记录性能测试脚本开发的过程
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场景：一个社交电商的支付场景
考虑的链路：大量的用户+选择不同商品+不同用户进行下单+选择自己平台支付（余额）+查看不同订单列表+进行售后
需要的技术支持:验证码需要废掉，用户支付密码写死
设计如下：
- 分三个步骤，设计三个线程组；第一个步骤制造大量的登录用户，并产生token；第二个这么多用户选择商品，进行下单；第三个进行支付，并后期的退款；
- 由于我有三个线程组，所有我在testplan,勾选独立运行每个线程组，我不希望同时进行，导致可能的失败；
- 造数据，造大量的登录注册用户，获得数万计的token，电话号码的制造，我不管你们有多少方法，我就简单实现，jmeter自带的函数助手，random函数${__Random(13111111111,15999999999,)},
- 提取token，常用的方法是正则匹配，json提取器，那个用的liu,你就用哪个吧，这个就不用贴图比较简单；
- 在制造大量的数据的时候，我接到了一个任务需求，就是这些token我需要存在csv文件中，存在本地文件中。。。，拿到需求我有点懵逼，如果我用python写，很容易写到本地呀，仔细想了下，beanshell应该可以，他就是Java，应该可以提供方法，果然可以，添加一个beanshell后置处理器，脚本如下：
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
String token=bsh.args[0];
try {
FileWriter fstream=new FileWriter("E:\\test\\token.csv",true);
BufferedWriter out=new BufferedWriter(fstream);
out.write(vars.get("token")+"\n");
out.close();
fstream.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
- 当时想到有多个线程组，如果跨线程合作，就想到全局变量，这里也记录下；设置全局变量暂时记录2种方法，一种beanshell取样器，一种beanshell后置处理器，都会使用函数__setproperty函数
然后拷贝出来，把它放在beanshell取样器脚本里面，然后使用__P函数，引用全局变量，
现在就可以在任何线程里面引用token了（全局我暂时只能传递一个，鸡肋了，后期再研究下），另外一种是beanshell后置处理器，脚本如下：
String userId=bsh.args[0];
print (token);
${__setProperty(token,${token},true)}
- 在压测过程中，发现每次启动脚本，token等值就会追加在csv文件后面，我希望每次数据都是干净，发放如下，在保存数据之前，添加一个beanshell取样器，脚本如下，
String path = "E:\\test";
File file = new File(path);
if (!file.exists()) {
System.out.println("目录不存在" + "the dir is not exists !");
return false;
}
String[] content = file.list();//取得当前目录下所有文件和文件夹
for (String name : content) {
File temp = new File(path, name);if (temp.isDirectory()) {
//判断是否是目录
temp.delete();
//删除空目录
} else {
if (!temp.delete()) {
//直接删除文件
System.err.println("Failed to delete " + name);
}}
return true;log.info("删除成功 ");
}
每次启动前，就可以把我之前文件夹下的文件全部删除了。
- 之前产生了csv,自然我要读数据，有很多方法，有csvdata读取-路径是绝对路径，我习惯用stringFromFile函数"${__StringFromFile(E:\test\order.csv,order,,)}"；
- 我在获取订单列表的时候，总会有翻页，而且页码有规律的增加，这个时候就用到counter这个配置元件或者函数都可以，我喜欢函数${__counter(True;1,)}
- 基本线程都完成了，这个时候你就需要定时器，我选择两种，固定/聚集定时器，至于原理这里就不在赘述简单，还有目前是脚本的开发，至于调试，和业务也需要挂钩，漏斗模型或者线程的比例后期再研究
- 最后贴一张我的成果
