性能小知识

1性能测试原理:

           (1)录制/回放原理 录制协议的内容,回放的也是协议内容

           (2)实现多个并发和负载,通过多线或多进程来运行协议包(请求)3、协议包的编写,用脚本形式展现

重要性:性能测试是通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。负载测试和压力测试都属于性能测试,两者可以结合进行。通过负载测试,确定在各种工作负载下系统的性能,目标是测试当负载逐渐增加时,系统各项性能指标的变化情况。压力测试是通过确定一个系统的瓶颈或者不能接受的性能点,来获得系统能提供的最大服务级别的测试。

2.性能测试包含了哪些测试(至少举出3种)

 性能测试包含负载测试压力测试大数据量测试疲劳强度测试配置测试容量测试等。

3.简述使用Loadrunner的步骤

  制定性能测试计划—>开发测试脚本—>设计测试场景—>执行测试场景—>监控测试场景—>分析测试结果 

4.什么时候可以开始执行性能测试?

功能测试通过;一般需要进行性能测试的系统,都是用户量比较大、业务使用比较频繁、比较重要的功能模块。 

 5.你使用LoadRunner的哪个部件来录制脚本

  使用Virtual User Generator录制测试脚本

6. LoadRunner的哪个部件可以模拟多用户并发下回放脚本?

  LoadRunner的Controller组件。

7. 什么是集合点?设置集合点有什么意义?Loadrunner中设置集合点的函数是哪个?

  在性能测试过程中,需要模拟大量用户在同一时刻,访问系统并同时操作某一任务,可以通过配置集合点来实现,多个用户同时进行某操作

意义:集合点可以在服务器上创建密集的用户负载,使LoadRunner能够测试服务器在负载状态下的性能。

设置集合点函数:lr_rendezvous("Meeting");  // Meeting是集合点名称

loadrunner集合点策略

三种集合点策略的字面意思我知道,我想知道选择不同的集合点策略对结果有什么影响,

第一个选项:当所有 Vuser中的 X% 到达集合点时释放 Vuser(注意,一般不选择第一个策略,如果选择此选项,场景将不按计划运行)
第二个选项:仅当场景中正在运行的指定百分比用户到达集合点后才释放 Vuser
第三个选项:场景中正在运行的用户的50%到达集合点后,才释放 Vuser,并继续执行场景。
最后一个选项指:在“Vuser 之间的超时值”框中输入一个超时值。每个 Vuser 到达集合点之后,LoadRunner 都会等待下一个 Vuser 到达,等待的最长时间为您设置的超时间隔。如果下一个 Vuser 在超时间隔内还没到达,Controller 就会从集合中释放所有的 Vuser。

8. 为什么要创建参数?如何创建参数?

参数:在环境变化时必须时脚本具有环境变化的能力,就需要参数化(客户端发送到服务器端)  

1.确定要参数化的数据  

2.设定规则形式来取值

9. 什么是关联?请解释一下自动关联和手动关联的不同

     关联(correlation)就是把脚本中某些写死的(hard-coded)数据,转变成是撷取自服务器所送的、动态的、每次都不一样的数据。

      自动关联手动关联的区别:

自动关联具有很强的局限性,很多特殊的动态数据都捕获不到,例如表格的单元,论坛帖子的ID,项目管理系统中的项目ID等,这个时候就需要手动关联来解决。

手动关联是关联应用最有效的手段,通过手动关联函数web_reg_save_pram_ex()将想要的字符串保存到一个参数中。通过关联可以获得服务器返回的标题或正文的文本内容,也可以用来捕获服务器返回的超链接。

10. 你如何找出哪里需要关联?请给一些你所在项目的实例

用户登陆,客户端发送请求后,服务端验证正确性后,发送给客户端sessionid,是某种规则产生。

11. 你在哪里设置自动关联选项?

(1).设置允许录制时进行自动关联,可以自定义规则

(2)录制完成后,vuser-scan action for correlations

12. 什么时候需要做关联?

当服务器返回一个值 这个值每次都会变化而且后面的请求需要提交这个值

13. 哪个函数是用来截取虚拟用户脚本中的动态值?(手工关联)

web_reg_save_param()函数主要根据需要做关联的动态数据前面和后面的固定字符串来识别、提取动态数据,所以在做关联时,需要找出动态数据的左、右边界字符串。

14.   负载测试流程是什么?

测试分析—创建脚本—业务场景分析---创建场景---运行场景—监控场景---分析场景

15. 你在LR中如何编写自定义函数?请给出一些你在以前进行的项目中编写的函数。

在创建用户自定义函数前我们需要和创建DLL(external libary)。把库放在VuGen bin目录下。一旦加了库,把自定义函数分配做一个参数。该函数应该具有一下格式:__declspec (dllexport) char* <function name>(char*, char*)。 Milan

16. 什么是逐步递增?你如何来设置?

Ramp up这个选项用于逐渐增加服务器的虚拟用户数或负载量。设置一个初始值而且可以在两个迭代之间设置一个值等待。设置Ramp up,请到‘Scenario Scheduling Options’。

18.以线程方式运行的虚拟用户有哪些优点?

VuGen提供了用多线程的便利。这使得在每个生成器上可以跑更多的虚拟用户。如果是以进程的方式跑虚拟用户,为每个用户加载相同的驱动程序到内存中,因此占用了大量的内存。这就限制了在单个生成器上能跑的虚拟用户数。如果按线程运行,给定的所有虚拟用户数(比如100)只是加载一个驱动程序实例到内存里。每个线程共用父驱动程序的内存,因此在每个生成器上可以跑更多的虚拟用户。

19. 当你需要在出错时停止执行脚本,你怎么做?

lr_abort函数放弃虚拟用户脚本的执行。说明虚拟用户停止Action的执行,直接执行vuser_end然后结束执行。在出现错误情况下想手工放弃脚本的执行,这个函数是有用的。用这个函数停止脚本时,Vuser被指定为“Stopped”状态。为了这个函数起作用,开始时候就不能选择Run-Time Settings中的Continue on error选项。

20. 响应时间和吞吐量之间的关系是什么?

吞吐量图显示的是虚拟用户每秒钟从服务器接收到的字节数。当和响应时间比较时,可以发现随着吞吐量的降低,响应时间也降低,同样的,吞吐量的峰值和最大响应时间差不多在同时出现。

21.说明一下如何在LR中配置系统计数器?

通过Web资源监视器,利用这些监控器可以分析web服务器的吞吐量、点击率、每秒http响应数以及每秒下载的页面数。

22. 什么是thinktime?think_time有什么用?

思考时间是真实用户在action之间等待的时间。例如:当一个用户从服务器接收到数据时,用户可能需要在响应之前等待几分钟回顾数据,这种推迟被称为思考时间。

23. 标准日志和扩展日志的区别是什么?

Standard Log Option:选择标准日志时,就会在脚本执行过程中,生成函数的标准日志并且输出信息,供调试用。大型负载测试场景不用启用这个选项。扩展日志包括警告和其他信息。大型负载测试不要启用该选项。用扩展日志选项,可以指定哪些附加信息需要加到扩展日志中



标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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