非功能测试基础

本文详细介绍了如何在JMeter中使用MQ协议(如RocketMQ)进行RPC调用,涉及NameServer和Broker的基本概念,以及如何编写生产者和消费者脚本。还涵盖了TCP协议脚本的编写步骤和性能测试方案的规范,包括监控策略和执行流程。

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Jmeter工具RPC调用

需要导入jar包

Jmeter中MQ协议脚本编写

1. MQ的类型
ActiveMQ:
RabbitMQ:
RocketMQ:
kafka:实时日志处理
2. RocketMQ基础概念

* Producer:消息生产者,一般由业务系统负责产生消息
* Consumer:消息消费者,一般是后台系统负责异步消费
* Topic:主题,用于将消息按照主题划分,Producer将消息发往指定的Topic,Consumer订阅该Topic就可以收到这条消息
* Message:消息,每个message必须指定一个topic
* NameServer:NameServer可以看作是RocketMQ的注册中心,他管理两部分数据:集群Topic- Queue的路由配置;Breaker的实时配置信息,其他模块通过NameServer提供的接口获取最新的Topic配置和路由信息。
* Broker:Broker是RocketMQ的核心模块,负责接收并存储消息,同时提供Push/Pull接口来将消息发送给Consumer,Broker会注册/同步Topic配置信息到NameServer,实时更新Topic信息到NameServer

3. RocketMQ基础架构
请添加图片描述
4. RocketMQ消息持久化
请添加图片描述
5. 步骤

  • 启动NameServer服务 start nameserver.cmd
  • 启动Broker服务 start mqbroker.cmd
  • 生产者发送消息
  • 消费者订阅消息

6. MQ压测脚本编写 - 生产者

  • 新建线程组、添加BeanShell采样器
  • 在Jmeter中导入jar包(生产者执行需要的所有jar包)
  • 编写订阅消费代码
  • 脚本增强,添加检查点、断言

7. MQ压测脚本编写 - 消费者

  • 新建线程组、添加BeanShell采样器
  • 在idea中对消费者再次打包,然后引入到Jmeter中
  • 编写订阅消费代码
  • 脚本增强,添加检查点、断言

Jmeter中TCP协议脚本编写

TCP协议的编写步骤

  1. 创建线程组
  2. 创建TCP采样器
1、TCPClient classname:填写TCP报文格式(有三类),默认前缀
org.apache.jmeter.protocol.tcp.sampler.TCPClientImpl:普通文本传输,可设置它的编码格式(json串)
org.apache.jmeter.protocol.tcp.sampler.BinaryTCPClientImpl:十六进制报文(常用)
LengthPrefixedBinaryTCPClientImpl:继承BinaryTCPClientImpl类,并在BinaryTCPClientImpl前面增加两个字节数据长度
2、Close connection:如果选中,这个链接将会在运行中取样器之后被关闭
Re-use connection:如果选中,这个链接处于保持打开状态
3、End of line(EOL) byte value:响应数据的最后2位,转换为10进制的值,取值区间[-128,127]
  1. 填入IP地址等对应参数
  2. 增强脚本、添加断言、查看结果树

性能测试方案&案例编写规范

1. 测试目的
	准切描述非功能测试的指标,响应时间 TPS等
2. 测试范围
	设计到的关联系统,说明测试的特性和不需要测试的特性
3. 测试模型
	描述生产系统的业务量分析统计,说明生产环境下各交易的非功能指标;说明个典型交易的交易路径;如果存在多个测试模型,需为每个模型进行命名,名字要求简明扼要并明确测试目的
4. 测试策略
	描述测试的+-压策略以及压力发起工具;测试执行的方式和执行的向后顺序;采用真实系统还是部署挡板
5. 监控策略
描述监控的对象及指标,采用的监控工具以及监控的时机等
6. 启停准则
	* 启动准则
		被测交易SIT功能、测试方案、案例评审、脚本编写、测试数据、测试环境准备、相关测试人员
	* 退出准则
		描述测试工作正常或异常退出的约束条件
	* 暂停/再启动准则
		测试暂停准则:测试需求、方案、计划发生重大变更;测试过程发生重大缺陷;测试环境出现问题
		测试再启动准则:测试需求、方案、计划重新明确;重大缺陷修复完成;测试环境问题修复;
7. 测试内容
	根据测试目的、被测范围和测试策略明确测试内容;
	每一项测试内容的实施都有具体的测试执行目的,可单独进行测试结果的收集;
	明确描述每一项测试内容的准备、执行和结果收集的要点和特别需要注意的问题;
	明确各项测试内容之间的先后等关系;
8. 测试环境\工具
	网络拓扑示意图、测试环境软硬件配置表(数量、型号、资源、操作系统、部署方式、用途)以及相应的软件配置(数据库,中间件或第三方工具)
9. 测试输出
	需要描述非功能测试的过程中输出文档和结果输出文档
	各个阶段主要交付物:
		* 测试规划:需求调研表、调研反馈、测试方案;
		* 测试准备:测试环境、测试脚本、数据、测试案例;
		* 测试执行:测试执行日志、测试结果文档、测试缺陷;
		* 系统调优:测试缺陷、调优记录;
		* 测试收尾:测试报告、归档文件;
10. 测试计划
	说明非功能测试任务的时间计划安排,具体计划以项目整体测试计划时间为准; 任务名称、工期、开始时间、完成时间
11. 测试风险
	测试实施过程:
	测试结果方面:测试误差、环境差异
12. 案例设计原则
	* 覆盖率原则:设计足够的测试案例,每个需求都必须被测试案例覆盖
	* 可操作性原则:依托当前测试环境,以及现有的技术条件可以执行的 可操作的
	* 有效性原则:应该覆盖一项以上测试需求
	* 合理性原则:符合业务规则、符合技术原理、符合基本常理是合乎逻辑的
13. 案例设计流程
	* 案例分析阶段:保证案例设计的覆盖率以及案例设计的完整性和有效性
	* 案例设计阶段:构造全新案例;复用或修改;补充已有的测试案例
	* 案例验证阶段:针对发现的瑕疵问题,应及时对案例进行必要的调整和修订,修订之后的案例必须由项目组进行确认
14. 案例内容
	案例基本要素:测试环境、案例编号或名称、案例描述、执行步骤、预期结果、准出条件
	案例设计要求:需求调研人员完成、包含基本要素、测试用例列表、《非功能测试案例》
15. 案例编写规范
	* 案例编号:严格按照项目组要求的命名规范填写
	* 案例名称:命名规范、清晰有效的指导测试执行人员区分各测试案例,与案例编号一一对应
	* 测试描述:测试描述信息
	* 执行步骤:保证案例的可操作性,需要清晰合理,执行人员可独立完成测试执行任务
	* 预期结果:预期结果清晰,符合逻辑
	* 实际结果:案例执行人员测试执行实际结果
	* 测试环境:包括挡板延时,中间件版本信息,数据库版本信息
	* 数据描述:基础数据量和测试数据量
	* 监控点:对各个案例提供完成的监控描述

性能脚本编写规范

  • 提高专业性,提升客户满意度
  • 提高脚本可靠性、降低压力测故障率
  • 提高脚本可读性、降低工作交接难度
  • 降低问题排查工作量、提高工作效率
1. 测试脚本/测试计划
	NO_被测系统名称_[备注].jmx
	by:author on:createTime
2. 线程组/测试场景
	基准[_linux]|混合[_linux]|混合[_delayTime][_linux]|稳定性[_linux]
3. 事务/取样器/SAMPLER
	测试脚本NO.事务NO_事务名称
	事务包含动作:创建链接、拼接报文、发送请求、接受响应、发送请求必选;
	解析响应报文判断事务状态应尽量放在事务外面
4. 参数
	文件名:PRM_测试脚本NO_事务名|内容简述.dat
	变量名:[prm_测试脚本NO_]字段名[_事务名]
	注释:写明数据来源,如SQL语句或生成数据文件
5. 断言/日志
	建议使用BeanShell断言:
		成功事务要判断交易耗时:如果耗时高于一定值,需要输出请求报文中唯一值和实际耗时;
		失败事务摇打印请求报文中唯一值和响应报文中的错误信息;
		耗时信息打印使用log.info()、事务失败原因打印使用log.error()

性能项目执行规范

  1. 非功能测试需求调研
  2. 非功能测试测试准备
  3. 非功能测试测试执行
  4. 非功能测试收尾
测试范围
	单系统测试范围:新建系统、重大改造、生产问题优化
	端到端测试范围:覆盖主要客户渠道、覆盖重要系统处理路径、覆盖主要业务场景
业务指标:响应时间、处理能力、并发用户数、交易成功率、日终批处理
系统指标:CPU利用率、内存利用率、磁盘disk busy、网络带宽
实施策略:开发 - - SIT1 -- SIT2 -- SIT3 -- UAT末轮 -- 投产演练
环境规划:脚本开发环境、性能测试环境、投产测试环境 
测试重点
	传统业务场景:业务高峰、集中爆发式、联机批处理、日终批处理、热点账户
	分布式业务场景:大数据量的批处理、分布式事务、垮库垮表查询、垮片查询、统计汇总业务、分布健查询、分页查询排序业务
监控策略:
	硬件资源监控:Nmon\Prometheus\Grafana
	交易链路监控:Skywalking\听云\CTM
	中间件监控:MQ Redis weblogic Tomcat
	数据库监控:QPS RT Log Buffer TOPSQL
	主机监控:CPU使用百分比、处理器队列的瞬时长度、正在交换的进程数、每秒读入到物理内存中的页数、内存、磁盘利用率、网络吞吐量
	数据库监控:SQL耗时、吞吐量QPS、吞吐量TPS、key buffer命中率、QueryCache命中率、锁等待次数等待时间、死锁监控、表空间占用、长时间、大频率、低性能top sql的监控
	性能分析:CPU瓶颈、内存瓶颈、IO瓶颈、网络瓶颈
	测试收尾:测试结果汇报 方案&案例、测试脚本、测试执行记录、测试结果、测试分析报告
	项目实施问题:
		环境问题:测试环境设备与生产存在差异、网络与其他任务公用
		测试数据:全量存量数据、增量数据考虑未来3-5年规划、数据分布
		业务失真:只关注接口、未关注操作业务习惯、未关注业务逻辑
		技术支持:应用平台、服务器硬件、网络、操作系统、数据库、负载均衡
  1. 过程管理:测试规划、测试准备、测试执行、系统调优、测试收尾
  2. 缺陷管理
  3. 质量管理
  4. 版本管理
  5. 沟通管理
  6. 问题及风险管理
<think>嗯,用户想了解Excel中的VLOOKUP函数的用法和参数含义。首先,我需要回忆一下VLOOKUP的基本结构。VLOOKUP是垂直查找函数,用于在表格的首列查找指定的值,然后返回该行中指定列的数据。它的四个参数分别是查找值、表格范围、列索引号和匹配模式。 接下来,我得确认每个参数的具体作用。第一个参数是lookup_value,也就是用户要查找的值,比如产品ID或者姓名。第二个参数是table_array,即查找的范围,这里要注意的是,查找值必须位于这个范围的第一列,否则函数无法正确工作。第三个参数是col_index_num,也就是用户想要返回的数据在表格范围中的第几列,这个列数是从表格范围的第一列开始算起的,不是整个工作表的列。第四个参数是range_lookup,决定是精确匹配还是近似匹配,通常用FALSE或0来指定精确匹配,避免错误。 然后,用户可能需要一个具体的例子来理解如何使用。比如,假设有一个产品价格表,用户想根据产品ID查找对应的价格。这时候,VLOOKUP就可以在ID列查找,然后返回价格列的数据。同时,要提醒用户注意表格范围最好使用绝对引用,比如$A$2:$C$100,这样在拖动公式时范围不会变化。 可能遇到的问题也需要考虑。比如,如果查找值不在表格的第一列,或者列索引号超过了表格的列数,函数会返回错误。此外,数据格式不一致也可能导致问题,比如查找值是数字,而表格中是文本格式的数字,这时候需要统一格式。还有,当出现#N/A错误时,可能是查找值不存在,或者匹配模式设置不正确,需要检查参数是否正确。 用户可能还会问到如何避免常见的错误,比如部分数据匹配出错的情况。这时候需要检查是否有多余的空格,或者数据格式不一致,或者表格范围没有锁定导致拖动时偏移。此外,XLOOKUP作为VLOOKUP的升级版,可能在某些情况下更方便,比如可以向左查找或者返回多列数据,这也是可以提及的内容。 最后,整理步骤,从基础语法到参数说明,再到具体案例,逐步引导用户理解如何使用VLOOKUP函数。同时,提供常见错误和解决方法,帮助用户在实际应用中避免问题。如果有必要,还可以比较VLOOKUP和其他查找函数的区别,比如HLOOKUP或XLOOKUP,但根据用户的问题,主要集中在VLOOKUP本身即可。</think>### Excel VLOOKUP函数详解 #### 一、基础语法与参数说明 VLOOKUP函数的语法为: $$=VLOOKUP(lookup\_value, table\_array, col\_index\_num, [range\_lookup])$$ 包含4个参数: 1. **lookup_value**(必填):要查找的值(如单元格引用或具体值) 2. **table_array**(必填):包含数据的表格范围(必须包含查找列和返回列) 3. **col_index_num**(必填):返回值所在列的序号(从table_array第一列开始计数) 4. **range_lookup**(可选):匹配类型 - `TRUE`/`1`:近似匹配(默认值,需数据升序排列) - `FALSE`/`0`:精确匹配(常用选项) [^1][^2] #### 二、使用步骤演示(工资表查询案例) 假设需要根据员工编号查询工资: 1. 建立查询单元格(如`B12`) 2. 输入公式: ```excel =VLOOKUP(A12, $A$2:$D$100, 4, 0) ``` - `A12`:待查询的员工编号 - `$A$2:$D$100`:锁定数据区域(绝对引用) - `4`:返回第4列(工资列) - `0`:精确匹配 [^2][^3] #### 三、常见错误与解决方法 | 错误现象 | 原因 | 解决方案 | |---------|------|---------| | #N/A | 查找值不存在 | 检查数据源或改用`IFERROR`容错 | | #REF! | 列序号超出范围 | 确认col_index_num ≤ 表格列数 | | 部分匹配失败 | 数据格式不一致 | 统一数值/文本格式 | | 结果错位 | 表格未锁定 | 使用`$`符号固定区域引用 | [^3][^4] #### 四、进阶技巧 1. **多条件查询**: 使用辅助列合并多个条件字段 ```excel =VLOOKUP(A2&B2, $D$2:$F$100, 3, 0) ``` 2. **通配符匹配**: `"*"`匹配任意字符,`"?"`匹配单个字符 ```excel =VLOOKUP("张*", $A$2:$C$100, 3, 0) ``` 3. **跨表查询**: 引用其他工作表数据 ```excel =VLOOKUP(A2, Sheet2!$A$2:$D$100, 4, 0) ``` [^1][^4]
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