JMeter专题系列(一)工具简单介绍

一、JMeter 介绍

AI(Artificial
Intelligence)正在持续的转着相继行当之形象以及人们的活着方法,图像识别、语音识别、自然语言理解等
AI
技术在活动开、智能机器人、人脸识别、智能帮手等世界面临表述着越来越重要之意向。

     Apache
JMeter是100%纯JAVA桌面应用程序,被规划呢用于测试客户端/服务端结构的软件(例如web应用程序)。它可为此来测试静态和动态资源的属性,例如:静态文件,Java
Servlet,CGI Scripts,Java
Object,数据库与FTP服务器等等。JMeter可用于模拟大量载荷来测试相同尊服务器,网络或目标的健壮性或者分析不同负载下的一体化性。
   
 同时,JMeter可以扶持你针对你的应用程序进行回归测试。通过公创造的测试脚本和assertions来说明你的次第返回了所欲的价。为了还强之适应性,JMeter允许你采取正则表达式来创造这些assertions.

这就是说当手绘视频遇到 AI,有 AI 的手绘视频领域,有 AI 的 UWP
手绘视频创作工具,会有数什么也?我们于12月23日底平浅发布会开始说话起吧:

 

2018年短视频新生态峰会和来打新品发布会

JMeter与LoadRunner比较

JMeter 是均等慢开源(有着出众开源工具特点:界面不美观)测试工具,虽然同LoadRunner相比有广大不足,比如:它结果分析能力尚无LoadRunner详细;很它的亮点也来那么些:

    •   开源,他是平等悠悠开源的免费软件,使用她而切莫需开发任何费用,
    •  
      小巧,相比LR的极大(最新LR11用临4GB),它那个小巧,不欲安装,但需JDK环境,因为它们是下java开发的工具。
    •  
      功能强大,jmeter设计之初只是一个简单的web性能测试工具,但经过不段的创新扩展,现在得成功数据库、FTP、LDAP、WebService等地方的测试。因为它的开源性,当然你也可因自己之急需扩大其的效果。

 两者最特别的分别:jmeter不支持IP欺骗(jmeter2.5以上之本子有此功效的贯彻,点击这里翻),而LR支持。

 

 

图片 1 图片 2

JMeter缺点

  使用JMeter无法验证JS程序,也无从验证页面UI,所以若要要跟Selenium配合来完成Web2.0使用的测试。 

 

 

其次、JMeter 下载安装

1)JMeter安装

  1. http://jmeter.apache.org/下载最新版本的JMeter,解压文件到任意目录

2. 设置JDK,配置环境变量JAVA_HOME.

3. 体系要求:JMeter2.11 需要JDK1.6之上之版支持运行

4. JMeter可运作于如下操作系统及:Unix,Windows和Open VMS.

5. 免以一个发生空格的途径安装JMeter,这将导致远程测试出现问题。

 

2)JMeter插件安装

1. 插件下充斥地址: http://jmeter-plugins.org/downloads/all/

2. 插件下充斥后解压:找到JMeterPlugins-Extras.jar,把JMeterPlugins-Extras.jar放到apache-jmeter-2.12\lib\ext目录。

 

三、JMeter 运行

  1. 进入bin目录运行jmeter.bat启动jmeter

 
 注意:打开的早晚会时有发生点儿只窗口,JMeter的指令窗口及JMeter的图形操作界面,不得以关闭命令窗口。

2. JMeter的classpath:

 
 如果您想补充加其余JAR文件到JMeter的classpath中,你必复制他们交lib目录中;

 
 如果你出了一个JMeter特定组件或中之jar文件,复制到lib目录下的ext目录中。

3.
开辟以后显得的是华语,如果你想用其它语言,比如英文,那么通过菜单选项->选择语言->英文即可,当然转为中文也是相同操作。

 

四、JMeter 测试计划元件 

开辟Jmeter页面:包括测试计划+工作台。

1、Test Plan (测试计划):用来叙述一个性质测试,包含与此次性能测试所有相关的力量。也就算说以之属性测试的备内容是受冲一个计划之。

右键单击“测试计划”弹有菜谱:

图片 3

注意

“函数测试模式”复选框,如果给捎,它见面如Jmeter记录来自服务器返回的每个取样的数码。如果您以测试监听器中甄选一个文本,这个数据将给勾勒副文件。如果你品味一个较小之测试来保证Jmeter配置不错而你的服务器在返回期望之结果,这是死有因此底。这样做的究竟就是是者文件会飞速的叠加,并且Jmeter的效率会潜移默化。

假若无记录数据及文件,这个选项就从来不例外了。

 

2、Threads (Users)线程 用户

图片 4

尽管有三独上加线程组的取舍项,名字不等同, 创建之后,其界面是意同的。之前的本就生一个线程组的讳。现在大抵一个setUp theread Group 与terDown Thread Group

1) setup thread group 

相同栽特别类别的ThreadGroup的,可用来执行预测试操作。这些线程的一言一行完全像一个正常的线程组元件。不同之是,这些类别的线程执行测试前进行为期线程组的实施。

setUp Thread Group类似于lr的init.可用于执行预测试操作。

2) teardown thread group. 

一如既往种植独特类型的ThreadGroup的,可用来实施测试后动作。这些线程的行事了像一个常规的线程组元件。不同的是,这些项目的线程执行测试结束后实行为期的线程组。

tearDown Thread Group类似于lr的end.可用于实施测试后动作。

3) thread group(线程组).

     这个就是是咱们司空见惯添加运作的线程。通俗的说一个线程组,,可以用作一个虚构用户组,线程组中之每个线程都可知道也一个虚构用户。线程组中蕴藏的线程数量在测试执行过程遭到是未见面起变动之。

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线程组:

  名称:就设字面意思,起个发含义之讳就是实行

  注释:

  线程数:这里选择5

  Ramp-Up
Period:单位凡秒,默认时间是1秒。它指定了开行所有线程所花费的时光,比如,当前之设定表示“在5秒内开行5单线程,每个线程的间隔时间为1秒”。如果你需要Jmeter立即启动所有线程,将以此设定也0即可

  循环次数:表示每个线程执行多少次呼吁。

 

3、测试片段(Test Fragment)

    
测试片段元素是控制器上的一个种植特别之线程组,它以测试树上与线程组处于一个层级。它和线程组有所不同,因为她不给执行,除非她是一个模块控制器或者是让控制器所引述时才见面被执行。

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控制器

JMeter有个别栽类型的控制器:取样器(sample)和逻辑控制器(Logic Controller),用这些原件来教处理一个测试。

4、取样器(Sampler)

   
取样器(Sampler)是性质测试着为服务器发送请求,记录响应信息,记录响应时间的极小单元,JMeter 原生支持多种不同的sampler ,
如 HTTP Request Sampler 、 FTP  Request Sampler 、TCP  Request Sampler

JDBC Request Sampler 等,每一样种不同品类的 sampler 可以因设置的参数为服务器出不同门类的请。

    在Jmeter的兼具Sampler中,Java Request Sampler与BeanShell Requst
Sampler是个别种植特别的可定制的Sampler.

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5、逻辑控制器(Logic Controller)

   
逻辑控制器,包括个别像样无件,一近似是用于控制test plan 中 sampler 节点发送请求的逻辑顺序的控制器,常用的有 如果(If)控制器 、
switch Controller 、Runtime Controller、循环控制器等。另一样类是故来集团而控制 sampler 来节点的,
如 事务控制器、吞吐量控制器。

图片 8

 

6、配置元件(Config Element)

   
配置元件(config element)用于供针对性静态数据配置的支撑。CSV Data Set config 可以以本地数据文件形成数据池
(Data Pool),而对应于HTTP Request Sampler和 TCP Request Sampler等项目的配制无件则可改
Sampler的默认数据。

  例如,HTTP Cookie Manager 可以用来对 HTTP Request Sampler 的
cookie 进行管制。

     HTTP
请求默认值不会见触发Jmeter发送http请求,而单独是定义HTTP请求的默认属性。

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7、定时器(Timer)

   
定时器(Timer)用于操作间设置等时,等待时是性测试着常用的操纵客户端QPS的招。类似于LoadRunner里面的“思考时”。
JMeter 定义了Bean Shell Timer、Constant Throughput Timer、固定定时器等不等种类的Timer。

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8、前置处理器(Per Processors)

   
前置处理器用于在实质上的恳求发出前对将出之呼吁进行非常规处理。例如,HTTP URL重写修复符则可以兑现URL重写,当RUL中产生sessionID 一看似的session信息经常,可以经该计算机填充发出请求的骨子里的sessionID 。

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9、后置处理器(Post Processors)

   
后置处理器是用于对Sampler 发出请求后取的服务器响应进行拍卖。一般用来取响应中之一定数据(类似LoadRunner测试工具中的涉及概念)。例如,XPath  Extractor 则足以用来取响应数据遭到经加XPath 值获得的数码;正则表达式提取器,则可提响应数据中经过正则表达式获得的数额。

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10、断言(Assertions)

预言用于检查测试着获得的相应数额等是否适合预期,断言一般用来设置检查点,用以保证性能测试过程中的数码交互是否以及预期一致。

图片 13

 

11、监听器(Listener)

本条监听器可不是用来监听系统资源的部件。它是因此来针对测试结果数据开展处理及可视化展示的同样文山会海元件。 图形结果、查看结果树、聚合报告、用表格察看结果都是咱们常下的部件。

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五、工作台

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每当测试着我们也许需要暂时改变一些组件,可以将有些亟需变更的组件保存在工作台中,测试好后还恢复,但是切记:不克脱jmeter.一旦退出jmeter,工作台中之情节就见面消亡。

1、工作台-非测试元件-Property
Display,
以此部件相当于是jmeter.properties的GUI。

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六、帮助

http://jmeter.apache.org/usermanual/component\_reference.html

最好好之帮助是:菜单-“帮助”-“帮助”。

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交者,我们早就略询问了jmeter的中坚组成原件,我们后序的测试工作吧就是是使这些部件来完成测试任务。

以本次发布会上,来画视频发布了业内上线的 iOS Android 手绘视频 App
和同样雨后春笋初效能,二再次、同道大叔、Prezi
创始人等为带了短视频行业之脍炙人口分享,而在 AI
方面,更是发布了少数要命中心功能:智能配音和智能绘画。

大庭广众,在视频被,图像及音响是极致着重之星星点点独因素,而针对许交手绘视频中,则是配音和手绘素材:

1. 配音

先是来说配音,在配音方面,来画与科大讯飞进行了纵深合作。科大讯飞是国内外语音识别及语音生变为世界领先的人工智能公司,而本次合作也是科大讯飞在短视频领域的首不良尝试,双方都指向此次合作寄予了老高的指望。过往大家想打一个短视频时,配音要规范配音人员就。因为我们有的是口之声响或对语速、语音的主宰好不了正规化的求。但借助来画和科大讯飞成功的智能配音功能,如下图的操作办法,用户就需要输入简单的契和若想行使谁的音。比如葛优、林志玲或者其他人的鸣响,可以装基本语速,还可以举行相应停顿,就足以一键变视频中需之配音,把其做到手绘视频中。

鉴于手绘视频不像照视频那样对配音的音画同步要求那么严格,我们于贯彻时再度多之凡针对性手绘视频的每个分镜头进行配音生成,让每个分镜头的配音是与当下画面同步的。针对每个分镜头,可以装不同的语音来源,不同之语速,配合转场动画设置不同的中止时间。

于技能实现达标,借助科大讯飞的 tts 技术,获得每个分组的 mp3
语音文件,在手绘视频预览和变化时,把多单 mp3
文件合成到视频文件的音轨中,设置不同的轻重和话音开始时间、语音长度等信息。为保语音生成的成功率(时长和齐方面),在输入文字后,可以根据仿数据,以及安装的语速和刹车时间,来预估语音的时长,减少反复转换尝试。

图片 18

2.  手绘素材

于中国,有数亿的手绘爱好者,大家渴望用手绘视频的法来发挥自己之感想。但是苦于绘画基础的差别,很多丁尚未办法很顺畅的就手绘视频的写作。

为是,目前来画视频平台积累了大量的手绘素材,拥有丰富的价签及精准的分类,让用户可随心的取舍。

虽说,来打还当相连探索又好之技能方法来满足用户对手打素材的需,降低写作门槛。而这种技能方式就是来打的
AI。

来画 AI 由三局部构成:手绘路径的智能识别、智能优化和智能生成。

当时是一个不住推向的长河,当用户绘制一截路时,来画 AI
算法可以识别及理解路径,推荐起最为可用户想法的归类素材供选择,选择后尚可举行智能填色等连续处理。比如用户在画类似圆形的门道,AI
可以辨认为健全,球形,水果等;而于用户画了少数只圆形,再错过打一个梯形时,AI
会认为你想画一辆汽车。这便是咱们当前研发成功的智能识别功能,它可以极大降低用户做素材的日子和难度。

使更进一步,当用户绘制一截路,比如曲线时,AI
算法识别与掌握路径,并对曲线中发出错误的有些路线做出局部纠正及优化,这样好在下落写作时难度之功底及,极大的保存用户的手绘内容和作风。

最后,我们如果兑现的凡 AI 自动绘画,你只待报告 AI 你想打的情,AI
就好以对拖欠用户绘制风格的掌握与评议,自动完成整治副画作的绘图,包括完整画风、路径、颜色填充等。这样的来画AI,能够大幅度的下落用户做素材的时空和难度,让具有没有写基础的食指,也堪快捷的姣好高质量之属于自己的手绘视频写,这才是来画
AI 要促成的靶子。

图片 19

在术实现地方,智能识别是图像识别的吃水上,具体说是手绘草稿的鉴别圈;在算法模型的教练方面,我们本着类似
400 单分类的 4000w 单 SVG
数据开展了数清洗和标注、训练,目前算法对于大规模图形的识别功能大好,随着这无异效应的上线,后面也会增长再多分类的数目收集与教练工作;而智能优化及智能生成,除了对草稿的图像识别,还有对于绘制图形的路径理解与对象图形的门径理解,这也是末端突破的首要方向。

做了配音功能以及手绘素材智能识别的 UWP
来画视频将见面在对接下去发布,欢迎大家下载应用,多领取宝贵意见。

对当下点儿个点感兴趣的情人,欢迎和自家交流,谢谢!

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