loadrunner 小知识累积

本文详细解答了在启动录制脚本、添加Windows性能计数器、设置DB2数据库监视、web脚本参数设置、Oracle数据库监视等多个场景中的常见问题,并提供了关于设置Internet首选项、分析图表导出、录制脚本中的乱字符处理、参数设置注意事项等优化建议。

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1. 在启动录制脚本操作的Start Recording对话框,去掉Record the application startup前的选择,可以不录制应用程序启动时的操作,而仅录制所需的特定操作。

2. 添加windows性能计数器时,必须先用管理员身份登录该台服务器,然后添加才可生效(注意先后顺序)。

3. 设置DB2数据库监视:在Monitored Server Machines中配置Machine Information机器信息,Name中要填写“主机名@实例名”,如“168.31.6.47@DB2”,其中实例名要填完整,包括节点名称。Platform选“N/A”。

4. 添加windows性能计数器时,必须先用管理员身份登录该台服务器,然后添加才可生效(注意先后顺序)。

5. web_reg_save_param是在
web脚本中用于关联HTML语句的函数。只有在录制中的关联有效时(在录制选项中设置),web_reg_save_param才会被自动录制。

6. 设置Internet首选项的其它选项
几个比较常用的:
由资源引起的步骤超时是警告(Step timeout caused by resources is a warning):如果由于资源未在超时间隔内加载而引起超时,将发出警告而不是错误。对于非资源,VuGen 总是发出错误。(默认情况下为 NO)
HTTP 请求连接超时(秒)(HTTP-request connect timeout(sec)):Vuser 终止之前在步骤内等待特定 HTTP 请求连接的时间(秒)。超时为服务器保持稳定并响应用户提供了机会。默认值为 120 秒。
HTTP 请求接收超时(秒)(HTTP-request receive timeout(sec)):Vuser 终止之前在步骤内等待接收特定 HTTP 请求的响应时间(秒)。超时为服务器保持稳定并响应用户提供了机会。默认值为 120 秒。
超时设置主要用于以下高级用户:这些用户已确定可接受的超时值应该随环境而异。大多数情况下,默认设置应该足够长。如果服务器在合理的时间内并未做出响应,请检查
其他与连接相关的问题,不要设置太长的超时,否则可能会导致脚本不必要地等待。
网络缓冲区大小(Network buffer size):设置用于接收 HTTP 响应的缓冲区的最大大小。如果该数据的大小超过了指定的大小,则服务器将按块发送数据,从而增加了系统开销。从 Controller 中运行多个 Vuser 时,每个 Vuser 都使用自己的网络缓冲区。该设置主要用于以下高级用户:这些用户已确定网路缓冲区的大小可能影响其脚本的性能。默认值为 12K 字节。

7. 在Analysis中,可以很方便地将各个分析图表拷贝出来。方法是:先切换到某个图表页(Graph),再使用EditCopy to Clipboard功能,便可将该图表的图、数据等复制到剪贴板,然后就可以粘贴到需要的地方(如软件测试报告)去。
8. 将参数设置为Unique时,要特别注意提供的参数列表是否足够,在Controller中分配值的选项(Allocate Vuser values in the Controller)默认设置为自动分配数据块(Automatically allocate block size),这样的设置在场景的执行过程中往往会出问题,报出“参数不够”的错误,可以修改为由人工分配(Allocate__values for each Vuser),为每个虚拟用户分配指定数目的参数,以便于控制。
9. LR在录制脚本时有时常会出现一些乱七八糟的字符,例如:
"Name=save_path", "Value=D:"
"\\x5C"
"resin-2.1.12"
"\\x5C"
"doc"
以上脚本片断中用红色标出的“x5C”部分就是录制下来的乱字符,该脚本原本是为了将附件上传到服务器端保存,可录制下来的保存路径却多了以上的乱字符,导致本应的保存路径D:\resin-2.1.12\doc\...,变为D:\x5Cresin-2.1.12\x5Cdoc\...。要特别注意,以避免产生不必要的错误

10. 如何设置oracle数据库监视?

首先要安装oracle客户端,完成相关配置,再添加oracle计数器就可以了。

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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