性能学习随笔1-20151015

为什么要实现性能测试自动化?

自动化性能测试是利用产品、人员和流程来降低应用程序、升级程序或补丁程序部署风险的一种手段。自动化性能测试的核心是向预部署系统施加工作负载,同时评估系统性能和最终用户体验。

LoadRunner包含哪些组件?

LoadRunner包含以下组件:

  • Virtual User Generator 录制最终用户业务流程并创建自动化性能测试脚本,即Vuser脚本。
  • Controller组织、驱动、管理并监控负载测试。
  • Load Generator通过运行Vuser产生负载。
  • Analysis用于查看、剖析和对比性能结果。
  • Launcher使您可以从单个访问点访问所有LoadRunner组件。

LoadRunner术语

  1. 场景     场景文件根据性能要求定义每次测试期间发生的事件。
  2. Vuser  在场景中,LoadRunner用虚拟用户(或称Vuser)代替真是用户。Vuser模仿真实用户的操作来使用应用系统,一个场景可以包含数十、数百乃至数千个Vuser。
  3. Vuser脚本  Vuser脚本描述Vuser在场景中执行的操作。
  4. 事务     要评测服务器性能,需要定义事务。事务代表要评测的终端用户业务流程。

什么是负载测试流程?

负载测试一般包括5个阶段,规划、创建脚本、定义场景、执行场景和分析结果

规划负载测试。定义性能测试要求,例如并发用户数量、典型业务流程和要求的相应时间。

创建Vuser脚本。在自动化脚本中录制最终用户活动。

定义场景。使用LoadRunner Controller设置负载测试环境。

运行场景。使用LoadRunner Controller驱动、管理并监控负载测试。

分析结果。使用LoadRunner Analysis创建图和报告并评估性能。

转载于:https://www.cnblogs.com/diaosicai/p/4882367.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)和数学优化概率(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、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和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。
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