LR查看场景运行后的特定的输出信息

本文介绍如何在LoadRunner中使用lr_output_message()函数进行有效的日志输出,并展示了如何通过Controller查看这些输出信息,以便更好地分析性能测试结果。

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在脚本中加入要输出的信息,运行结束后Output窗体中查看结果(注意是Output窗体,不是Output.txt文件)
 
在代码中合适的地方加入lr_output_message()函数
比如:
Action()
****;
    lr_output_message("运行第 %s 轮,数字 = %s", lr_eval_string("{轮数}"), lr_eval_string("{数字}"));
****;
      return 0;
}
蓝色部分是参数化了的,运行时参数从文件中取值。
 
在场景中设置多个虚拟用户运行该脚本,运行完后在Controller中选择:View->Show Output
(这个东东我找了好久才找到,我一直以为可以在*.log文件中找到记录场景运行结果的,晕。。。)
 

在弹出的窗体中显示了场景运行的结果,可以选择在窗体中显示全部的运行结果,也可以选择按虚拟用户来分别显示运行结果。可以将显示的结果导出到文件,不能直接导出到Excel表,不过可以先导出为*.txt,然后直接另存为*.xls即可,如果需要的话

先写掉了,现在补上:

要看到上面的输出结果必须先设置log,在设置场景时写几个虚拟用户的右边找Run-time settings这个按钮,点它然后设置log,选择Always send message就行了,其它的问题不大,ok 完了。

<think>好的,我现在需要帮助用户理解Flink中pipeline运行模式与batch和streaming的区别。首先,我得回顾一下用户的问题和相关引用,确保回答准确。用户提到了几个引用,特别是关于执行模式、数据模型和运行机制的内容。 首先,用户想知道pipeline运行模式在Flink中与batch和streaming的区别。根据引用[2],Flink有两种执行模式:STREAMING和BATCH。这两种模式在有界输入上的处理结果相同,但实现方式不同。比如STREAMING模式会增量更新,而BATCH只生成最终结果。需要解释这两种模式在运行时的不同。 然后,引用[3]提到Flink的数据模型是数据流,分为无界和有界,对应流处理和批处理。Dataflow模型是纯粹的节点图,这可能影响pipeline的结构。需要说明pipeline如何在这两种模式下运行。 接下来,引用[4]和[5]指出Flink的Dataset和DataStream是两个独立抽象,但目前无法合并操作。这可能影响pipeline的设计,比如API的选择。 用户的问题核心在于区分运行模式与处理类型的区别。首先,需要明确运行模式(execution mode)是配置参数,而batch和streaming是处理的数据类型。例如,STREAMING模式可以处理无界和有界数据,而BATCH只能处理有界。但通常推荐BATCH处理有界数据,除非需要特殊场景如保存点(引用[2])。 然后,要解释pipeline的运行模式如何影响任务调度、资源管理和数据处理方式。比如,STREAMING模式是逐条处理,支持低延迟,而BATCH会优化执行计划,可能分阶段处理(引用[1][3])。 另外,状态管理和容错机制的不同。STREAMING需要持续的状态跟踪和checkpoint,而BATCH可能在处理完后丢弃中间状态(引用[4])。 最后,需要生成相关问题,帮助用户深入理解。例如,执行模式如何选择,或者性能优化的方法。</think>### Flink Pipeline运行模式与Batch/Streaming的区别 #### 一、核心概念区分 1. **运行模式(Execution Mode)** Flink提供两种执行模式配置: - **STREAMING模式**:面向无界数据流,默认按逐条记录处理,支持低延迟特性[^2] - **BATCH模式**:专门为有界数据集优化,通过分阶段执行计划提升吞吐量[^1] ```java // 显式设置执行模式示例 ExecutionConfig config = env.getConfig(); config.setExecutionMode(ExecutionMode.BATCH); ``` 2. **数据处理类型** - **Streaming**:处理无界数据流(如IoT传感器数据) - **Batch**:处理有界数据集(如历史日志文件) 特殊场景下,STREAMING模式也可处理有界数据,常用于需要保存点迁移的场景[^2] #### 二、运行时差异对比 | 特性 | STREAMING模式 | BATCH模式 | |---------------------|------------------------------|------------------------------| | **调度机制** | 持续增量处理 | 分阶段优化执行 | | **状态管理** | 需要持久化状态+Checkpoint[^4] | 任务完成后自动清理中间状态 | | **网络传输** | 逐条记录传输 | 基于阻塞式分片传输 | | **资源使用** | 长期占用固定资源 | 分阶段释放资源 | | **结果可见性** | 实时增量输出 | 最终一次性输出[^1] | #### 三、实现原理差异 1. **数据交换机制** - Streaming模式使用**流水线式数据交换**,算子间通过Netty直接传输 - Batch模式采用**阻塞式分片交换**,等待前驱任务完成后再传输数据[^3] 2. **容错机制** ```mermaid graph LR A[Streaming模式] --> B[分布式快照Checkpoint] C[Batch模式] --> D[失败时重新计算阶段] ``` 3. **执行计划优化** BATCH模式会通过智能优化器: - 自动识别可合并的算子链 - 选择最优的join策略(如Sort-Merge Join) - 延迟物化减少内存消耗 #### 四、开发实践建议 1. **API选择原则**: ```python if 需要流批统一逻辑: 使用Table API/SQL elif 处理无界数据: 使用DataStream API else: 使用DataSet API(逐步淘汰中) ``` 2. **配置建议**: - 无界数据必须使用STREAMING模式 - 有界数据优先考虑BATCH模式,除非需要: - 与无界作业共享代码库 - 保存点迁移需求 - 特定时间窗口处理需求
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