LR场景设置里的各参数解释】的更多相关文章

1.Start Vuser ep1: Strat 100 Vusers :2 every 00:00:15(HH:MM:SS) 解释: 场景总共要跑100个虚拟用户,每15秒启动2个虚拟用户Vuser,总共需要12分30秒启动完100个虚拟用户 ep2:Strat 100 Vusers  simultaneously 解释:场景在开始跑的那一秒同时出动100个虚拟用户. 2.Duration(持续时间) ep: Run for 00:05:00(HH:MM:SS) 场景中的虚拟用户在场景中总共要…
LR 场景设置group:多个脚本按照独立设置模式跑,各个脚本可以单独设置虚拟用户.运行时间scenario:多个脚本之间按照相同模式跑,将总的虚拟用户数按照一定比例分配给各个脚本 schedule by scenario ,basic schdule :可以定义每次运行多少用户,场景持续运行多久schedule by scenario ,real-world schedule:同basic schdule,还可以设置每次停止多少个用户…
·场景设置. 性能测试场景依托于性能测试脚本,但是又独立于脚本. 所谓场景(scenario),就是用来模拟多用户运行性能测试脚本的情形,是来源于我们对于业务场景的分析的. 性能测试对于业务场景的分析,一般来说我们采取的策略是悲观的策略,多考虑一些相对极端的情况. 然后对于业务场景的模拟,一般我们都会采用等价.幂等的思想. 一般来说,性能测试场景分为两类:单一场景和混合场景. ·单一场景:在一个场景中,只跑一个脚本(一类业务). 多用于负载测试.压力测试.容量测试.并发测试.基准测试等. ·混合…
x264中重要结构体参数解释http://www.usr.cc/thread-51995-1-3.htmlx264参数设置http://www.usr.cc/thread-51996-1-3.html x264中重要结构体参数解释typedef struct x264_param_t{/* CPU 标志位 */unsigned int cpu;int         i_threads;       /* 并行编码多帧 */int         b_deterministic; /*是否允许非…
LR工具使用之场景设置 一.操作步骤 1.运行loadrunner,进入运行负载测试控件:…
my.cnf 配置文件参数解释: #*** client options 相关选项 ***# #以下选项会被MySQL客户端应用读取.注意只有MySQL附带的客户端应用程序保证可以读取这段内容.如果你想你自己的MySQL应用程序获取这些值.需要在MySQL客户端库初始化的时候指定这些选项. [client] port = 3309 socket = /usr/local/mysql/tmp/mysql.sock [mysqld] !include /usr/local/mysql/etc/mys…
uiAction:该参数指定要查询或设置的系统级参数.其取值如下:SPI_GETACCESSTIMEOUT:检索与可访问特性相关联的超时段的信息,PvParam参数必须指向某个ACCESSTIMEOUT结构以获得信息,并将该结构中的cbSjze成员和ulParam参数的值设为sizeof(ACCESSTIMEOUT).SPI_GETACTIVEWINDOWTRACKING:用于Windows 98和Windows NT 5.0及以后的版本.它表示是否打开活动窗口跟踪(激活该窗口时鼠标置为开状态)…
一. angular-cli.json常见配置 { "project": { "name": "ng-admin", //项目名称 "ejected": false // 标记该应用是否已经执行过eject命令把webpack配置释放出来 }, "apps": [ { "root": "src", // 源码根目录 "outDir": "…
mysql命令行各个参数解释 http://blog.51yip.com/mysql/1056.html Usage: mysql [OPTIONS] [database]   //命令方式 -?, --help          //显示帮助信息并退出 -I, --help          //显示帮助信息并退出 --auto-rehash       //自动补全功能,就像linux里面,按Tab键出提示差不多,下面有例子 -A, --no-auto-rehash  //默认状态是没有自动…
官方参数解释: Convolution 2D tflearn.layers.conv.conv_2d (incoming, nb_filter, filter_size, strides=1, padding='same', activation='linear', bias=True, weights_init='uniform_scaling', bias_init='zeros', regularizer=None, weight_decay=0.001, trainable=True,…