loadrunner(预测系统行为和性能的负载测试工具)

LoadRunner性能测试实战
本文介绍LoadRunner这一负载测试工具的应用方法,通过模拟大量用户并发访问来评估系统性能。涵盖安装步骤、测试计划配置及如何运行不同负载级别的场景。

LoadRunner,是一种预测系统行为和性能的负载测试工具。通过以模拟上千万用户实施并发负载及实时性能监测的方式来确认和查找问题,LoadRunner能够对整个企业架构进行测试。企业使用LoadRunner能最大限度地缩短测试时间,优化性能和加速应用系统的发布周期。 LoadRunner可适用于各种体系架构的自动负载测试,能预测系统行为并评估系统性能。

主要功能

虚拟用户
真实负载
定位性能
分析结果
重复测试
 
测试步骤: 使用性能测试工具Loadrunner运行负载测试,
添加录制好的某一个场景脚本和分别加载50/100/150/200个虚拟用户进行并发测试。
场景类型:手动场景,通过制定要运行的虚拟用户数来管理负载测试
场景计划名:默认计划
模式:场景计划
场景持续时间:直到完成
加载行为:同时加载所有Vuser
用户加载并发数量:50/100/150
负载生成器:localhost
思考时间:按录制参数
网络速度:最大带宽
 
安装步骤参考:http://www.jb51.net/softs/541650.html
下载参考: https://pan.baidu.com/s/1qXL4tFu 密码: cgrt
使用参考地址:
https://jingyan.baidu.com/article/215817f7dedfb01eda1423df.html
http://www.cnblogs.com/feng-NET/p/4542174.html
http://www.cnblogs.com/Allen-ling/p/5957333.html
https://jingyan.baidu.com/article/cbf0e500f3cb502eaa2893f9.html
http://blog.youkuaiyun.com/xuwei_xuwei/article/details/21088069

备注:随笔中内容来源于网上资料整理,仅供参考。

转载于:https://www.cnblogs.com/Alanf/p/7562034.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值