6 Rational Performance Tester 实用技巧

1）调整日志采样频率和粒度以适应不同的测试场景

        RPT 的 Schedule 提供了测试数据的采样频率和采样粒度的配置，以适应不同的测试场景。在做长时间测试时，在 Schedule 的配置面板中的“Statistics”标签中通过适当增加日志采样间隔时间、日志级别和采样用户量，降低 RPT 的压力，避免因采样数据量过大，使内存耗尽，导致 RPT 无法响应。

        图 18. Statistics 配置
           

        在测试过程中，RPT 会记录测试中的请求数据和响应数据，以便在测试之后查看测试过程中的数据和错误信息。对于长时间测试，会产生大量的请求和响应数据，这些大量的日志信息会让 RPT 不堪重负。在 Schedule 配置部分的“Test Log”标签中提供了日志记录的级别设置，对于长时间的测试，推荐使用图 19 所示的配置，记录错误和警告信息的级别为“All”，而对于其它信息则只记录“Primary Test Actions”即可。

        图 19. LOG 配置
           

2）通过 Custom Code 实现多条测试数据的随机读取

        在 RPT 中通常采用 DataPool 的形式作为少量测试数据（例如模拟多个用户登录所用的多个用户名密码信息）的输入。不过 DataPool 的读取方式为顺序读取。如果对于输入数据需要随机读取，则可以通过 Custom Code 来实现。其实现方式可以是将测试数据存为“*.cvs”等格式文件，然后通过文件操作，并根据随机数从文件中读取内容作为测试输入数据。

3）使用超大测试数据集文件

        对于在测试过程中存在少量测试数据分次作为测试输入数据时（例如模拟多个用户登录所用的多个用户名密码信息），通常采用 DataPool 的形式，但是在测试数据量较大时该方法就不再适用，因为对于 DataPool 中的数据，测试开始时就被全部加载到内存，如果测试数据量过大，这种方式会造成大量的内存浪费。

        这种情况可以通过 RPT 提供的扩展功能 Custom Code 来定制代码，达到在测试过程中在需要的时候再去加载所需的内容，其实现也可以采用文件操作的方式。

总结

        本文中，我们概要介绍了 RPT 和 LoadRunner 两个性能压力测试工具，从多方面对两个工具进行详细的对比分析，并根据实践经验总结了一些 RPT 的实用技巧。通过本文，并学习链接中的网站，希望您能更快，更多的了解和使用 Rational Performance Tester 工具。