这是一个普通的阶层算法，我们把这个方法放在lrjar类中，编译通过后通过Eclipse的Export功能导出为JAR文件。接着新建一个Java Vuser脚本，通过运行设置Classpath加载这个JAR包，然后编写下面的代码完成调用：
| import lrapi.lr; import jar.lr.cloud.jarlr; public class Actions { public int init() throws Throwable { return 0; }//end of init public int action() throws Throwable { jarlr jarcall=new jarlr(); double result; lr.start_transaction("jarcall"); result=jarcall.n(10); lr.end_transaction("jarcall", lr.AUTO); System.out.println(result); return 0; }//end of action public int end() throws Throwable { return 0; }//end of end } |
通过运行这个代码可以看到当我们做10的阶层计算时，所需要开销的事务时间为：
| Notify: Transaction "jarcall" started. Notify: Transaction "jarcall" ended with "Pass" status (Duration: 0.0362). System.out: 3628800.0 |
如果我们修改为计算150的阶层时，所需要开销的事务时间变为：
| Notify: Transaction "jarcall" started. Notify: Transaction "jarcall" ended with "Pass" status (Duration: 0.0440). System.out: 5.7133839564458505E262 |
由于计算时间非常短，通过LR已经很难保证测试结果的精度了。当我们将脚本加载到场景中多用户并发时就可以得到JAR包中的方法执行响应时间，帮助我们定位代码级别的性能问题。
（未完，精彩待续）
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本文选自《51Testing软件测试作品系列》之十——《性能测试进阶指南——LoadRunner11实战》。
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