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目录:导读

    • 前言
    • 一、Python编程入门到精通
    • 二、接口自动化项目实战
    • 三、Web自动化项目实战
    • 四、App自动化项目实战
    • 五、一线大厂简历
    • 六、测试开发DevOps体系
    • 七、常用自动化测试工具
    • 八、JMeter性能测试
    • 九、总结(尾部小惊喜)


前言

发起请求

发起HTTP、HTTPS协议请求就不多说了。比较基础的了

写脚本的注意事项:
1、用Jmeter发起请求,必须写上协议,不然会向http和https各发起一次请求
2、填域名或者IP时,不能有“/”
3、填路径时,不要把IP或者域名填进来
4、注意路径前后是否有空格,有的话要删掉,不然会把空格转换为%20(urlencode编码)一起发起请求
5、内容编码一般默认是utf8,如果出现乱码可以查看本页最底下的场景异常。
6、注意请求体的选择

参数与消息体的选择

在编写HTTP请求时,请求体的内容可以在参数和消息体数据中二选一。
但这两者并不是随便选的,参数里面的值是会跟在Url后面的,而消息体数据的值则是放在请求体内的。

参数
1、GET请求只能使用参数的方式;
2、Post请求要看Content-Type是什么值,如果是x-www-from-urlencoded则是使用参数;
3、如果Post请求不指名请求体类型,也是使用参数传值

消息体数据

1、Post请求的Content-Type的值是application/json就是用的消息体数据;
2、xml格式的请求体是在消息体数据里面写;

重定向

HTT取样器这里有几个很容易忽略的地方

请添加图片描述

自动重定向
不会显示中间重定向过程,无法从过程中提取信息。

跟随重定向
会自动显示重定向过程,能从过程中提取想要的信息,可用于后面接口请求。

KeepAlive
保持连接、长连接。由于现在使用的HTTP版本是1.1就是长连接,所以默认是勾选KeepAlive。
但是在性能测试中,我们会根据需要去掉这个勾。因为在性能测试会产生大量的请求,每个请求会使用一个本机的端口,如果这些请求一直保持着连接,也会影响到本机的资源,所以在部分场景下会需要缩短连接的时间,不勾选KeepAlive。
大部分场景下上面所说的不需要改动,保持默认即可。

查看结果树

查看结果数中,绿色只是代表网络成功,不代表结果是否准确;
红色代表失败,但失败的原因也有很多种,具体情况具体分析。

结果树中的显示顺序是根据收到响应的先后顺序显示,所以在多用户的场景下,查看结果树的结果顺序未必是相同的。

配置原件执行顺序

配置原件的执行顺序很重要,请牢记!
1、测试计划是根目录,肯定是最先执行的,这里不解释了。
2、线程组中有setup和teardown线程组,setup线程组是所有线程组之中最先执行的;teardown则是所有线程组执行完成后才执行的。
3、其余线程组之间是并行的。

断言

在接口测试、自动化测试脚本中一定会添加断言,断言的目的是判断是否有bug。但是断言这个元件在执行时会消耗资源,虽然消耗的资源都是来自于本机的,但在性能测试中还是不推荐加断言。

在性能测试时,本机的资源也会影响性能测试的结果。
例如原本机器能发起1000个并发,但由于加了断言,实际可能只达到了900个并发,但你设置的并发却是1000个,这样你得到的性能结果就并不准确了。

聚合报告

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要看聚合报告有个提前条件:

1、没有网络瓶颈

因为在很多时候,在看聚合报告时会把吞吐量的值等价为TPS的值,但实际上吞吐量是衡量网络的指标值,在网络中传递事务的数量有多少个;
而Tps是服务器每秒处理的事务数。

举个例子:一个药厂每天可以生成10000支疫苗,但因为运输的问题,每天只有8000支疫苗运出,那这难道就能说这个药厂的Tps是8000吗?

如果要判断性能瓶颈,可以看聚合报告最后两列,它们是吞吐率。通过这个可以看出是否存在网络带宽。

平常讲带宽时,讲的百兆带宽,它的单位是100Mb,但再去看聚合报告里面的,它的单位是KB。这里面小写b和大写B是不相等的,它们之间是8倍的关系。 100Mb = 100 * 1024kb = 102400kb/8 = 12800KB。然后如果是1兆的带宽那就是 1Mb= 1 * 1024kb = 1024kb/8=128KB。

基于上述的公式,结合自己的带宽再来看看聚合报告,如果接受和发送的KB没有接近理论值,那就是没有网络瓶颈。

补充一点,企业级的带宽与民用带宽不一样,企业级的带宽上行比较宽,下行比较窄,而民用带宽则是相反。

2、并发用户数不变

负载测试时,并发用户数会随着时间变化而变化,而聚合报告是计算的平均值,一旦并发用户数发生变化,那值就不准确了。

聚合报告中每一行都是一种事务

每一列的意思:
样本:在运行过程中,所有并发用户数在一段时间内总共发起的请求数
单独看样本是无法知道并发用户数、执行时长,但并发用户数和执行时长可以在线程组里面看。

然后当并发用户数、执行时长、样本是已知时,那就可以计算出Tps:
并发用户数® * 时长(S) * 频率§ = 样本数
10R * 60S * P = 500
P ≈ 0.83 意思就是每个用户每秒钟发起0.83个请求,那10个用户就是每秒钟8.3个请求

平均值、中位数、…最小值:这些都是响应时间,单位是毫秒ms
其中90%、95%、99%的意思是总共的样本里有百分之90、95、99的请求小于等于聚合报告里的值。
90%~95%是比较有参考价值的。

下面是我整理的2023年最全的软件测试工程师学习知识架构体系图

一、Python编程入门到精通

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二、接口自动化项目实战

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三、Web自动化项目实战

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四、App自动化项目实战

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五、一线大厂简历

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六、测试开发DevOps体系

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七、常用自动化测试工具

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八、JMeter性能测试

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九、总结(尾部小惊喜)

只要你仍有梦想,你就还有机会。不管你现在处于什么位置,只要你拥有勇气与毅力,就能够战胜困难。无论前方会遭遇怎样的挑战,我们都要坚持走下去,为了理想而奋斗。

只有勇敢面对挑战,才能收获胜利的喜悦;只有不断努力奋斗,才能谱写人生最美妙的篇章。

只有在努力奋斗的过程中,我们才能真正感受到生命的存在。每一份汗水都是成就的铸造,每一次坚持都是梦想的践行。让我们怀揣着信念,不断向前,勇往直前。


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