LoadRunner性能测试培训大纲

本课程针对初级测试工程师等人群,通过LoadRunner工具讲解及项目实例演练,覆盖性能测试全过程。包括性能测试基础知识、脚本录制回放、场景设计、资源监控及性能瓶颈分析等内容。

LoadRunner性能测试培训大纲

面向对象:初级测试工程师、性能测试工程师、QA

培训形式:LoadRunner工具讲解 + 项目实例演练

一、性能测试过程

1、性能测试类型、性能测试术语

2、性能测试需求分析、性能测试计划和策略

3、性能测试工具原理、性能测试工具选型

二、基本脚本录制和回放

1LoadRunner安装和配置

2VUGen介绍、协议选择、脚本录制、Recording Options的设置

3、常见录制问题解决、性能测试辅助工具HTTPWatch的使用

动手做:录制AltoroJ的登录脚本

4Script视图和Tree视图

5、脚本分析、查阅LR帮助文档、常用函数解释

6、脚本回放、Verify Replay、查看Replay Log、查看Test Results

7、回放时显示浏览器、基本的运行时设置

8、脚本调试、lr_output_message

9、常见回放问题解决、如何对脚本进行关联(Correlation

动手做:Web Tours录制与回放、关联设置

三、脚本修改和完善

1、添加注释、思考时间(TinkTime)的处理

2、补充录制脚本, vuser_initActionvuser_end Block

3、添加事务(Transaction)、lr_start_transaction

动手做:划分AltoroJ脚本的事务

4、参数化、参数表设计技巧

动手做:参数化AltoroJ登录过程

5、添加内容检查

文本检查点,web_reg_findweb_findEnable Image and text check

图片检查点,web_image_check

ContentCheck

动手做:验证AltoroJ登录是否成功

6、添加脚本逻辑

if-else lr_exit continue on error

动手做:模拟用户登录AltoroJ、查账、转账、退出

四、性能测试场景设计

1Controller介绍

2、添加虚拟用户、添加压力负载机、运行时设置

动手做:调度(Schedule)设置、集合点的设置

3IP欺骗

4、面向目标的场景设计、定义SLAService Level Agreement

动手做:验证AltoroJ是否能支持1000个用户

五、场景执行、资源监控、性能瓶颈分析和调优

1TPS、点击率、吞吐率分析

2Windows资源监控、Linux资源监控、Tomcat资源监控

3Analysis介绍、网页细分图、关联图

动手做:Tomcat调优

欢迎咨询:

testing_is_believing@126.com

<think>好的,用户正在寻找关于性能测试培训的资料或大纲,具体提到了性能测试培训大纲、学习路线和教程。首先,我需要根据用户提供的引用内容来整理相关信息。引用[1]和[2]都强调了性能测试的技术要求和与功能测试的区别,需要包括需求分析、工具使用、场景设计等。引用[3]提到了高级测试工具的学习顺序,比如LoadRunner、JMeter等。引用[4]是关于Python学习的,可能和自动化测试相关,但用户的问题更偏向性能测试本身。 用户可能是一位刚进入测试领域的新人,或者想转行做性能测试,需要系统的学习路径。他们可能不太清楚从哪里开始,需要明确的大纲和资源推荐。深层需求可能是希望找到结构化的学习计划,了解必备技能和工具,以及实际应用场景。 接下来,我需要结合引用内容,整理出性能测试培训的核心模块。比如,基础知识、工具学习、实战应用、进阶提升等部分。每个部分下要列出具体内容,比如性能测试概念、指标、工具如JMeter和LoadRunner的使用,还有性能分析调优方法。同时,要推荐相关教程和学习路线,可能包括书籍、在线课程和社区资源。 需要注意用户提到的“培训大纲”、“学习路线”和“教程”三个关键词,确保回答覆盖这三个方面。此外,引用中的信息需要自然地融入回答,并在适当位置添加引用标识。例如,在提到性能测试技术要求时引用[1],在区分性能与功能测试时引用[2],工具部分引用[3]。 最后,生成的相关问题要围绕用户可能进一步关心的点,比如工具对比、自学方法、职业发展等,帮助他们继续深入学习。</think>### 性能测试培训大纲与学习路线 #### 一、性能测试基础知识 1. **核心概念与需求分析** - 性能测试目标:响应时间、吞吐量、并发用户数、资源利用率等[^2] - 与功能测试的区别:性能测试需分析业务场景、系统架构和瓶颈定位 - 需求分析方法:从模糊需求(如“系统慢”)转化为可量化指标 2. **关键性能指标** - 响应时间:$$ T_{avg} = \frac{\sum_{i=1}^{n} T_i}{n} $$ - 错误率:$$ Error\ Rate = \frac{错误请求数}{总请求数} \times 100\% $$ - 系统资源监控:CPU、内存、磁盘I/O、网络带宽 #### 二、工具与技能学习 1. **主流工具掌握** - **JMeter**:开源工具,支持HTTP/HTTPS、JDBC、SOAP等协议[^3] - **LoadRunner**:企业级工具,适合复杂场景和深度分析[^3] - 辅助工具:Postman(接口调试)、Fiddler(抓包分析) 2. **脚本开发与场景设计** ```python # Python性能测试脚本示例(使用requests库) import requests import time start_time = time.time() response = requests.get("https://api.example.com/data") print(f"响应时间:{time.time() - start_time:.2f}s,状态码:{response.status_code}") ``` #### 三、实战与进阶 1. **性能场景设计** - 基准测试:单用户验证系统基础性能 - 负载测试:逐步增加并发用户,观察性能拐点 - 压力测试:突破系统极限,验证高负载下的稳定性[^1] 2. **性能分析与调优** - 数据库优化:索引调整、慢SQL分析 - 代码级优化:算法复杂度降低(如$O(n^2) \rightarrow O(n \log n)$) - 架构优化:缓存机制、负载均衡、分布式部署[^1] --- ### 推荐学习路线 1. **初级阶段(1-2个月)** - 学习HTTP协议、Linux基础命令、SQL语法 - 掌握JMeter基础操作(线程组、监听器、断言)[^3] 2. **中级阶段(3-4个月)** - 深入LoadRunner场景设计与分析(Controller、Analysis模块) - 学习Docker部署监控系统(Prometheus+Grafana) 3. **高级阶段(持续提升)** - 研究性能测试框架开发(如基于Python的自动化框架)[^4] - 参与真实项目:电商秒杀、金融交易等高并发场景 --- ### 教程与资源推荐 1. **书籍** - 《性能测试从入门到精通》 - 《全栈性能测试修炼宝典》 2. **在线课程** - 腾讯课堂《性能测试工程师培养计划》[^2] - 极客时间《性能测试实战30讲》 3. **社区资源** - PerfDog性能测试社区 - Stack Overflow性能测试专题 ---
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