1.什么是参数化
参数化：把固定的一个值，变成动态、可变的数组，把数组的值进行值传递。数组大小可控制。
2.为什么要使用参数化，2个原因。
1、数据库校验字段值的唯一性。（数据库修改字段的唯一性，可避免参数化）
2、应用程序不允许用一个值反复操作。（开发调整不允许一个值反复操作，可避免参数化）
3、避免数据库的查询缓存，保证测试结果的真实性。（数据库在执行一条SQL查询操作时，先进行语法检查、语义分析（写法是否正确、表是否存在、是否有权限），生成执行计划，按执行计划做查询操作，如果查询的数据在数据库内存，返回数据；如果不在内存，需要从硬盘里把数据放到硬盘，返回数据，同时会缓存这条SQL的执行计划和结果。如果同样的查询操作，就直接在查询缓存里返回）（数据库关掉缓存，可避免参数化）
3.参数化有九种取值策略：
顺序+迭代，顺序+每次遇到，顺序+once
随机+迭代，随机+每次出现，随机+once
唯一+迭代，唯一+每次出现，唯一+once
随机和顺序他们取值是总的参数化内的值，但是在唯一的时候每个用户的值都是不一样的，没有交集，是总的参数化内的子集。
4.关联定义：无需要不关联，所以肯定需要用到 用到就要关联
关联：将服务器返回的、动态的、变化的值，把它保存为一个参数，以便后面需要使用这个参数的地方进行使用。（批量替换使用）
5.什么值需要进行关联：
a.服务器校验该值的合法性；
例子：session、cookie、token、时间戳（formhash等）、验证码（图片验证码、短信验证码、邮箱验证码等）等等。
验证码（①.自己写JS，解析图片，获取验证码；②.改成万能验证码）
请求成功不代表业务测试成功，要注意看回放页面是否有报错。
b.数据库，后续需要对该值进行增删改查操作。（一定是int类型的数字）
例子：insert操作 插入的值需要与其他表的数据建立关联关系/对应关系，需要进行关联。
delete操作 看请求里非手动输入的ID有多少个即可确认是否需要做关联。
update操作 where条件
select操作 where条件
6.关联函数放在什么位置？
服务器返回需要关联的参数值请求之前。
①.查看源文件；②.F12捕获(抓包)；③.Tree视图的Response Body里找(/WebTours/nav.pl?in=home)；④.在日志里打印服务器返回的数据(Run-time Settings→Log→Extcndcd log→Data returned by server)。
所有reg开头的函数都是预注册函数。
为什么关联函数要放在server返回值之前呢？脚本是按顺序执行的话，按理说不是返回后才能知道动态值吗？
关联函数是预注册函数；预注册：先声明后使用。
7.关联函数怎么写？
日志(Replay Log)里的内容：绿色是请求、蓝色是参数或者关联函数请求的值、红色是错误信息；
在Tree里找不到，就到扩展日志里找。(扩展日志里的内容捕获得比Tree里的内容更多)。
①.最快速的关联：右键关联。找到需要关联的值，右键把它保存为一个参数。(用左右边界出现概率较多的值)
Create Praamter---创建参数不替换 Create Correlation---创建关联函数并替换
②.在Insert→new step(Alt+Insert/右键)里输入关联函数，根据Tree视图的Response Body获取到的左右边界，设定好左右边界值。
③.用日志里打印服务器返回的数据(Run-time Settings→Log→Extcndcd log→Data returned by server)，获取到的左右边界，在Insert→new step(Alt+Insert/右键)创建关联函数。
④.用IE→F12，获取到的左右边界，在Insert→new step(Alt+Insert/右键)创建关联函数。
⑤.用IE→查看源文件，获取到的左右边界，在Insert→new step(Alt+Insert/右键)创建关联函数。
web_reg_save_pram_ex数组 正则表达式的时候需要用这个函数)用Ordinal选定第一个值，如果不选定则用web_reg_save_pram默认第一个。
Ordinal:如果填写数字，那么说明从迒回的记录中取出对应顸序的值，如果填写All的话将会返回所有内容。
8.接口
我理解的：是开发人员封装好的，只需要往这个方法里传递需要的东西，比如，这个接口说，你给我传一个id，我才能给你返回你要查询的值，这时候，你就在接口后面加一个id，就OK了
App本身相当于web前端，http
开发和开发之间一定有一个接口说明文档，通过接口说明文档进行对接
http接口一般用postman测试
lr写接口时，按照条件将参数输入到地址后面，然后去网页地址栏试一下，看能不能返回信息，如果可以，再去lr里写脚本。回放的时候，把日志第二项勾选，看有没有打印结果，有就行，即使是乱码也没有关系。
Webservices
你工作时测接口吗？测什么类型的接口：http、
soapui，专业版既能做功能又能做性能，开源版本功能小一些，不能做性能测试，不能做值得传递
有一种方法是用关联函数获取这个状态码，如果是200，就代表请求正确，事物成功了，我们现在测接口，一般都这么判断。一般开发会在接口文档里写。
纯接口的话按照接口说明文档写，接口的url给你、拼参数（lr是web_submit_data,jm是http协议），https对jm是最好做的，把协议改成https，走443端口就可以了；
9.为什么参数化、关联、检查点、集合点、思考时间、事务、TPS(单位时间内，每秒通过的事务数，通过的总事务数/总耗时)、响应时间RT(事务的响应时间，end-start的时间)。
事务：事务是Loadrunner性能测试结果的基础，没有事务就没有响应时间。事务是自己定义的，一般只放一个请求，录完也可以加事务。开始事务和结束事务的事务名要一致。事物是自己定义的，想放几个放几个。事物是成对出现的，start，end。事物就是计时用的。一般一个事物里面有一个请求，可以有多个。
响应时间running time：就是end减去start的时间，即使系统对请求做出的响应时间
吞吐量：系统在单位时间内处理的请求数量
Tps:每秒通过的事物数。以后订目标，建议用tps
并发：每秒钟有多少个用户在跑，并发时间不包含加载时间。
Lr并发的实质就是多线程
思考时间lr_think_time(7): 等待时间。减少单位时间内向服务器发出的请求数，缓解服务器的压力(lr_think_time(2);等两秒之后再进行下一步。)
(从性能测试实质来说，一般不加think_time；并发量达不到测试要求，为了出测试报告，加think_time。加了think_time，会影响TPS值，前提是TPS值没有到极限。加在一个事务的外面。)
服务器处理能力是恒定的，有极限的一个值。不会因为增加了思考时间，缓解了服务器的压力，就会增加服务器的处理能力。CPU使用率高，任务多，进程多，切片更繁忙。处理的事更多。
thinktime和pacing的区别：两个都是一个等待时间，think time 可以加在任何请求前，Pacing只能加在迭代之间。think time 需要自己加，Pacing之间设置即可。
检查点web_reg_find（放在请求前）或者web_find（放在请求后）：（尽量设置数字或者英文）设置检查点，检测脚本是否成功。写的操作不用加(可以通过LR中的contorl中的passed transaction和数据库中做比对)，查的操作要加。reg的都是预注册函数，是放在请求前面；没有reg的放在请求的后面。
集合点：lr_rendezvous();
为了更加真实的模拟用户的瞬时并发，等待所有的并发一起执行接下来的操作。
设置集合点策略；集合点设置为100%，则需要所有用户都到集合点时再并发。加了集合点也不能保证后面的请求同时执行，可以提高顺势请求的数量。
抢购、秒杀类似的请求前，加上集合点。
10.做JDBC脚本
推荐用Jemter做JDBC的脚本，测试数据库
Loadrunner连JDBC的方式：1、装驱动；2、录制MySQL脚本；3、加载文件；4、Java Vuser
11.范围：场景(单场景、混合场景、稳定性场景)、接口、功能
一个脚本、接口 单场景(一般10~15分钟) 测试是否达到测试目标
多个脚本、接口 混合场景(一般10~15分钟) 不同的请求，测试线程死锁，数据库死锁
长时间 稳定性场景(至少12个小时) 测试是否有内存泄漏
混合场景和稳定性场景 测试可能出现的问题
性能测试必须三个场景都要测试。
单场景的测试结果更准确。单场景的TPS比混合场景的TPS大。
混合场景放集合点，也是单场景的测试结果更准确。
数据量、磁盘满了等环境因素和数据因素都会影响测试结果。
12.如何测试
1)测试响应时间----------测试多少个并发情况下XXX功能/接口的响应时间。(前提条件是多少个并发)
直接加载多少个并发用户去测试XXX功能/接口，并发运行时间10~15分钟，得出平均响应时间即可。
2)测试最大TPS----------测试XXX功能/接口的最大TPS。(TPS每秒通过的事务数，隐含条件是1s)
直接从1个用户开始测试，通过不断加压(加用户)去测试最大TPS，最大TPS的标志是随着用户的增加，TPS不再增加或者TPS反而减小，那么那个不再增加的TPS或者出现拐点的TPS就是最大的TPS。
3)测试最大并发用户数：测试XXX功能/接口，响应时间在多少秒以内。
用户直接从1开始测试，逐渐加大并发用户数，观察响应时间，直到响应时间达到多少秒，然后继续观察是否稳定，如果稳定了，那么这个并发数就是最大并发数；如果不稳定，那么需要增加或者减少用户。
13.TPS怎么评估？
1)由产品经理或者开发制定；
2)测试要有预估值
a.最精确的来源于线上的日志分析；
b.其次可以用28原则预估(80%的用户会在20%的时间段做同一件事情)；例子：100个并发用户，并发运行时间10分钟，预估TPS=80/(2min*60)s
14.std标准方差
把所有曲线时间和平均值做一个比对，曲线波动越大，标准方差就越大，和90%用户响应时间结合用，意思是90%的用户小于这个值的，90%不是平均值。如果标准方差在5以内，那么取平均值，如果标准方差的值比较大，建议用90%的响应时间。
15.同样的请求响应时间不同，原因可能是：
1)缓存 不需要从应用服务器返回；
2)前两个请求都失败了。
16.加压后tps为什么会减少
随着并发的增加，导致负载过大，加到某一个用户数后，tps不再增加或者下降，就是tps的最大值。
随着用户数增加，服务器的负载高了，进程之间切换越来越大，那么cup切换换来越快，可能导致系统处理能力下降。理论来说tps是恒定的，但是也有上述说的可能。
tps处理到极限的时候，如果发送的请求大于处理请求，出现排队情况，响应时间就会越来越长
17.Loadrunner和JMeter区别
Loadrunner的响应时间会比JMeter响应时间短；
JMeter回收垃圾内存，GC会占用Java应用程序的线程（即JMeter的线程）；
小规模并发，JMeter响应时间比Loadrunner短；大规模并发，Loadrunner响应时间比JMeter短；
测试时候要加检查点，注意请求是否成功。
Loadrunner的结果比较准确。
18.开发和测试，测试结果不一致。
软件硬件、环境、测试工具是否一致。
19.开发和测试的软硬件、环境以及测试工具等都一致，测试结果有差异。
属于正常现象，因为硬件与并发情况、网络原因会有少许差异，出现差异，取平均值。
20.工具的响应时间是2.9s，服务器日志的响应时间是1.8s。
判断开发那边打断点有没有打错（打计时有没有打错），同事务数同请求下。
21.响应时间图：响应时间是过程①到过程⒓相加。这只是一个最简单的系统架构webserver+db
1和12是负载均衡服务器问题；2和11是负载机到webserver的网络问题；3和9是中间件问题(排队)；
4和10是代码问题；5和8是WebServer到数据库的网络问题；6和7是数据库执行问题。
看WebServer、DB的硬件问题，硬件没有问题再看中间件、SQL执行过程，最后看代码。
java程序要加JVM监控。
1）client端开始发送请求，
2）网络传输
3）线程池拿到这个数据之后，用空闲线程来拿这个请求
4）线程拿到之后开始执行这个代码（在5到8执行的时间，4处于空闲状态，挂起，然后9状态给唤醒）
5）通过网络发到数据库
6）数据库连接池拿到这个数据之后开始解析，语法检查、语义分析、open这张表，然后再开始生成执行计划，然后再让这条执行计划去内存里面取数据(黄色是内存)。如果数据在内存里面，直接把数据结果取到返回，如果不在物理内存里，需要从磁盘把数据拿到内存里面，然后再返回。
7）整个dmr处理时间，也就是整条sql语句处理时间
8）WebServer到数据库的网络问题
9）线程的唤醒操作
10）代码继续往下执行，也就是 w=new klkk w.set(jjj)这一步，执行完之后有一个return w，然后给client端
11）网络传输时间
12）一对一的接收的时间。全部接收时间完成client端就响应到了一个正确的结果
开发的响应时间是从st=starttime开始计时，et=endtime结束。
system.out（time is st-et）响应时间是从4开始到10结束。可能4和10也不全，因为4开始还需要执行int a=jjj，可能还有很多
现在我的响应时间是2.9s，开发响应时间是1.8秒，那么慢在哪儿了，1、2、3、11、12，所以可能是client端有问题，可能是网络有问题，可能线程池会有问题（比如拿不到请求）。
如果我测试2.9s，开发服务器日志里是2.8s，这样的响应时间是比较慢的，但是应该没有问题，慢的原因就是服务器处理慢。就是请求处理的慢，问题可能出现在4和10或者6和7这里。
一般来说，工具上的时间和开发的响应时间应该差不多，这样说明负载机、网络、中间件这里是没有问题的。如果相差太多，需要在负载机、网络、中间件这里去排查。
开发日志里时间显示短些，工具里显示大些原因？client端问题，网络问题，webserver问题
环境、数据、工具、脚本、场景都需要一模一样。
