本文目录
- PC机IIS最大能承受的并发测试都用什么工具
- 请教各位目前PC端与移动端主流的性能测试工具有哪些
- websocket的并发连接性能测试用什么工具
- 软件测试主要是用哪些工具呢
- jmeter 如何实现并发值波动测试
- apache并发测试工具ab为什么测不准
- 如何使用websocket压力并发测试工具
PC机IIS最大能承受的并发测试都用什么工具
Web Bench是一个简单的web或者web代理服务的基准测试工具。使用fork()模拟多个客户端并且可以发起HTTP/0/9-HTTP/1.1的请求。这个基准测试不是非常符合实际情况，但是可以测试出你的HTTP服务是否可以处理多个客户同时访问而不会把你的机器弄挂掉。这个工具可以获得服务的两个指标：每分钟响应请求数量（pages/min）和每秒钟传输数据量（bytes/sec）。使用-f选项可以运行在主动模式下（不等待服务器响应直接发送下一个请求）。
请教各位目前PC端与移动端主流的性能测试工具有哪些
主流移动端性能测试工具简述4.1.Xcode-Instrument Instrument是Apple官方提供的一个强大的内置在xcode中的性能调试工具集。其中，Activity Monitor（活动监视器）：监控进程级别的CPU,内存,磁盘，网络使用情况，可以得到应用程序在手机运行时总占用的内存大小；Core Animation（图形性能）：这个模块显示程序显卡性能、CPU使用情况以及页面刷新帧率；Network：用链接工具分析程序如何使用TCP/IP和UDP/IP链接；Energy Log：耗电量监控。Instrument主要用于在调试过程中随时发现问题，及时优化，但是这个工具只能供有应用源码的程序员使用，无法测量用户真实使用场景下的性能。 4.2.Android monitor Android Studio内置了四种性能监测工具Memory Monitor、Network Monitor、CPU Monitor、GPU Monitor，可以使用这些工具监测App的状态。Memory Monitor工具主要是用来监测App的内存分配情况，判断是否存在内存泄漏；Network Monitor是用于显示App网络请求的状态；GPU Monitor工具可以将进行UI渲染工作所花的时间表现出来；CPU Monitor可以对代码中的方法进行检测。 4.3.Matrix Matrix是一款微信研发并日常使用的应用性能接入框架，支持iOS, macOS和Android。Matrix 通过接入各种性能监控方案，对性能监控项的异常数据进行采集和分析，输出相应的问题分析、定位与优化建议，从而帮助开发者开发出更高质量的应用。数据监测结果存储到后台，没有直观的展示界面。Matrix-iOS/ macOS主要监控崩溃、卡顿和爆内存。Matrix-android监控范围包括：应用安装包大小，帧率变化，启动耗时，卡顿，慢方法，SQLite 操作优化，文件读写，内存泄漏等。 4.4.GT GT（随身调）是直接运行在手机上的“集成调测环境”。利用GT，仅凭一部手机，无需连接电脑，即可对App进行快速的性能测试(CPU、内存、流量、电量、帧率/流畅度等)、开发日志的查看、Crash日志查看、网络数据包的抓取、App内部参数的调试、真机代码耗时统计等。 GT支持iOS和Android两个手机平台，其中： iOS版是一个Framework包，必须嵌入App工程，编译出带GT的App才能使用；iPhone和iPad应用都能支持。 Android版由一个可直接安装的GT控制台App和GT SDK组成。GT控制台可以独立安装使用；SDK需嵌入被调测的应用、并利用GT控制台进行信息展示和参数修改。 4.5.Emmagee Emmagee是一款实用、方便的性能测试工具，适用于指定的Android App，它可以监控CPU、内存、网络流量、电池电流和状态（某些设备不受支持）。此外，它还支持自定义收集数据的时间间隔，在浮动窗口中呈现实时进程状态等。 安装之后，打开Emmagee会显示出目前系统已经安装的应用（可在设置中配置间隔）。选择一个应用之后，点击“开始测试”按钮，Emmagee会自动启动被测应用，并在最上方显示流量、CPU、内存等数据，在该状态下可任意使用被测应用，Emmagee会自动进行相关数据的记录，终止测试之后会生成相应的报告，并保存在Android目录中。 4.6.Soloπ Soloπ是支付宝在移动端上实现的一套无线化、非侵入、免Root的 Android 专项测试方案。直接操控手机，即可实现自动化的功能、性能、兼容性、以及稳定性测试等工作。支持 CPU、内存、FPS、流量等常规指标的实时获取，同时支持将性能数据记录下来，存储到本地并通过报表形式展示，支持性能加压。 4.7.Testin Testin性能测试，通过自动化的测试工具，在上线前模拟正常、峰值以及异常等多种场景，从而对App的各项性能指标进行测试。包括：负载测试、压力测试、配置测试、并发测试、容量测试、可靠性测试。 负载测试：通过逐步增加系统负载，测试系统性能的变化，并最终确定在满足性能指标的情况下，系统所能承受的最大负载量。 压力测试：通过逐步增加系统负载，测试系统性能的变化，并最终确定在什么负载条件下系统性能处于失效状态，并以此来获得系统能够提供的最大服务级别。 配置测试：通过测试被测试软件的软硬件配置，获得不同配置的性能指标，用于选择最佳的设备及参数配置。 并发测试：测试多个用户同时访问同一个应用、同一个模块或者数据记录时是否存在死锁或者其他性能问题。 容量测试：在确定的软、硬件条件下，构造一定数量的虚拟用户访问，从而获取不同数量级别的服务器性能指标，以确定数据库能够处理的最大会话能力、最大容量等。
websocket的并发连接性能测试用什么工具
你好， apache自带的ab.exe 可以 如果没有理解错误，websocket是依托于web server， 比如IIS，Apache.所以性能测试也是针对他们提供的socket模型进行。
软件测试主要是用哪些工具呢
常用的软件自动化测试工具有哪些？对于企业测试人员来说，工欲善其事必先利其器，了解软件测试工具能够更好地开展测试工作。卓码测评小编对常用的软件测试工具做了个整理
跨浏览器测试工具的列表在市场上数不胜数，所有这些工具都因其功能而得到认可，你可以根据自己的需要选择最适合自己的跨浏览器测试工具。
1、Ranorex Studio；不仅是一个跨浏览器的测试工具，而且还可以作为web应用程序的一体化解决方案，允许用户自动测试各种各样的技术和框架。
2、LambdaTest；是一个基于云的测试平台，提供了跨2000多个浏览器、操作系统和设备的免费跨浏览器测试。
更多跨浏览器软件自动化测试工具：2020年最好用的十大跨浏览器测试工具
（二）移动端自动化测试开源工具
1、Appium；支持iOS 和Android 平台，支持Python、Java 等语言，即同一套Java 或Python 脚本可以同时运行在iOS 和Android平台。
（三）接口测试自动化测试开源工具
1、Postman；提供功能强大的 Web API 和 HTTP 请求的调试。
2、Robot Framework；一款python编写的功能自动化测试框架。具备良好的可扩展性，支持关键字驱动，可以同时测试多种类型的客户端或者接口，可以进行分布式测试执行。
（四）性能测试自动化测试开源工具
1、LoadRunner；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；
2、JMeter；可以用于测试静态或者动态资源的性能，100%的用java实现。
更多工具：网页链接
jmeter 如何实现并发值波动测试
项目需求和技术方案： 项目需求是测试抽奖活动的中奖概率： 1、中奖率在定义的概率范围内 2、中奖次数不得大于定义的次数 3、所有奖券的状态显示正常 自动化方案： 1、中奖概率在千万级别不可能用人工进行，需要借助自动化。 2、在自动化测试工具的选择上，用Java代码脚本的形式做到千万级别的次数运行时间太长，需要借助并发测试工具。 3、考虑使用Jmeter的接口测试功能，加上并发的功能和顺序执行的逻辑来实现。实施方案： 考虑到项目的测试需求是测试中奖率，所以只需要选取主要的三个接口进行测试即可。产生奖券 – 刮奖 每个用户经过这个流程，从产生奖券传入用户名参数，返回奖券ID，生成的ID用到刮奖接口中，返回奖券状态。多用户使用Jmeter的CVSRead方法来生成，刮奖使用的奖券ID参数用正则表达式提取器提取出来，作为刮奖接口的参数。通过多用户并发执行产生奖券和刮奖的接口，完成这个业务逻辑的功能测试。JMeter实施过程 设置3个全局变量，服务器地址，端口号和活动的ID号新建一个dat文件，供CVSRead函数调用。Dat文件内容为每行代表一个用户名和用户ID，在Jmeter的选项中调出函数对话框，选择_CVSRead,在第一行中输入dat文件的路径 c:\t.dat， 第二行输入0，然后生成函数${__CSVRead(c:\t.dat,0)}， 调用这个函数的时候，0表示调用第一列的值，1表示调用第二列的值，依此类推。 （这里补充一下，如果涉及到性能测试的多用户并发，使用配置元件中的CSV Data config会好点，因为这里没有涉及到性能上的问题，所以采用这种方式）设置产生奖券接口 正则表达式提取器1、在产生奖券的请求下面新建一个正则表达式提取器 2、在测试计划下面新建一个查看结果树 3、点击绿色三件按钮执行测试，查看结果树中影响数据：{“resultCode”:”0000”,”resultMsg”:”抽奖成功！”,”resultData”:{“id”:11566355,”userId”:9000,”userName”:”autotest0”,”activeId”:3,”status”:0,”catalog”:null,”prizeId”:null,”recipient”:null,”contact”:null,”address”:null,”province”:null,”city”:null,”area”:null,”orderNo”:null,”deviceType1”:”123456”,”deviceId1”:”123456”,”source”:”test”,”deviceType2”:null,”deviceId2”:null,”deviceType3”:null,”deviceId3”:null,”endTime”:1448935237000,”openTicketTime”:0,”createTime”:1447232320281,”prizeName”:null,”prizePrice”:0.0,”thumbnail”:null}} 4、需要提取的是id后面的值：11566355， 正则表达式为{“id“(.+?), 匹配的是需要的值。设置刮奖接口 刮奖接口调用产生奖券接口生成的ID，使用JMeter自带的函数表达式即可${ticketId},注意的是，使用通过正则表达式提取器得到的参数，只能是该请求下面的请求才能使用，逆向不可用。 脚本配置完需要设置并发的线程数和执行的时间来进行测试，在线程组中设置，若测试的中奖概率比较小，比如五百万分之一，想要尽快完成测试，线程数需要设置大一点，这里推荐100（按CPU线程数来算，128个线程比较合理），循环次数勾选永远，即测试会不停执行。
apache并发测试工具ab为什么测不准
我们常常使用apache下的并发测试工具ab进行动态或静态页面URL的并发测试，以此作为服务器性能、配置以及系统架构是否合乎要求的一个衡量标准。 但是有一个问题，就是ab的表现并不稳定，在不同的机器上用ab对同一个服务器上的URL资源做测试常常出现截然不同的数据。就算在同一台机器上用ab做 测试，测试10组数据，也会有几组的数据存在较大的差异，以下是我曾做过的几组试验，先介绍下试验步骤及环境。 1、首先准备一台机器作为web服务器，硬件配置为硬件配置为Intel(R) Celeron(R) CPU G530 @ 2.40GHz 32位 内存4G 双核，系统版本CentOS release 5.5，web服务器版本Apache/2.2.14。 2、web服务器采用apache，采用worker模式，具体配置为：默认开启5个进程，每个进程下2个线程，最大开75个线程（此参数关系到实际系统开启的进程数，如果开启进程设置过多，以最大线程数为准），最大连接数为500。 3、apache以调用php模块的方式执行php脚本（非fast-cgi模式）。 4、首先在两台不同的机器上对此服务器用ab进行压测，将两台不同的机器编号为A与B，A为一台笔记本，性能较差，2G内存，且上面运行了一些程序占用 了一定比率的CPU及内存。B为一台台式机，硬件配置为CPU Intel G530 2.4GHz 内存 4GB，下面是测试数据： A 50个并发，执行50次页面（每个连接执行一次页面，页面为phpinfo页面） 平均执行时间在17~18秒 简直不能忍 B 50个并发，执行50次页面 平均执行时间在0.2秒左右 毫无压力（3次平均） 100个并发，执行100次页面 平均执行时间在0.4秒左右 （3次平均） 200个并发，执行200次页面 平均执行时间在0.8秒左右（3次平均） 用A机器进行的测试结果，并发量连50都达不到，但用B机器测试WEB服务器可以胜任200个并发处理。为什么会出现如此截然不同的数据差别，还是要从原理上来分析。 ab是客户端模拟多线程来通过socket对服务器发起TCP请求，并等待服务器处理执行页面输出页面结果并返回到客户端以此来计算页面的执行时间等相 关数据。那么客户端CPU处理多线程的能力，测试时客户机的CPU状态、内存状态都会对测试结果造成影响，如果客户机同时处理这么多请求的能力很弱，那么 需要很长时间才能将请求发送到服务器，服务器处理完后也需要很长时间对返回数据做处理，这样就达不到测试服务器性能的要求了。因为时间都被客户机耗去了。 所以我们在测试的时候首先要选择好测试机，尽量选择性能较好的机器测试。因为得出的结论是天差地别的。 5、接下来我们单独用B机器进行测试，进行高强度的测试，连续测试20组数据，以200个并发、执行200次页面为测试条件，测试页面还是phpinfo页面，以下是测试数据： 每秒请求数：237 每个请求执行时间：843 每秒请求数：237 每个请求执行时间：843 每秒请求数：237 每个请求执行时间：843 每秒请求数：237 每个请求执行时间：843 每秒请求数：237 每个请求执行时间：843 每秒请求数：237 每个请求执行时间：843 每秒请求数：237 每个请求执行时间：843 每秒请求数：237 每个请求执行时间：843 每秒请求数：237 每个请求执行时间：843 每秒请求数：237 每个请求执行时间：843 每秒请求数：237 每个请求执行时间：843 每秒请求数：237 每个请求执行时间：843 每秒请求数：237 每个请求执行时间：843 每秒请求数：237 每个请求执行时间：843 每秒请求数：237 每个请求执行时间：843 每秒请求数：237 每个请求执行时间：843 每秒请求数：237 每个请求执行时间：843 每秒请求数：237 每个请求执行时间：843 每秒请求数：237 每个请求执行时间：843 测试结果非常稳定，没有大差异的结果。那么用300个并发、执行300次页面为测试条件结果会是怎样呢，以下是测试数据： 每秒请求数：79 每个请求执行时间：3765 每秒请求数：80 每个请求执行时间：3718 每秒请求数：81 每个请求执行时间：3671 每秒请求数：80 每个请求执行时间：3750 每秒请求数：79 每个请求执行时间：3796 每秒请求数：81 每个请求执行时间：3687 每秒请求数：79 每个请求执行时间：3765 每秒请求数：82 每个请求执行时间：3656 每秒请求数： 81 每个请求执行时间：3703 每秒请求数： 82 每个请求执行时间：3640 在高并发下的执行结果也比较稳定。 6、接下来我们在web服务器上进行测试，看测试结果是怎样的，测试10组数据 以200个并发、执行200次页面为测试条件，测试页面为phpinfo页面，以下是测试数据： 每秒请求数：1716 每个请求执行时间：116 每秒请求数：1764 每个请求执行时间：113 每秒请求数：1706 每个请求执行时间：117 每秒请求数：1643 每个请求执行时间：114 每秒请求数：1767 每个请求执行时间：113 每秒请求数：1732 每个请求执行时间：115 每秒请求数：727 每个请求执行时间：274 每秒请求数：249 每个请求执行时间：801 每秒请求数：1728 每个请求执行时间：115 每秒请求数：113每个请求执行时间： 1765 以上结果，比在B机器上表现的更好，但存在几个不稳定的数据。分析一下，一方面是网络传输速度的原因导致（本机上网络传输速度更快，所以成绩较好）。另一 方面是由于ab本身在执行的时候消耗的cpu的性能，但这个我的观点是影响可以忽略不计。还有一方面导致数据不稳定的因素可能是由于TCP连接在上一次测 试时为完全释放导致的原因。 综上所述，对于测试web服务器的性能，我们最好可以找一台独立的、性能较好的、并且上面没有运行很多应用程序的机器进行测试，这样的结果会更接近生产环 境的实际结果。实际的php页面执行复杂度可能是phpinfo的好几倍，所以在选定测试页面时，可以预先做一些复杂度更高的php页面进行测试，这样测 试的准确度会更高。
如何使用websocket压力并发测试工具
apache自带的ab.exe 可以如果没有理解错误，websocket是依托于web server，比如IIS，Apache.所以性能测试也是针对他们提供的socket模型进行.