网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。
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录制到操作：init —脚本开始
Action—脚本的运行主体
End —脚本的结束
一、脚本的调试
1.回放：
确认之前的脚本能够正常运行
2.保存/另存为：
保存当前脚本
3.树：
可以看到页面的截图
4.设置事务：
事务函数：lr_start_tarnsaction（“事物的名字”）
lr_end_transaction(“事务的名字”，“事务的状态”)
解释：事务状态：AUTO：自动，一般为默认
PASS：不管事务怎样都算通过
FALL: 不管事务怎样都不算通过
STOP：不管事务怎样都要停止
注意（1）一个脚本起码要有一个事务，不然毫无意义
（2）事务只能出现在Action部分
（3）事务有起始必须有结束，且名字必须对应
（4）事务开始必须在接口方法前
5.集合点：
让虚拟用户在指定的地址集合，先到的人在这边进行等待，直到最后一个人到达在一起执行，通过集合点可以模拟一定意义上的用户并发
设置集合点函数：lr_rendezvous（“集合点的名字”）；
注意：（1）集合点必须在事务开始之前进行，从而保证事务在之后的性能测试中能并发一起执行
（2）设置集合点将增加对服务器的压力
（3）只应在action部分出现
6.思考时间
思考时间函数：lr_think_time（秒）；
注意：LR初次使用对于思考时间是默认不参与，需要进行一定的设置更改
方法：Vuser-运行时设置（F4）-思考时间（按照设置要求，定值，给予百分比，范围值）
思考时间越大，对服务的压力会变向的越小
7.迭代
（往往和参数化一起进行）
注意：只有Action部分才能进行迭代操作
方法：Vuser-运行时设置（F4）-运行逻辑-迭代次数（修改）
迭代越多对服务器的压力越大
8.参数化：
LR的参数化有两种，一种是俗称文件形式的参数化，一种是数据库形式的参数化。
一般参数化的应用场景有如下几种：
（1）真实的模拟用户操作
（2）系统不允许同一个用户频繁的进行相同 操作
（3）系统对数据的唯一性有要求
设置参数化的一般步骤为：分析需要参数化的数据--设计数据分配方法--查找替换对象。
1.文件参数化：
（1）依次点击菜单中Inset-New Parameter命令。点击new按钮，并重命名为username
（2）点击Create Table-Edit with Notepad在弹出的文本中输入参数化的值，每个值占据一行，保留一个空行，保存关闭
（3）回到脚本中，找到要参数化的用户名，选中，单击右键，选择Use Existing Parameter-username
（4）最终完成参数化后，参数username被{}包围，这是LR中的规则
（5）点击菜单Vuser-Run-time Setting-RunLogic,设置迭代次数为3，这样才能让脚本跑三次来验证是否正确
2.1 多数列对应参数化
（1）新建参数Pwd，并选择File 为username.dat
（2）添加列：点击Add Column按钮，查看弹出框，点击ok按钮
（3）添加密码：点击Edit with Notepad 按钮，输入用户名对应的密码，比如username，pwd
（4）回到脚本中替换掉密码值即可，方法与用户名的替换相同
2.数据库参数**：**
使用数据库参数化首先要安装ODBC。数据库为mysql的话，下载mysql ODBC安装到本地，之后配置即可
（1）在脚本里新建一个参数，多为usernamedb
（2）单击data wizard按钮，在弹出的对话框中选择specifySql statement menu并单击“下一步按钮”
（3）单击create按钮，在弹出的对话框中选择“机器数据源”后，单击“新建”按钮
（4）选择系统数据源并单击“下一步”按钮
（5）选择“mysql ODBC x.xx Driver”并单击下一步
Data Source Name 和Description 可随意填写
TCP/IP Server：是Mysql所在服务器的IP地址
Port：mysql使用的端口号
user：mysql使用的用户名
password：mysql账号的密码，如果为空则不填
database：是可以连接的数据库列表
Test：可以测试是否连接成功
（6）完成上述填写并确定后，在列表中看到新建的数据源
（7）双击要参数化的值后，可以把此数据源配置到Data Wizard中
（8）在SQL处输入想要查询的sql语句后，完成数据的参数化
3.参数化设置：
参数时间或者一个随机值，可以在参数化对话框的parameter type下拉列表中选择
file和Table类型：文本类型
data/time:可以在需要参数化日期的地方使用此类型
group name：使用该虚拟用户所在的Vuser group名称来代替参数化
iteration number：使用脚本执行的当前次数来代替参数化
load generator name：使用生产vusers负载的机器名来代替参数化
random number：使用唯一随机数来代替参数化
unique number：使用一个唯一的整数来代替参数化
vuser ID：使用虚拟用户的ID来代替参数化
user Defined Functions：扩展接口，可从用户开发的DLL文件中提取数据
XML：提供对xml格式数据的支持。可从xml中读取数据进行参数化
4.参数化数据分配方式：
分配值得方式，一共9种组合，理解意思即可
（1）select next row:选择下一行的策略
Sequential:顺序取行
random：随机取行
（2）update value on:更新值的策略
Each iteration:每次迭代都要取新值
Each occurrence:只要发现该参数取过就会重新取值
Once:在所有的反复中都使用同一个值
9.关联：关联其实就是动态的获取服务器的某些值，即使不动态的值，也完全可以用关联
一般出现以下几种情况需要考虑是否使用关联
1）服务器返回值中存在动态变化的值，一般就是类似session的无规则数据
2）运行后没有报错，但是也没有产生记录
3）后续的操作要使用到之前的数据。例如：回帖操作要知道之前发帖子的ID才行
F1 所有函数脚本
接口引用代码JS
举例：如果HTML中标签如下
<name=kajfjk value=A1312456448B>
<name=kajfjk value=A79878798898B>
手动编写关联：web_reg_save_param（“快递单号关联”，
“LB=value=A”，
“RB=B”，LAST）；
将代码中的value={快递单号关联}
录制两次
问开发：那些是自动排列的
Web的值传输
自动关联：（Ctrl+F8） 自动跑一次 进行对比 记录
手动关联：web_reg_save_param(“名”，
“LB=name=”
“RB=value>”，LAST)；
配合HTML<name=”1234”value>
Cookie:
Session:
自动关联的操作：
1）回访F5
2）点击correation results
3）ctrl+F8
4）选择需要关联的项，点击correlate
10.检查点
前提：
（1）检查点一定要放到事务的上面
（2)检查点检查的一定是系统的信息，而不是自己输入的
1）文本检查点：用于HTML页面检查是否有用户指定的文字
//文本检查点，检查jixu
Web_reg_find(“Text=jixu”,LAST)
2）图片检查点，用于在HTML页面检查是否有用户指定的图片
Web_image_check(“退出”,//图片名称，随意“Src=/webtours/image/signoff.gif”,//图片的src属性 LAST)；
二、设置并执行脚本
1.选择场景
手动场景：（大多数选择的模式）
设置场景-查看执行结果
使用百分比-按照人数分配的百分比执行（往往只适合超大型的项目）
不适用百分比-按照虚拟用户数执行（默认）
自动场景（面向目标场景）
设置执行结果-自动生成场景
2.载入脚本
双击脚本，或者点击>,脚本在右侧显示即可
3.设置场景
（1）确定场景组
确定此次性能测试执行时用到的脚本数量和运行方式
（2）全局计划
初始化：每一个虚拟用户的初始准备时间
启动vuser：设置脚本总计运行人数，以及启动时间
持续时间：性能测试的执行时间
完成前一直执行：遵循脚本的迭代设置（脚本在制作时的要求，迭代几次，就运行几次）
运行时间：根据运行时间来进行N次迭代，直到时间结束
停止Vuser：停止脚本所用的时间和方法
4.集合点策略
前提：脚本中必须先有集合点：lr_rendezvous(“名称”)
在场景中，菜单栏Scenario-Rendezvous，打开集合点设置界面
设置：
（1）rendezvous：集合点的列表，可通过下面的disable rendezvous按钮启动或关闭
(2)
(3）vusers：当前设置的并发用户数，可通过下方的disable Vuser 按钮来启动或关闭虚拟用户
(4）-policy（集合点策略）：单击后进入策略设置对话框
策略的设置：
1)当所有用户的X%到达集合点时释放
2)当所有正在运行的用户的X%到达集合点时释放
3)当X个用户到达集合点时释放
4)超时设置：表示等待用户超时规定的时间，如果在X秒内没有满足要求的用户到达，则释放集合点。
5.IP欺骗
对一般系统而言，是否使用IP欺骗并不会影响性能测试，只有在特殊的要求下才会使用。
如：1.某系统限制同一个IP用户在短时间内对系统进行恶意或大量的请求访问
2.负载均衡策略根据IP规则分配
前提：本地的IP地址不能设置为“自动获取”，必须指定一个静态的IP地址，否则报错。
添加步骤：1.开始-程序-HP LR-tools-IP wizard
选项：新增
选择保存的文件
释放还原
2.选Create new setting 点击下一步
3.输入服务器的IP地址或者留空也可以，点击下一步
4.点击Add按钮，弹出添加IP的对话框
5.修改from IP为xxxx.xxx.xx.xx 或者number to add 直接加上要模拟的人数，点击OK
6.点击完成
7.保存：点击“save as”按钮，可以将本次文件保存为“.ips”文件，点击OK
8.进入LP的场景设置 controller中，菜单选择Scenario-Enable IP Spoofer完成
释放还原：1.重复上面的第一步，选择释放还原
2.移除，点击完成
3.重启计算机
6.压力机
（添加windows压力机）
1.保证要添加的压力机安装了 Load Runner Agent（小卫星）
2.添加的压力机与Controller的所有机子要在同一个网段，并且要关闭所有的防火墙
3.本地系统的RPC服务要开启（“控制面板”-“管理工具”-“服务”中开启）
4.之后在Controller所在的机器上登录到压力机（远程连接），验证是否可以连通。单击Windows系统的“开始”-“运行”在弹出的对话框中输入“\机器名”，不报错则成功。
5.进入Controller，依次点击Scenario-Load Generators菜单项，默认会有一台压力机
6.点击add
Name：这里填写是IP地址
Platform：默认为机子系统
7.点击“ok”，点击Connect，可以测试通不通过，通过为Rendy
8.最后可以把压力机分到对应的脚本中。
7.监控服务器的设置
（windows添加监控对象）
右键点选系统资源图----添加度量----设置监控器服务器的名称-----最基本的监控内容
%Processor Time（CPU的占有率）
Avaliable MBytes（memory可用的内存）
8.执行
点击执行模块中的开始即可
三、分析结果
1.方法
1.运行后直接点击分析模块的图标
2.保存执行文件，点击分析模块（analysis），导入文件
3.直接点击分析图标
2.添加新项
1.右键点击报告—添加新项—windows资源图
2.新建后右侧图框中点击右键设置颗粒度
四、分析
（初步分析）
1.事务摘要描述（transaction sammary）
显示事物的通过数量和失败数量
成功率=成功数/（成功数+失败数）
失败率=失败率/（成功数+失败数）
2.平均事务响应时间（Average Transaction Response Time）
显示所有场景中出现的事务在执行时的响应时间的情况
随着测试时间的加长，系统处理事务的能力就会开始逐渐下降，总体的事务时间情况应该是缓步进行变更的，如果出现大起大落的现象，则为缺陷，说明该事务不稳定
3.每秒点击数（Hist per Second）
每秒发送服务器的请求数
这个数值反应出服务器承受压力的能力
4.吞吐量（Throughput）
服务器每秒处理的数据量
这个数值反应出服务器的处理能力
5.每秒通过的事务数（Time suctions per Second）
反应出不同事务在执行时竞争服务器资源的情况
五、初步判定
1.当服务器处理能力远大于服务器受压情况时，这种性能测试无意义
2.当服务器处理能力小于服务器受压情况时，能容忍一定的事务数报错
3.随着压力的增大，事务报错数逐渐增加
4.在压力一定的情况下，查看失败率和需求做对比确认，以验证此次性能测试通过与否
一般性能测试的结束基本的通过以下内容进行判定
1.成功率
2.事务平均时间
3.并发用户数
六、收集
Average：事务的平均响应时间
Min：事务最少响应时间
Max：事务最大响应时间
90%Line：90%的响应时间
Std. Deviation：标准差
Fail：错误的事务
Pass：通过
Error：错误
Throughput/sec：吞吐量
KB/sec：服务器数据流量
项目性能分析
| 用户数 | 100 | 200 | 300 |
| 平均响应时间 | 10 | 10 | 5 |
| 吞吐量 | 1000 | 500 | 300 |
| KB | 10 | 5 | 3 |
| 总计需求数 | 10000 | 1000 | 1000 |
用户数与服务器处理请求的平均时间关系图
1.本图表示服务器处理请求的平均响应时间
2.最佳性能是随着并发用户数的增加，平均事务响应时间比较平稳
3.本图可以清晰看到，对着并发用户的增加事务的响应不平稳
用户数与服务器处理请求关系图
1.表示服务器每秒处理请求个数
2.最佳性能服务器处理请求数是随着用户的增加而增加
3.本图可以清晰看到，XXX
用户数与服务器接受数据流量关系图
1.本图为每秒接受到的数据流量
2.最佳或理想状态，服务器接受到的数据流量一定是随着用户数的增加而上升
- 本图可以清晰看到，XXX
用户数与服务器请求总数关系图
上图明显看出XXX个用户发起请求时，总请求数比较高而且平缓
当在XXX之后的请求总数与并发用户数的量不成比例
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开源项目：docs.qq.com/doc/DSlVlZExWQ0FRSE9H
