对RationalPerformance节能

Rational Performance Teser(RPT)是专门针对 B/S架构和专用系统(SAP，Citrix 等)进行压力测试的工具。RPT 基于开放的 TPTP 平台和 Java 语言其实对我们的测试提供了很大的扩展性。本文从数据池的角度出发，结合实际环境中遇到的一些问题，来扩展 RPT 的数据驱动能力。　　前言

在性能测试中，我们往往遇到这样的一些问题，比如需要通过不同的用户进行登录操作，或者需要动态的输入数据，在测试工具中往往我们是通过数据池来进行完成的。比较全面的数据池的设计往往会考虑用户数据的来源，比如文件，数据库等多种形式，但其实如果采用直接映射数据库中的某些列来进行实现，虽然在操作上会省下很多数据加工的时间，但在实际运行过场中会有诸多缺点，主要体现在每个用户每次获取数据时就需要消耗大量的时间，因为往往数据库在远程的服务器上而非本地，如果频繁的交互会使真正需要了解的响应时间大打折扣。出于测试尽可能反映真实的应用响应时间的考虑，Rational Performance Tester 采用了文件的方式来进行数据的导入。

Rational Performance Tester 内置的 DataPool 的实现机制

Rational Performance Tester 内置的数据池采用了 TPTP 的前身 Hyades 测试框架的实现方式，也就是通过 EMF 进行实现。其设计图为：

图 1: 设计图

其中比较主要的几个概念是：

V要么在审判过程中受到政府部门的横加干涉。司法公正的流失ariable：主要指一个列，通常包含一个名字和建议的类型 　　Record：行，包含多列的数据 　　Cell：数据块，对应的是某行某列 　　EquivalenceClass：等价类，数据池中记录的逻辑组合 　　Datapool：数据池　　往往我们在通过 RPT 的界面建立数据池或者从 CSV 文件导入数据池时，会发现在我们的 workspaces 项目的根目录下中生成了一个 .datapool 的文件，把文件通过 winrar 解开，可以看到是一个 xmi 文件，格式如下：

?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?Common_Datapool:DPLDatapool xmi:version="2.0" xmlns:xmi="" xmlns:Common_Datapool="" id="E123A884D00625FC60097F300AD111DC" name="aa" equivalenceClasses id="E123A884D00625FC6021E9300AD111DC" name="String" records cells value="lt;Literalericlt;/Literal" variable= "E123A884D00625FC600C8C700AD111DC "/ cells value="lt;Literalericnielt;/Literal" variable="E123A884D00625FCAD111DC"/ /records records cells value="lt;Literaleric1lt;/Literal" variable="E123A884D00625FC600C8C700AD111DC"/ cells value="lt;Literalericnie1lt;/Literal" variable="E123A884D00625FCAD111DC"/ /records records cells value="lt;Literaleric2lt;/Literal" variable="E123A884D00625FC600C8C700AD111DC"/ cells value="lt;Literalericnie2lt;/Literal" variable="E123A884D00625FCAD111DC"/ /records records cells variable="E123A884D00625FC600C8C700AD111DC"/ cells variable="E123A884D00625FCAD111DC"/ /records /equivalenceClasses datapoolSpec id="E123A884D00625FC60097F310AD111DC" variables id="E123A884D00625FC600C8C700AD111DC" name="name" type="String”/ variables id="E123A884D00625FCAD111DC" name="password" type="String”/ /datapoolSpec/Common_Datapool:DPLDatapool

这个 xmi 文件实际就是我们数据池实例 aa 的序列化后的形式，系统在实际调用时会将其反序列化同时将相关的数据 load 到内存中去。在 Rational Performance Tester 中打开这个 xmi 文件，可以清晰的看到它的层次结构，同时可以对它进行修改。

图 2: 层次结构

采用 EMF 设计的一个很直接的好处是，系统可以自动的根据模型生成代码，同时实现了 UML 模型，XML Schema， 注释过的 Java 接口表现模型的统一。但在实际环境中，采用 Rational Performance Tester 内置的 DataPool 还是有很多不太方便的地方，比如：

1) 要经常对文件中的数据进行变化，然后再重新测试时

很多时候测试完后，数据就暂时没用了，因为状态已经更新了，为此需要对测试数据进行替换，但在 RPT 目前的这种序列化反序列化的机制中，要实现这一点并不容易，所以体现在界面中的操作实际上是比较繁琐的，表现为：

要重新加入一个新的 Pool 　　需要对原来的变量去掉关联 　　关联新的 Pool 中的变量　　如果你的变量比较多，还是非常繁琐的，而且不是一种最好的解决办法。

2) 当测试数据很大，比如文件大概 50M 或更多时

这时候内置的机制会产生一些问题，装载数据时比较慢。这在早期的 6.x 版本中经常遇到，但现在 70 有没有这个问题倒是需要看看底层机制是否有更改。

正因为上面的问题，同时还频繁在实际的测试过程中遇到，因此找到一种更好的替代方案对于实际的项目更加迫切，好在 RPT 建立在 TPTP 的架构上，也就意味着建立在纯粹的 Java 的实现机制下，因此提供了让人很方便的插入 Java 代码的方式，使得很多的扩展和增强成为可能。下面我们就来谈谈如何解决这两个问题。

Rational Performance Tester DataPool 的扩展

为了扩展 DataPool 我们决定对这个环节进行重新的设计，原则如下：

考虑对真实测试性能影响最小的原则，我们把所有的数据都放在文本文件中，变量间通过逗号来进行分隔。 考虑到内存的开销，同时不需要把所有的数据都读入到 JVM 中进行处理的原则，我们通过了一个 ArrayList 来存放一次读入的数据，这些数据会分配给每个 Virtual User， 同时如果读到最后行时，会重新调用方法进行对 ArrayList 中数据的刷新。 通过变量来控制一次读入的文件行数。 一开始的时候考虑把通过二维数组来进行变量的读取，但后来在调试过程中发现，很难解决不同的变量读取同一行的问题，往往在一次读完后就指针就指到下一行去了，而因 RPT 本身并不是全部的 Java 脚本，而是 Java 脚本和页面表示的混合，Java 脚本和页面间其实是通过变量来进行沟通的，这造成的一个很现实的问题是，如果我们仅仅获取一个变量而不是每行的时候，无法控制在哪条语句后移动 cursor。后来就改变了设计，采用了一起获取一行的方式，对于变量的返回通过对行的解析得到。

通过 PoolLoad 定义静态的数据池类 通过 getLine 返回当前 VU 对应的行 通过 getVar 解析返回行，从而返回需要的变量　　经过设计的类图如下：

图 4: 经过设计的类图

关键代码的解释：

va：主要用于将记录以分页的形式从文件中读入到 ArrayList 中

首先定义需要的变量：

Private String DataPoolFileName;// 定义数据池文件存放的位置，运行时会由 va 装入 private ArrayList DataPool;// 存放每次从数据池中读出的记录 private int cursor = 0;// 当前记录的光标 static private int pageno = 1;// 根据每页的大小 (PageSize), 目前光标停在哪页 private int pagesize = 500;// 每次 load 进 DataPool 的记录数量

构造函数 RPTDataPool：

调用 fillPageByLine 方法，把文件的第一个页面存入到变量 DataPool 中来。

public RPTDataPool(String fileName ) {

……

fillPageByLine( DataPoolFileName, DataPool, 1);

}

fillPageByLine： 每次到了页面的记录末尾，都会被调用，从而把相关的记录读到 DataPool 中来。

private boolean fillPageByLine(String fileName, ArrayList FileLines, int Pageno) { // 通过 ReadLine 读文件 ; while (line !=null) { // 当前行数在关注的页面中, pageno 通过参数传入 if ((lineno=pagesize*(Pageno-1))(linenopagesize*Pageno)) { d(line);// 把当前记录加入 ArrayList line=adLine();// 记录下移 lineno++;// 行数增加 } else if (linenopagesize*(Pageno-1)) {// 当前行数还没到关注的页面 line=adLine();// 记录下移 lineno++;// 行数增加 } else if (lineno = pagesize*(Pageno)) {// 当前行数超过关注的页面 break;// 退出 }}

va： 传入文件位置，初始化 RPTDataPool

文件只包括一行，就是调用 RPTDataPool 的构造函数：

static RPTDataPool pool1 = new RPTDataPool("c:\\t");

va： 每个 RPT 的 Test 中，在需要数据池前需要插入的代码，用于把当前用户对应的数据池记录通过一行返回给 Test

public String exec(ITestExecutionServices tes, String[] args) { // 调用 PoolLoad 中初始化的 pool1 的 getDataPoolItemLine 的方法返回当前行然后把 line 返回给 Test String line = taDataPoolItemLine(); return line;}

va： 从返回的行中取出需要的字段 ，每个变量对应着一个 get 方法，比如 getName， getPassword 等 。

public String exec(ITestExecutionServices tes, String[] args) { // 从参数中读出记录行到 line StringTokenizer st = new StringTokenizer(line,",");// 转换成 StringTokenizer while (sMoreTokens()) { if (i == index) { // 匹配需要的字段 name = xtToken(); 但就是没有一辆出租车驶来。直至5分钟后// 把相应的字段赋值 break; } i++;}

Rational Performance Tester 对编写脚本的调试

如何调试客户化的 RPT 脚本，因脚本在后端运行时，无法看到任何的控制台信息，运行完也无从发现，因为 log 信息也被序列化成 xmi 了，因此采用 intln 基本是没有办法了，这里提供了两种方式：

通过将调试信息写入文件的方式 。

首先定义变量： String mess = “begin”;

然后在需要输出的位置，把信息附在 mess 中， 比如： mess = mess +line + "*******\r\n";

在方法调用完后，把 mess 信息输出到文件，如下：

try {

FileWriter outFile = new FileWriter("C:\\t");

ite(mess);

ose();

} catch (Exception e) {

}

最后直接打开文件，查看相关的内容 。

如果是在 RPT Test 中的代码，可以采用 TPTP 的 Log， 将相关信息输出到执行日志中 。

首先 import IVirtualUserInfo， 主要是为了得到当前的用户 id。

然后调用 ITestExecutionServices 的 getTestLogManager 的 reportMessage 方法，把需要的信息记录到 TPTP Log 中 。 tTestLogManager().reportMessage(

"name =" + String(tUID()) + "==" + name);

调试方式的比较：

在第一种方式下，能直接以文件的方式一目了然所有的输出，但无法看到那个虚拟用户的 id 等信息，这是传统的，大家比较适应的方式。

通过 TPTP Log 的方式，查看起来比较麻烦，需要在执行日志中展开来看每个节点的返回，效率比较低，如果要象第一种方式下以文件的方式，需要用 winrar 解开 .execute 文件 ( 执行日志 )， 然后会看到 EMF 模型实例的序列化的 xmi 文件，然后通过 ultraedit 打开了就可以看到了。

总结

Rational Performance Tester 构建于 Eclipse 的 TPTP 的测试框架 ，它是 Eclipse 的一类项目 (Top Projects)之一，目前仍然在不断的发展，基于 TPTP 的框架，一方面能很方便的采用框架上已经提供的功能，比如 DataPool，TPTP Log 等，另外，因为 TPTP 本身基于 Java 架构，因此完全可以通过 Java 底层的提供的强大的 API 来客户化代码满足各种不同环境下的不同需求，本文就是对数据池进行改造的一个例子。大家在实际的使用过程中也可以采用各种新的 Eclipse 的技术，比如 EMF，BIRT 来对 RPT 进行各种扩展。开放的架构，灵活的扩展方式和丰富的接口，这也就是我们认为的开放的力量吧。

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