Поговорим о нескольких методах генерации нагрузки.
Поговорим о нескольких методах генерации нагрузки.

Для проведения различных видов из Тестирования, описанных в предыдущей статье производительности,Репрезентативные нагрузки системы должны быть смоделированы.,Сгенерируйте нагрузку и отправьте ее в тестируемую систему.。Нагрузки могут использоваться в функциональных тестовых примерах сиз Ввод данных аналогичен,Но он отличается в следующих аспектах:

Тестовая нагрузка производительности должна представлять собой несколько пользовательских входных данных, а не только один;

Для создания рабочих нагрузок тестирования производительности может потребоваться специальное оборудование и инструменты;

Формирование тестовой нагрузки производительности зависит от отсутствия каких-либо функциональных дефектов в тестируемой системе, которые могли бы повлиять на выполнение теста.

В процессе Тестирование производительностичас,эффективно и надежноСоздание заданной нагрузки является ключевым моментомизфакторы успеха。Генерация нагрузки другаяизметод,Например, генерация нагрузки через пользовательский интерфейс、использоватьКрауд-тестирование генерирует нагрузкуГенерация нагрузки с помощью APIГенерация полезных данных с использованием протокола связи Captureждать。

1. Генерация нагрузки через пользовательский интерфейс

Если задействована лишь небольшая группа пользователей и требуемый ввод может быть выполнен с использованием необходимого количества программных клиентов, использование пользовательского интерфейса для создания нагрузки может быть подходящим подходом. Этот подход также можно использовать в сочетании с инструментами выполнения для функционального тестирования, но по мере увеличения числа симулируемых пользователей этот подход может быстро стать непрактичным.

Стабильный пользовательский интерфейсЭто также влияние Тестирование производительностиизключевой фактор。частые измененияповлияет Тестирование производительностииз Можетповторитьсекс,и Может Может оказать существенное влияние на затраты на техническое обслуживание。проходитьТестирование пользовательского интерфейса может быть сквозным тестированием.Самый представительныйсексизметод。

2. Используйте публичное тестирование для создания нагрузки

Этот видметоднуждатьсяБольшое количество тестировщиков,они будутПредставляет реальных пользователей。в публичной бета-версии,Тестировщики организованы,Таким образом можно создать необходимую нагрузку. Это может подойти для тестирования приложений, доступных из любой точки мира (например, некоторых веб-приложений).,и может включать в себя пользователей, генерирующих нагрузку на различные типы и конфигурации устройств.

Хотя этот метод может привлечь большое количество пользователей,но генерироватьизнагрузка не будет такой, как у другихметодиметь этоПовторяемость и точность,А организовать тестировщиков сложно.

3. Используйте API для генерации нагрузки.

Этот подход аналогичен вводу данных через пользовательский интерфейс, но для имитации взаимодействия пользователя с тестируемой системой он использует интерфейс приложения, а не пользовательский интерфейс. Следовательно, этот метод менее чувствителен к изменениям в пользовательском интерфейсе (например, к задержкам), и транзакции можно обрабатывать так же, как и ввод непосредственно через пользовательский интерфейс.

При использовании этого метода,Могут быть созданы специализированные сценарии для отображения вызовов конкретных API.,иИспользование ввода пользовательского интерфейса по сравнению с,Этот видметодМожет имитировать больше пользователей

4. Генерация нагрузки с использованием захваченного протокола связи.

Этот видметоднуждатьсясуществоватьУровень протокола связи фиксирует взаимодействие пользователя с тестируемой системой.,ЗатемпереигратьЭти скрипты,к Можетповторитьинадежныйиз Способмоделировать потенциализбольшое количество пользователей。

5. Используйте инструменты нагрузочного тестирования

JMeter: Java-приложение с открытым исходным кодом для нагрузочного тестирования и измерения производительности.

LoadRunner (Micro Focus): Коммерческое программное обеспечение, поддерживающее широкий спектр протоколов и технологий.

Gatling: Один основан на Scala, Высокопроизводительный инструмент нагрузочного тестирования с открытым исходным кодом для Akka и Netty.

Locust: Простой в использовании инструмент распределенного пользовательского нагрузочного тестирования, написанный на Python.

Apache Bench (ab): Простой инструмент командной строки для сравнительного анализа HTTP-серверов.

6. Скрипты и генератор виртуальных пользователей

использоватьязык программирования(Такие как Python, Java, JavaScript и т. д.)Написание пользовательских сценариев для выдачи себя за пользователейиздействовать,Такой подход обеспечивает большую гибкость при настройке сценариев тестирования.

Некоторые продвинутые инструменты тестирования предоставляют генераторы виртуальных пользователей.,Возможность имитировать реальное поведение пользователя.,включатьСлучайные клики, прокрутка, отправка формждать。

7. Облачные сервисы и технологии контейнеризации

использоватьОблачная платформа предоставляет услуги по генерации нагрузки,Например, Amazon Web Services (AWS) из Amazon Elastic Load Balancing или Google Cloud Platform из службы нагрузочного тестирования.

использоватьDockerКонтейнеры для развертывания нескольких экземпляровизгенератор нагрузки,нагрузочный тест можно легко распространить на разные машины.

8. Генерация распределенной нагрузки

существоватьРаспределите нагрузочное тестирование по нескольким машинам,достичьБольшее количество одновременных пользователейиБолее реалистичные сетевые условия

Если вы чего-то добились, вы сосредотачиваетесь на,Нравиться,Поделиться и переслать,Оставьте сообщение и комментарий – это самая большая поддержка для меня!

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose