查阅。 ```python # Python代码示例仅作示意用途,实际上LoadRunner主要采用C/C++或其他专用语法编写测试脚本。 def perform_web_performance_test(): setup_environment() record_user_actions() enhance_script_with_best_practices() design_and_run_load_scenario() analyze_results() generate_report() perform_web_performance_test() ```
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