• 性能测试工具LoadRunner07-LR之Virtual User Generator 参数化设置


    1.Select next row【选择下一行】:

      顺序(Sequential):按照参数化的数据顺序,一个一个的取

      随机(Random):参数化中的数据,每次随机的从中抽取数据

      唯一(Unique):为每个虚拟用户分配一条唯一的数据

    2.Update value on【更新时的值】:

      每次迭代(Each iteration):每次迭代时取新的值

      每次出现(Each occurrence):每次参数化时取新的值,这里强调前后两次取值不能相同

      只取一次(once):参数化中的数据,一条数据只能被抽取一次

    前提:假设参数化表中有15条数据,进行不同组合的结果

    Select Next Row【选择下一行】 Update value on【更新时的值】 Replay Result【结果】
    顺序(Sequential) 每次迭代(Each iteration)

    结果:分别将15条数据写入数据表中

    功能说明:每迭代一次取一行值,从第一行开始取。当所有的值取完后,再从第一行开始取值

    如:参数化文件中有15条数据,而迭代设置为16次,那执行结果中,参数化文件第一行的数据有两条

    每次出现(Each occurrence)

    结果:分别将15条数据写入数据表中

    功能说明:每迭代一次取一行值,从第一行开始取。当取完所有的值后再从第一行开始取

    如:参数化文件中有15条数据,而迭代次数设置为16次,那执行结果中,参数化文件第一行的数据有两条

    只取一次(once)

    结果:表中写入15条一模一样的数据

    功能说明:每次迭代都取参数化文件中第一行的数据

    随机(Random) 每次迭代(Each iteration)

    结果:表中写入15条数据,但可能有重复数据出现

    功能说明:每次从参数化文件中随机选择一行数据进行赋值

    每次出现(Each occurrence)

    结果:表中写入15条数据,但可能有重复数据出现

    功能说明:每次从参数化文件中随机选择一行数据进行赋值

    只取一次(once)

    结果:表中写入15条相同数据

    功能说明:第一次迭代时随机从参数化文件中取一行数据,后面每次迭代都用第一次迭代的数据

    唯一(Unique)

    每次迭代(Each iteration)

    自动分配块大小

    结果:分别将15条数据写入数据表中

    功能说明:第一次迭代取参数化文件中的第一条数据,第二次迭代取第二条数据,以此类推

    如:设置迭代次数为16次,在执行第16次迭代时会抛出异常,异常日志可在LoadRunner的回放日志(replayLog)中看到

    每次出现(Each occurrence)

    步长为1

    结果:分别将15条数据写入数据表中

    功能说明:第一次迭代取参数化文件中的第一条数据,第二次迭代取第二条数据,以此类推

    如:设置迭代次数为16次,参数化文件中只有15条数据,明显数据不够。此时可以设置“when out of values”属性来判断

    当数据不够时的处理方式

    Abort Vusers:中断虚拟用户

    Countinue in a cylic manage:循环取参数化文件中的值,即:当参数化文件中的值取完后又从参数化文件的第一行开始取值

    Countinue with last value:继续用最后一条的数据

    只取一次(once)

    结果:表中写入15条相同的数据

    功能说明:每次都取参数文件中的第一条数据进行赋值

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    参数化步骤:

    1.选中要参数化的数据,然后右击点击Replace with a Parameter

    2.输入名称,点击properties

    3.在properties界面输入参数,以及迭代配置

     

     

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/shenhainixin/p/9626475.html
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