使用Jmeter批量测试视频链接可用性

本文介绍了如何使用JMeter批量测试m3u8视频链接的可用性。首先处理数据,去除链接前缀,然后在JMeter中创建线程组,添加HTTP请求并配置参数化。通过响应断言判断返回结果是否包含特定字符串,从而确定请求是否成功。最后,利用CSVDataSetConfig进行数据驱动测试,并根据需要设置线程数和运行时间。

需求:有若干个m3u8视频链接,要求测试这些链接可用性,并将失效链接记录下来。

本文将简单介绍使用Jmeter来测试这些链接的可用性。

首先是处理数据,我们拿到的数据可能长下图那样

 不过这些数据并不能直接用到我们Jmeter中,我们还需要处理一下数据,将链接在excel中复制出来后放到文档中,将前面相同的内容 http://vip888.kuyun99.com干掉(直接在文本中替换为空即可),替换后的结果如下图所示

 剩下的内容保存后就可以作为我们参数化的内容了

接下来打开Jmeter-->测试计划-->添加-->Threads(user)-->线程组

在线程组下面 添加sample-->Http 请求

 

 不知道怎么填写http请求的可以先找一个待测链接到浏览器

<think>嗯,用户询问视觉软件压力测试的方法,我需要结合之前的引用内容来分析。引用[1]提到性能测试包括负载和压力测试,引用[2]则强调了UI自动化工具在验证界面性能方面的作用,比如模拟多用户、测量响应时间等。视觉软件可能涉及图像处理和界面交互,所以这两部分引用特别相关。 用户明确提到"视觉软件",这通常指依赖图像识别或图形渲染的软件,比如AR应用、图像处理工具或者机器视觉系统。压力测试需要关注其处理大量视觉数据的能力。我需要从几个核心维度来构建回答:测试目标、模拟方法、指标评估和工具选择。 视觉软件的压力测试应该涵盖图像处理能力、实时性和资源消耗。引用[2]提到UI自动化工具可以模拟用户交互并测量性能指标,这对测试界面响应速度很有帮助。但视觉软件还需要测试图像处理部分的性能,比如在高负载下是否丢帧或识别错误。可以建议用户结合引用[1]中提到的负载压力测试方法,用工具模拟图像流输入。 关于测试指标,引用[1]提到吞吐量和资源消耗是性能测试的核心指标,而引用[2]补充了响应时间。对于视觉软件,还需要加入图像处理延迟、识别准确率等特殊指标。比如自动驾驶视觉系统在压力测试中,既要看帧处理速度,也要检测误差率是否上升。 工具推荐方面,引用[2]提到UI自动化工具(如Selenium)适合界面层压力测试,但对于底层图像处理,可能需要更专业的工具如Jmeter模拟API调用,或用GPU监控工具观察显存占用。如果涉及硬件如树莓派(引用[3]提到的配件),还需要考虑嵌入式环境的资源限制测试测试场景设计需要分梯度,参考引用[1]的"异常负载"概念。例如从每秒处理10张图片逐步增加到1000张,观察崩溃点。同时要模拟极端情况,比如引用[3]中树莓派越野车的超声波传感器在复杂地形下的表现——类比到视觉软件就是测试弱光、模糊图像等边缘场景。 最后生成的问题要覆盖延伸方向:工具链选择(结合UI和图像工具)、结果分析(引用[2]的报告生成功能)、硬件协同(呼应树莓派案例)。确保每个建议都有引用依据,比如压力测试流程对应[1],可视化报告对应[2]。 </think>视觉软件的压力测试需要模拟极端负载来评估其稳定性、响应速度和资源消耗能力。以下是系统化的测试方法,结合引用内容和最佳实践: ### 一、核心测试方法 1. **高并发图像流测试** - 模拟多路摄像头同时输入:使用工具(如JMeter + OpenCV插件)批量注入高分辨率图像流(如100+路1080P视频流) - 测试指标: - 图像处理延迟 `$ \Delta t = t_{\text{输出}} - t_{\text{输入}}$` - 帧丢失率 `$ f_{\text{丢失}} = \frac{N_{\text{丢弃}}}{N_{\text{总}}} \times 100\% $` - CPU/GPU利用率(引用[2]的性能指标验证) 2. **极限数据处理测试** - 畸形数据注入:发送损毁图像(噪声>80%)、超低光照图片、异常格式文件 - 持续高负载:维持峰值负载30分钟以上,观察内存泄漏(引用[1]的异常负载测试) 3. **硬件资源边界测试** - 动态降配:在测试中逐步限制可用内存/显存(如从32GB降至4GB) - 过热模拟:通过工具(如Stress-ng)制造CPU过热场景,验证散热策略 ### 二、专用工具链组合 | 测试类型 | 推荐工具 | 关键能力 | |----------------|---------------------------|------------------------------| | 图像流模拟 | GStreamer + Apache Bench | 定制化视频流协议 | | 界面自动化 | Selenium + Appium | 多设备并行操作(引用[2]) | | 资源监控 | Prometheus + Grafana | 实时GPU显存/算力监控 | | 故障注入 | Chaos Mesh | 网络延迟/硬件故障模拟 | ### 三、关键性能指标(KPIs) 1. **视觉处理指标** - 识别准确率衰减曲线 `$ A_{\text{衰减}} = A_{\text{基准}} - A_{\text{高压}}$` - 目标跟踪连续帧数 ≥500帧无丢失(如无人车场景) 2. **系统性能指标** ```mermaid graph LR A[响应时间] --> B[95%请求<50ms] C[资源占用] --> D[GPU利用率≤95%] E[稳定性] --> F[72小时无OOM] ``` ### 四、测试场景设计 1. **极端环境模拟** - 光学干扰:强光眩光/雨雾模拟(使用OpenGL着色器生成) - 运动模糊:120km/h移动目标识别(引用[3]越野车动态测试逻辑) 2. **硬件联动测试** - 树莓派等边缘设备:验证在`$ P_{\text{功耗}} \leq 5W $`下的持续处理能力(引用[3]电源方案) - 多传感器协同:相机+雷达数据对齐延迟测试 > **报告关键点**:需包含基线性能对比、故障点雷达图、硬件热点分布图(引用[1]报告规范)
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