将一个略微复杂的工作内容编入VBA，我们可能需要许多宏拼在一起运行才能实现。那么如何按照自己想要的顺序依次运行这些宏，实现我们需要的结果？ 一个办法是编写一个新的宏，分别按顺序call你需要运行的宏。...call的方法有几种，比较简单的是以下两种， call 宏1 call 宏2 或者省略call，直接 宏1 宏2 这样，你需要调用的宏就会按照顺序执行。...hong15 最后写个循环汇总以上所有宏 Sub huizong() Dim q For q = 1 To 15 Application.Run "hong" & q Next q End Sub 运行最后这个汇总宏...，你的前15个宏就会依次按顺序运行。
1、进程和线程切换模式 支持进程和线程双模式的代表工具是Loadrunner 对于Loadrunner按线程运行VUSER和按进程运行VUSER的区别： （1）按线程运行VUSER，LR默认情况下，每50...个用户开启一个进程mmdrv.exe；controller场景运行结束，进程mmdrv.exe也会相应结束； 在Runtime setting中设置为按线程运行VUSER，设置Controller中的虚拟用户数小于等于...，通过控制多个Jmeter进行多任务的并发（多进程并行任务 + 多线程并发测试），而不是靠分布式代理这种单进程多线程的方式： 具体可以参考我的文章《关于MeterSphere的性能测试架构理解》 3...二、消息循环（EventLoop）并发模式 代表工具Locust，基于协程（微线程，相当于函数，更轻量级）而不是回调方式，只能单核CPU运行，可以通过分布式来实现多核运行。 1....虽然其并发模型十分优秀，但是需要使用 Scala 语言来进行开发，使得很多测试人员望而却步，导致 Gatling 的使用量并不是很广泛。
例如，Gatling目前还提供JMS支持。 代码自定义并且场景资源有效是Gatling的两个基础。并且拥有富有表现力的DSL，自我解释的场景,易于维护，可以保存在版本控制系统中的优点。...只要底层协议（如HTTP）可以以非阻塞方式实现，Gatling的体系结构就是异步的。这种架构允许我们将虚拟用户实现为消息而不是专用线程，这使得硬件要求不需要很苛刻。...因此，运行数千个并发虚拟用户不是问题。 使用理由 避免崩溃：Gatling可以帮助您预测缓慢的响应时间和奔溃。...编写测试场景，自动化测试 Gatling的类似代码的脚本使您可以轻松维护测试场景，并在持续交付管道中轻松实现自动化。 我们开发了自己的领域特定语言（DSL），以便让每个人都能轻松阅读您的场景。 ?...，模拟将按字母顺序按类名排序。
，运行指定时间，并发增长的周期是一个规律的值； setUp(scn.inject(rampUsersPerSec(30) to (50) during(15 seconds)).protocols(httpConf...)) 7、rampUsersPerSec(rate1) to(rate2) during(duration) randomized：定义一个并发数区间，运行指定时间，并发增长的周期是一个随机的值； setUp...(10 seconds)) separatedBy atOnceUsers(30)).protocols(httpConf)) 请求限制（原文为Throttling） 如果你希望设置每秒钟请求的数量，而不是每秒钟的并发数...但在某些情况下，我们需要使用Gatling自带的throttle方法，来对请求数做一个限制。 注意 - 我们仍然需要在场景等级中注入虚拟用户。...- 请求限制可以在每个场景中进行配置，移步这里找到更多：http://gatling.io/docs/2.1.7/general/scenario.html#scenario-throttling setUp
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【 】问了一个Python项目实战的问题，问题如下：请问，我如何每次运行程序时，都会将数据添加到对应的keys中，而不是重新创建一个dict啊。
运行Gatling 在命令行下运行bin目录下的Gatling.sh(如果是windows用户，请运行Gatling.bat)。...Gatling会自动列出当前所有的测试脚本供自己选择，然后会让填写simulation id(模拟Id)以及run description（运行描述）。输入完毕后按回车键测试即可启动。...baseURL("https://github.com") 然后定义了一个测试场景，用户先访问Github首页，检查http返回状态码是否为200，然后暂停一段时间后再执行一个查询操作，查询关键字是gatling...") .check(status.is(200))) 最后指定500个用户模拟该测试场景。...Gatling 使用了Akka作为其并发编程的运行时。Akka的Actors模式能够有效的绕过JVM上多线程带来的性能问题。 Scala.
-加入购物车-选择收货地址-下单支付这些步骤，而串起这一系列的请求就是所谓的将请求编排成业务场景 流量控制 流量控制可以是纵向的，如上述下单场景中，各个步骤的请求量逐渐减少，整体呈现一个漏斗模型；也可以是横向的...，而如何绑定数据和请求参数是我们需要考量的 对分布式测试的支持 因为是全链路压测，自然需要多台施压机共同协作施压，自然而然的需要分布式支持 测试报告 良好的测试报告是我们分析性能问题的必备条件 二次开发的成本...一样，在场景编排和流量控制方面支持一般 Gatling 支持场景编排、流量控制、压力控制，测试报告良好，且提供了强大的 DSL（领域特定语言）方便编写压测脚本，但不支持分布式，且使用 Scala 开发...两部分，Agent 负责接收 Maxim 控制中心的调度指令以及向控制中心反馈本压力注入器压测情况，而 Gatling 则是真正发起压测请求的地方，并将压测日志写入 InfluxDB Data Factory...，即混合场景压测 LoadProfile 从 GUI 接收动态参数，主要包括压力注入器数量、并发用户数、RPS、持续时间等 ?
这适用于大多数日志记录或监控场景。可以以每天，每周或每月分组索引，然后可以在指定的日期范围内获得索引列表。Elasticsearch只需要查询一个较小的数据集而不是整个数据集。...搜索性能取决于很多因素： 如果可能的话，使用过滤语境而不是查询语境。一个查询子句用于回答“这个文档如何与查询子句匹配？” ，过滤子句用于回答“这个文档是否匹配这个过滤子句？”。...如果不关心文档返回的顺序，则按_doc排序。Elasticsearch使用“_score”字段按默认分数排序。...如果不关心顺序，可以使用“sort”：“_doc”让Elasticsearch按索引顺序返回。 避免使用脚本查询来计算不固定的匹配。在索引时存储计算的字段。...用户可以根据自己的输入查询或文档结构生成测试，而无需具有Gatling或Scala知识。 按顺序运行多个测试，无需人工干预。它可以检查状态并在每次测试之前/之后更改Elasticsearch设置。
Gatling 使用是异步 IO,并发性更强.基于 JVM 的 Actors 模型,用更少的内存和 cpu. Gatling 并不完美,不支持分布式、支持的协议比较少、需要了解 Scala 语法....image-4.png 脚本录制 录制 Gatling 也提供了脚本录制功能,运行"recorder.sh"文件 录制分两种,一种是代理录制,另外一种是har文件.har文件可以用 charles 导出成...这个场景也比较符合压测的漏斗效应,在最后面的接口一般都是用户请求量较小的(比如支付)....脚本可以提前上传到服务器上,或者放到github上每次运行的时候拉下来..../gatling-maven-plugin-demo && mvn gatling:test' } } } } } } 可视化展示 Gatling 的报告也是每次运行完成后才会生成
Gatling使用是异步IO,并发性更强.基于jvm的Actors模型,用更少的内存和cpu. Gatling并不完美,不支持分布式、支持的协议比较少、需要了解Scala语法....脚本录制 录制 gatling也提供了脚本录制功能,运行"recorder.sh"文件 录制分两种,一种是代理录制,另外一种是har文件,.har文件可以用charles导出成.har格式....这个场景也比较符合压测的漏斗效应,在最后面的接口一般都是用户请求量较小的(比如支付)....脚本可以提前上传到服务器上,或者放到github上每次运行的时候拉下来. pipline中使用parallel才可以达到节点并发执行. pipeline { agent none stages.../gatling-maven-plugin-demo && mvn gatling:test' } } } } } } 可视化展示 gatling的报告也是每次运行完成后才会生成
我们的测试内容有三： 首先分别创建基于WebMVC和WebFlux的Web服务，来对比观察异步非阻塞能带来多大的性能提升，我们模拟一个简单的带有延迟的场景，然后启动服务使用gatling进行测试，并进行分析...说明：本节进行的并非是严谨的基于性能调优的需求的，针对具体业务场景的负载测试。本节测试场景简单而直接，各位朋友GET到我的点即可。...val scn = scenario("hello") // 该场景执行上边定义的请求 .exec(helloRequest) // 配置并发用户的数量在...在持续的高并发情况下，大部分请求是处在C段的。而且等待时长随请求量的提高而线性增长。 增加Servlet容器处理请求的线程数量可以缓解这一问题，就像上边把最大线程数量从默认的200增加的400。...最后，再给出两个吞吐量和响应时长的图，更加直观地感受异步非阻塞的WebFlux是如何一骑绝尘的吧： ? （6）Spring WebFlux性能测试——响应式Spring的道法术器 ?
而第二步则是在你的系统上重现真实使用场景和负载。 说起来容易，做起来难，而且了解应用程序当前的性能也非常重要。这就是我们接下来要关注的问题。...Gatling负载测试 Gatling的模拟测试脚本是用Scala编写的，但该工具还附带了一个非常有用的图形界面，可用于记录具体的场景，并生成Scala脚本。...在运行模拟脚本之后，Gatling会生成一份非常有用的、可用于分析的HTML报告。 定义场景 在启动记录器之前，我们需要定义一个场景，表示用户在浏览Web应用时发生的事情。...要执行负载测试，请运行以下命令： $GATLING_HOME/bin/gatling.sh-sbasic.EmployeeSimulation 对应用程序的API进行负载测试有助于发现及其细微的并且难以发现的错误...如果没有经过真实场景的测试，这些数字很难估计。 要获得有关应用程序需求的最好最可靠的方法是对应用程序执行实际的负载测试，并在运行时跟踪性能指标。
分布式测试：Locust 支持分布式测试，可以在多台机器上运行测试脚本，以模拟大量用户并发访问。这对于测试大规模系统的性能非常有用。...如何安装 Locust首先，我们需要安装 Locust。Locust 可以通过 Python 的包管理器 pip 进行安装。...运行这个命令后，Locust 会启动一个 web 界面，你可以在这个界面上设置并发用户数和每秒产生的用户数，然后开始测试。...而 JMeter 的测试脚本是通过图形界面进行配置的，对于不熟悉的人可能会感到有些复杂。Gatling 的测试脚本是用 Scala 编写的，对于不熟悉 Scala 的人可能会有一些困难。...而 Locust 和 Gatling 的社区相对较小，但是他们的文档都写得很详细，也能够帮助用户解决大部分问题。
SOFA-Hessian 基于原生 Hessian v3.1.3 进行改进，目前已经蚂蚁金服内部稳定运行多年。...优点：速度快，内存占用少 缺点： 类中字段顺序需一致（不利于字段变更） 空集合会被反序列化为 NULL fastjson Github 地址：https://github.com/alibaba/fastjson...官方文档地址：https://gatling.io/docs/3.0/ 10万次请求 20并发用户 10万次请求 50并发用户 10万次请求 100并发用户...10万次请求，耗时统计： 20 并发 50 并发 100 并发 本地调用 31s 32s 30s sofa-hessian 58s 65s 65s proto-stuff 57s 63s 58s fastjson...59s 62s 57s 从上述测试结果来看，不同序列化方式的耗时差距并不是很大，综合考虑性能、可维护性、简便性，默认使用 sofa-hessian ，如有疑问或者更优秀的方案，欢迎联系作者试用！
SOFA-Hessian 基于原生 Hessian v3.1.3 进行改进，目前已经蚂蚁金服内部稳定运行多年。...优点：速度快，内存占用少 缺点： 类中字段顺序需一致（不利于字段变更） 空集合会被反序列化为 NULL fastjson Github 地址：https://github.com/alibaba/fastjson...官方文档地址：https://gatling.io/docs/3.0/ ?...10万次请求 20并发用户 ? 10万次请求 50并发用户 ?...57s 63s 58s fastjson 59s 62s 57s 从上述测试结果来看，不同序列化方式的耗时差距并不是很大，综合考虑性能、可维护性、简便性，默认使用 sofa-hessian ，如有疑问或者更优秀的方案
四、自动化测试的优势及劣势 优势 回归测试更方便可靠；可运行更多，更繁琐的测试，且快速高效；可执行一些手工测试执行相当困难或者做不到的测试，如大量的用户并发；更好的利用资源，具有一致性和可重复性的特点...五、自动化测试分类 按测试目的分类大致可划分为：功能自动化测试，性能自动化测试。 按测试对象可以划分为：Web应用测试，APP测试，接口测试，单元测试等。...功能自动化 测试目的是发现软件中实现功能是否符合用户需求规格，实践证明，往往我们实施UI自动化测试的目的不是去发现软件系统中的缺陷，更多的是为了验证系统是否可以正常运行。 ...性能自动化 性能自动化测试是通过测试工具模拟高并发负载进行压力测试，以发现软件系统在高负载情况下运行瓶颈，?包括?...不管哪一款测试工具，基本有三大部分组成：测试脚本管理，测试场景配置，监控结果。
而第二步则是在你的系统上重现真实使用场景和负载。 说起来容易，做起来难，而且了解应用程序当前的性能也非常重要。这就是我们接下来要关注的问题。...Gatling负载测试 Gatling的模拟测试脚本是用Scala编写的，但该工具还附带了一个非常有用的图形界面，可用于记录具体的场景，并生成Scala脚本。...在运行模拟脚本之后，Gatling会生成一份非常有用的、可用于分析的HTML报告。 1、定义场景 在启动记录器之前，我们需要定义一个场景，表示用户在浏览Web应用时发生的事情。...要执行负载测试，请运行以下命令： $GATLING_HOME/bin/gatling.sh-sbasic.EmployeeSimulation 对应用程序的API进行负载测试有助于发现及其细微的并且难以发现的错误...JVM调优 1、堆大小的调优 为生产系统确定合适的JVM堆大小并不是一件简单的事情。
而对于性能测试该如何来评判性能测试是否通过呢？可以考虑以下三个方面。 •根据用户需求来判断。 如果用户对性能有明确的需求，比如登录操作，不得小于3秒，那么测试工程师就可以就这个需求来进行测试。...另外系统运行过程不发生内存溢出、死锁等故障也应该属于隐性的性能需求。 •根据业内标准来判断。...1.8性能测试的场景 一般根据性能测试的类型及各个类型的组合来设计性能场景，常见的性能测试场景如下。 •普通测试场景。 •并发测试场景。 •容量测试场景。 •疲劳测试场景。 •强度测试场景。...•容量+并发+疲劳场景 65%的并发峰值，65%的容量峰值，持续测试48小时。 •多业务测试场景。 有多个业务组合形成的测试场景，一般将前面的性能场景测试完毕以后再进行，否则发生问题难于定位。...而现在作为全链路压测工具基本上选用Gatling。
而第二步则是在你的系统上重现真实使用场景和负载。 说起来容易，做起来难，而且了解应用程序当前的性能也非常重要。这就是我们接下来要关注的问题。...Gatling负载测试 Gatling的模拟测试脚本是用Scala编写的，但该工具还附带了一个非常有用的图形界面，可用于记录具体的场景，并生成Scala脚本。...在运行模拟脚本之后，Gatling会生成一份非常有用的、可用于分析的HTML报告。 定义场景 在启动记录器之前，我们需要定义一个场景，表示用户在浏览Web应用时发生的事情。...JVM调优 堆大小的调优 为生产系统确定合适的JVM堆大小并不是一件简单的事情。...如果没有经过真实场景的测试，这些数字很难估计。 要获得有关应用程序需求的最好最可靠的方法是对应用程序执行实际的负载测试，并在运行时跟踪性能指标。
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