>>>>>>>>>>>>>>>>>>那就自己学着测试吧<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<＜＜对Web服务进行压力测试＞＞Web 服务处于分布式计算的核心位置，它们之间的交互通常很难测试。分布式开发、大型的开发者团队以及对代码日益组件化的期望都有可能使 Web 服务的开发变得越来越容易隐藏错误。这些类型的错误极难检测出来。压力测试是检测这类代码错误的一种有效方法，但是只有在压力系统设计得比较有效的情况下 才能发挥作用。本文将让您深入了解一下这种压力系统的基本要求。 测试方法传统的测试方法包括某种形式的简单单元测试，通常由开发人员执行。设计这些测试需要了解软件的内部知识，并且这些测试几乎总是针对产品的非常小的、特定的部分。这些类型的测试非常适合与其他代码组件极少交互，甚至没有交互的简单 Web 服务。功能验证（Functional Verification）也 是一种测试过程，在这个过程中，对产品源代码了解有限的设计者进行测试以确认产品或服务的核心功能。设计这种测试是为了证明这个核心功能符合某个规范。举 个例子，我的在线拍卖显示的是输入的正确出价吗？ 我的保险经纪人系统找到最便宜的报价了吗？如果这些测试失败，通常就意味着检测到了产品的一个基本问题（这个问题通常是可以直接修复）。这种测试也是适合 简单的 Web 服务，使您可以检查服务是否能够正确执行它的各个功能。系统测试（System Test）通常是在功能验 证阶段完成，验证了核心功能后进行。它倾向于把整个系统作为一个整体来查找问题 — 弄清 Web 服务作为系统的一部分怎样运作，以及 Web 服务相互之间如何交互。由于系统测试是在开发生命周期快结束时才进行，所以通常不能给它分配足够的时间来完成。又因为紧张的发行日程安排以及开发的各个重 要阶段的后移，系统测试阶段经常被忽略，并且一些通常都可以发现的、少见的错误都不能被检测到。即使发现了这种错误，这时也来不及确定错误的原因并设法修 复它们了。因此，在查找代码错误时，必需把系统测试应用设计得尽可能高效。系统测试通常由三部分组成，它们是：性能（Performance）：这涉及到确定相关的产品统计数据的过程。例如：每秒有多少条消息？一个服务可同时接受多少个用户？
案例（Scenario）：这是重新创建客户所需的确切配置的过程。因此在案例中发现的任何问题都可以在客户使用该产品之前被检测出来。
压力（或称工作负载平衡）：它 与另两个部分不同，因为它被设计为通过应用很大的工作负载来使软件超负荷运转。如果压力测试通过对产品保持高强度的使用（但不超过性能统计数字确定的限 制）能有效地执行，那么它就经常能够发现许多隐蔽的错误，而这些错误用上面提到的任何其他技术都是发现不了的（这些错误也经常是最难修复的）。
从检测代码错误这方面来说，可以证明这三个系统测试组件中效率最高的是压力测试部分。但由于这个过程经常跟系统的其他要素或功能测试混淆在一起，所以这个过程涉及到的方法还没有被正确着手处理或实现。压力下的错误使用压力测试，您有希望找到很多种用其他测试方法更难发现的错误。有两种错误类型是：内存泄漏（Memory leak）：一种极难检测的现象。内存泄漏经常发生在已发行的产品中，原因很简单，很难设计测试 用例来检测它们。使用简单的功能测试，几乎发现不了内存泄漏问题，因为在产品完成之前测试没对产品进行足够多的使用。内存泄漏通常要求操作要重复非常多的 次数以使内存消耗达到能引起注意的程度。尽管与其它编程语言（如 C/C++）相比，Java 程序更难引入内存泄漏错误，但只要程序仍保持着对对象的引用，该对象仍有可能被实例化并且它占用的内存永远不会被释放。
并发与同步（Concurrency and Synchronization）：压 力测试在查找并发性问题上非常出众，这是因为在任何一个测试生命周期中，它都应用了许多不同的代码路径和定时条件。一般的规则是，压力测试运行的时间越 长，涉及并应用的代码路径组合和定时条件就越多。当然，这也的确使得这些问题很难再现（错误可以在 5 分钟或 5 天后发生）。死锁、线程泄漏以及任何一般的同步问题通常只能在压力测试阶段被检测出来。这些类型的问题很难通过执行单元测试来发现。开发人员不会一直考虑 他或她的代码将与其他地方的代码（在执行单元测试时这些代码可能还没写出来）进行交互。
现有的压力测试工具有许多声称能够对 产品进行压力测试的可用工具目前正在开发中。被广泛应用的是针对 Web 服务的那些工具。然而，这些工具中有许多只是简单的 HTML/SOAP 生成器，它们模拟许多客户机连接，并因此对 Web 服务器生成高负载（这对于查找 Web 服务器的问题很有用，但对于查找 Web 服务的问题就没那么有用了）。这些工具对基本的压力测试比较有用，但它们经常是仅仅扩展功能验证阶段来重复地执行相同的功能任务。如果足够的时间和资源可 用，就可以通过创建定制构建的压力测试系统来实现更有效的测试。由于压力系统的设计者通常对要测试的产品和 Web 服务有更多的了解，所以他们将能够确保压力系统可以用于哪些具体的代码区域。设计压力应用设计试图对 Web 服务进行压力测试的压力测试系统时，要让它们以某种特定的方式运行代码。这些风格超越了功能验证，目的是要弄清楚被测试的 Web 服务是不是不仅能做我们认为它能做的事，而且在被施加了某些高强度压力的情况下仍然继续正常运行。压力测试必须对 Web 服务应用四个基本条件。许多已建立的压力系统应用了这些条件。有效的压力测试系统将应用以下这些关键条件：重复（Repetition）：或 许最明显的且最容易理解的压力条件就是测试的重复。换句话说，测试的重复就是一遍又一遍地执行某个操作或功能，比如重复调用一个 Web 服务。功能验证测试可以用来被弄清楚一个操作能否正常执行。而压力测试将确定一个操作能否正常执行，并且能否继续在每次执行时都正常。这对于推断一个产品 是否适用于某种生产情况至关重要。客户通常会重复使用产品，因此压力测试应该在客户之前发现代码错误。许多最简单的压力系统只实现这一个条件，但简单地扩 展功能验证测试来多次重复并不能构成一个有效的压力测试。当与下面的一些原则结合起来使用时，重复就可以发现许多隐蔽的代码错误。
并发（Concurrency）：并 发是同时执行多个操作的行为。换句话说，就是在同一时间执行多个测试，例如在同一个服务器上同时调用许多 Web 服务。这个原则不一定适用于所有的产品（比如无状态服务），但是多数软件都具有某个并发行为或多线程行为元素，这一点只能通过执行多个代码示例才能测出 来。功能测试或单元测试几乎不会与任何并发设计结合。压力系统必须超越功能测试，要同时遍历多条代码路径。至于怎么做到这一点取决于具体的产品。例如，一 个 Web 服务压力测试需要一次模拟多个客户机。Web 服务（或者任何多线程代码）通常会访问多个线程实例间的一些共享数据。因额外方面的编程而增加的复杂性通常意味着代码会具有许多因并发引起的错误。由于引 入并发性意味着一个线程中的代码有可能被其他线程中的代码中断，所以错误只在一个指令集以特定的顺序（例如以特定的定时条件）执行时才会被发现。把这个原 则与重复原则结合在一起，您可以应用许多代码路径和定时条件。
量级（Magnitude）：压 力系统应该应用于产品的另一个条件考虑到了每个操作中的负载量。压力测试可以重复执行一个操作，但是操作自身也要尽量给产品增加负担。例如，一个 Web 服务允许客户机输入一条消息，您可以通过模拟输入超长消息的客户机来使这个单独的操作进行高强度的使用。换句话说就是，您增加了这个操作的量级。这个量级 总是特定于应用的，但是可以通过查找产品的可被用户计量和修改的值来确定它 — 例如，数据的大小、延迟的长度、资金数量的转移、输入速度以及输入的变化等等。单独的高强度操作自身可能发现不了代码错误（或者仅能发现功能上的缺陷）， 但与其他压力原则结合在一起时，您将可以增加发现问题的机会。
随机变化：最后一点，任何压力系统都多多 少少具有一些随机性。如果您随机使用前面的压力原则中介绍的无数变化形式，您就能够在每次测试运行时应用许多不同的代码路径。下面是几个关于怎样在测试生 命周期内改变测试的示例。使用重复时，在重新启动或重新连接服务之前，您可以改变重复操作间的时间间隔、重复的次数，或者也可以改变被重复的 Web 服务的顺序。使用并发，您可以改变一起执行的 Web 服务、同一时间运行的 Web 服务数目，或者也可以改变关于是运行许多不同的服务还是运行许多同样的实例的决定。量级或许是最容易更改的 — 每次重复测试时都可以更改应用程序中出现的变量（例如，发送各种大小的消息或数字输入值）。如果测试完全随机的话，因为很难一致地重现压力下的错误，所以 一些系统使用基于一个固定随机种子的随机变化。这样，用同一个种子，重现错误的机会就会更大。
一个压力测试通常会结合上述的所 有原则，并且在允许的范围内尽可能长时间地运行。测试被允许的执行时间越长，就可以遍历越多的代码路径，并且发现的错误也越多。当然，一旦找到错误就必须 诊断并修复它。由于一个代码错误可以在压力测试运行多日以后自己显示出来，所以系统必须保证当出现错误时所有可用的调试信息都被生成 — 否则可能就必须花费同样多的时间来重现这个错误。结束语测试是软件开发过程中至关重要 的部分，并且一个重要的、经常被曲解或忽略的部分是压力测试。遵循上面详细说明的原则，您就可以设计并实现有效的压力测试系统，用来查找一些与您的代码相 关的、比较隐蔽的问题。无论是利用预先写好的工具，还是创建一个完全专用的压力系统，压力测试都是用于查找 Web 服务（或其他任何程序）问题的本质方法，并能最终提高您的软件产品质量。
案例（Scenario）：这是重新创建客户所需的确切配置的过程。因此在案例中发现的任何问题都可以在客户使用该产品之前被检测出来。
压力（或称工作负载平衡）：它 与另两个部分不同，因为它被设计为通过应用很大的工作负载来使软件超负荷运转。如果压力测试通过对产品保持高强度的使用（但不超过性能统计数字确定的限 制）能有效地执行，那么它就经常能够发现许多隐蔽的错误，而这些错误用上面提到的任何其他技术都是发现不了的（这些错误也经常是最难修复的）。
从检测代码错误这方面来说，可以证明这三个系统测试组件中效率最高的是压力测试部分。但由于这个过程经常跟系统的其他要素或功能测试混淆在一起，所以这个过程涉及到的方法还没有被正确着手处理或实现。压力下的错误使用压力测试，您有希望找到很多种用其他测试方法更难发现的错误。有两种错误类型是：内存泄漏（Memory leak）：一种极难检测的现象。内存泄漏经常发生在已发行的产品中，原因很简单，很难设计测试 用例来检测它们。使用简单的功能测试，几乎发现不了内存泄漏问题，因为在产品完成之前测试没对产品进行足够多的使用。内存泄漏通常要求操作要重复非常多的 次数以使内存消耗达到能引起注意的程度。尽管与其它编程语言（如 C/C++）相比，Java 程序更难引入内存泄漏错误，但只要程序仍保持着对对象的引用，该对象仍有可能被实例化并且它占用的内存永远不会被释放。
并发与同步（Concurrency and Synchronization）：压 力测试在查找并发性问题上非常出众，这是因为在任何一个测试生命周期中，它都应用了许多不同的代码路径和定时条件。一般的规则是，压力测试运行的时间越 长，涉及并应用的代码路径组合和定时条件就越多。当然，这也的确使得这些问题很难再现（错误可以在 5 分钟或 5 天后发生）。死锁、线程泄漏以及任何一般的同步问题通常只能在压力测试阶段被检测出来。这些类型的问题很难通过执行单元测试来发现。开发人员不会一直考虑 他或她的代码将与其他地方的代码（在执行单元测试时这些代码可能还没写出来）进行交互。
现有的压力测试工具有许多声称能够对 产品进行压力测试的可用工具目前正在开发中。被广泛应用的是针对 Web 服务的那些工具。然而，这些工具中有许多只是简单的 HTML/SOAP 生成器，它们模拟许多客户机连接，并因此对 Web 服务器生成高负载（这对于查找 Web 服务器的问题很有用，但对于查找 Web 服务的问题就没那么有用了）。这些工具对基本的压力测试比较有用，但它们经常是仅仅扩展功能验证阶段来重复地执行相同的功能任务。如果足够的时间和资源可 用，就可以通过创建定制构建的压力测试系统来实现更有效的测试。由于压力系统的设计者通常对要测试的产品和 Web 服务有更多的了解，所以他们将能够确保压力系统可以用于哪些具体的代码区域。设计压力应用设计试图对 Web 服务进行压力测试的压力测试系统时，要让它们以某种特定的方式运行代码。这些风格超越了功能验证，目的是要弄清楚被测试的 Web 服务是不是不仅能做我们认为它能做的事，而且在被施加了某些高强度压力的情况下仍然继续正常运行。压力测试必须对 Web 服务应用四个基本条件。许多已建立的压力系统应用了这些条件。有效的压力测试系统将应用以下这些关键条件：重复（Repetition）：或 许最明显的且最容易理解的压力条件就是测试的重复。换句话说，测试的重复就是一遍又一遍地执行某个操作或功能，比如重复调用一个 Web 服务。功能验证测试可以用来被弄清楚一个操作能否正常执行。而压力测试将确定一个操作能否正常执行，并且能否继续在每次执行时都正常。这对于推断一个产品 是否适用于某种生产情况至关重要。客户通常会重复使用产品，因此压力测试应该在客户之前发现代码错误。许多最简单的压力系统只实现这一个条件，但简单地扩 展功能验证测试来多次重复并不能构成一个有效的压力测试。当与下面的一些原则结合起来使用时，重复就可以发现许多隐蔽的代码错误。
并发（Concurrency）：并 发是同时执行多个操作的行为。换句话说，就是在同一时间执行多个测试，例如在同一个服务器上同时调用许多 Web 服务。这个原则不一定适用于所有的产品（比如无状态服务），但是多数软件都具有某个并发行为或多线程行为元素，这一点只能通过执行多个代码示例才能测出 来。功能测试或单元测试几乎不会与任何并发设计结合。压力系统必须超越功能测试，要同时遍历多条代码路径。至于怎么做到这一点取决于具体的产品。例如，一 个 Web 服务压力测试需要一次模拟多个客户机。Web 服务（或者任何多线程代码）通常会访问多个线程实例间的一些共享数据。因额外方面的编程而增加的复杂性通常意味着代码会具有许多因并发引起的错误。由于引 入并发性意味着一个线程中的代码有可能被其他线程中的代码中断，所以错误只在一个指令集以特定的顺序（例如以特定的定时条件）执行时才会被发现。把这个原 则与重复原则结合在一起，您可以应用许多代码路径和定时条件。
量级（Magnitude）：压 力系统应该应用于产品的另一个条件考虑到了每个操作中的负载量。压力测试可以重复执行一个操作，但是操作自身也要尽量给产品增加负担。例如，一个 Web 服务允许客户机输入一条消息，您可以通过模拟输入超长消息的客户机来使这个单独的操作进行高强度的使用。换句话说就是，您增加了这个操作的量级。这个量级 总是特定于应用的，但是可以通过查找产品的可被用户计量和修改的值来确定它 — 例如，数据的大小、延迟的长度、资金数量的转移、输入速度以及输入的变化等等。单独的高强度操作自身可能发现不了代码错误（或者仅能发现功能上的缺陷）， 但与其他压力原则结合在一起时，您将可以增加发现问题的机会。
随机变化：最后一点，任何压力系统都多多 少少具有一些随机性。如果您随机使用前面的压力原则中介绍的无数变化形式，您就能够在每次测试运行时应用许多不同的代码路径。下面是几个关于怎样在测试生 命周期内改变测试的示例。使用重复时，在重新启动或重新连接服务之前，您可以改变重复操作间的时间间隔、重复的次数，或者也可以改变被重复的 Web 服务的顺序。使用并发，您可以改变一起执行的 Web 服务、同一时间运行的 Web 服务数目，或者也可以改变关于是运行许多不同的服务还是运行许多同样的实例的决定。量级或许是最容易更改的 — 每次重复测试时都可以更改应用程序中出现的变量（例如，发送各种大小的消息或数字输入值）。如果测试完全随机的话，因为很难一致地重现压力下的错误，所以 一些系统使用基于一个固定随机种子的随机变化。这样，用同一个种子，重现错误的机会就会更大。
一个压力测试通常会结合上述的所 有原则，并且在允许的范围内尽可能长时间地运行。测试被允许的执行时间越长，就可以遍历越多的代码路径，并且发现的错误也越多。当然，一旦找到错误就必须 诊断并修复它。由于一个代码错误可以在压力测试运行多日以后自己显示出来，所以系统必须保证当出现错误时所有可用的调试信息都被生成 — 否则可能就必须花费同样多的时间来重现这个错误。结束语测试是软件开发过程中至关重要 的部分，并且一个重要的、经常被曲解或忽略的部分是压力测试。遵循上面详细说明的原则，您就可以设计并实现有效的压力测试系统，用来查找一些与您的代码相 关的、比较隐蔽的问题。无论是利用预先写好的工具，还是创建一个完全专用的压力系统，压力测试都是用于查找 Web 服务（或其他任何程序）问题的本质方法，并能最终提高您的软件产品质量。
概念之一【压力测试】来自Visual Studio .NET 设计分布式应用程序可靠性测试：是指模拟巨大的工作负荷以查看应用程序在峰值使用情况下如何执行操作。对每个单独的组件进行压力测试后，应对带有其所有组件和支持服务的整个应用程序进行压力测试。集中测试从最基础的功能测试开始。您需要知道编码路径和用户方案、了解用户试图做什么以及确定用户运用您的应用程序的所有方式。测试脚本应根据预期的用法运行应用程序。例如，如果您的应用程序显示 Web 页，而且 99% 的客户只是搜索该站点，只有 1% 的客户将真正购买，这使得提供对搜索和其他浏览功能进行压力测试的测试脚本才有意义。当然，也应对购物车进行测试，但是预期的使用暗示搜索测试应在测试中占很大比重。
概念之二【压力测试】来自.net应用程序性能测试：压力测试用来评估在超越最大负载的情况下系统将如何运行。压力测试的目标就是发现在高负载的条件下应用程序的缺陷(BUG)。包括：synchronization issues, race conditions, and memory leaks（内存泄漏）。压力测试能让您识别程序的弱点和在极限负载下程序将如何运行。
概念之三【压力测试】压力测试主要是为了发现在一（任意）定条件下软件系统的性能的变化情况。通过改变应用程序的输入以对应用程序施加越来越大的负载（并发，循环操作，多用户）并测量在这些不同的输入时性能的改变，也就是通常说的概念：压力测试考察当前软硬件环境下系统所能承受的最大负荷并帮助找出系统瓶颈所在。其实这种测试也可以称为负载测试，但是负载测试通常描述一种特定类型的压力测试——增加用户数量以对应用程序进行压力测试。
网上可能还有多于以上三种所描述的对压力测试这个名词的定义。
我比较赞同第一种概念，压力测试应该是指模拟巨大的工作负荷以查看应用程序在峰值使用情况下如何执行操作。扩展开来说，其一压力测试应该是较短时间的，其次是模拟巨大的工作负荷的，再次压力测试是要使应用程序的使用达到峰值。对这三点继续补充，对第一点长时间的压力测试就转变成了负载测试；对第二点，对应用程序施加的压力是超负荷的，所以要不断地加压；第三点，使应用程序的使用达到峰值，如果超过这个界限则应用程序会崩溃或错误率激增，这个峰值是针对某一时刻来说的，也是针对某个临界的压力来说的，转变为场景设置中的说法就是能够支持的最大并发用户数。
在最近的一次测试中定义了测试的目的是：需要了解AUT（被测应用程序）一般能够承受的压力，同时能够承受的用户访问量（容量），最多支持有多少用户同时访问某个功能。在AUT中选择了用户最常用的五个功能作为本次测试的内容，包括登录。大概的需求就是这样。
接下来我AUT的登录说一说怎么用LoadRunner和Jmeter来实现场景的设置达到测试的目的。（注：对服务器的检测不是本次测试的重点，本次测试主要收集并发访问用户数和发生错误用户数）
首先是对脚本的要求：
1、录制脚本（注意所有的脚本都应录制到Action中），自定义事务，事务从提交用户名和口令的脚本之前开始；
2、在定义事务开始的脚本前加入集合点；
3、在脚本中加入检查点，以登录成功的页面出现登录用户的ID即可；
4、参数化登录用户的身份；
其次是对场景设置的要求：
1、因为事先我们不知道将有多少用户访问是临界点，所以在测试过程中需要多次改变用户数来确定；
2、建议修改运行时设置，优化对服务器的访问；
3、计划的设置，每x时间后加载10用户（根据总用户数设置），完全加载后持续运行不超过5分钟（根据需要设置）；
4、集合策略，当运行中的用户数100%达到集合点时释放；
5、注意事项，需要注意几个时间：1）服务器响应超时时间；2）登录事务迭代一次所使用的时间；3）集合点等待超时时间；4）计划中设置的间隔时间。在我的测试中事务运行一次的时间不超过30秒，通过修改脚本使它的运行时间达到一分钟左右， 服务器响应超时时间、结合点等待超时时间、计划中设置的间隔时间都设置为了2分钟。
这样场景开始运行后运行用户数呈阶梯增长，另外在每个上升点新增的用户都会随原来已经运行的用户并发访问服务器。
通过多次的运行和对测试结果中正在运行用户数与错误用户的对比，然后根据定义可接受错误率就可得到该功能的最大并发访问的用户数。
以上测试中排除了对网络、客户端等的要求。在实际测试中首先要保证这些资源是足够的。
使用Jmeter也能够达到上述描述的场景的测试，并且更加的便捷。