·3.2.3、采样方法

    采样方法分为周期方法和快照方法，在预备测试中采用周期方法，在正式测试时采用快照方法。

    周期方法：周期为一个模拟用户对一个测试脚本的完整执行。

    快照方法：基于时间的数据视图，收集一段指定时间的数据；需要定义采样时间、制定样本数。

    ·3.2.4、数据的排除

    在测试时多执行几个周期，排除系统运行不稳定的数据，采用稳定时期的数据。

    ·3.2.5、预备测试

    运行测试脚本，验证脚本的正确性。The Grinder产生测试压力，模仿用户的操作执行脚本。观察The Grinder的图形控制平台，对系统运行不稳定的数据进行排除。

    Agent Processes：2个

    Worker Processes：1个

    Threads=100

    总访问量=2*1*100

    测试时间：30分钟

    系统在30分钟内运行稳定正常，内存、CPU占用率不高。

    ·3.2.6、正式测试

    数据准备：在测试之前需要确认系统中有3000用户的账号和密码。

    客户端配置文件的压力参数：

    grinder.processes=1                              # 设置一个进程
    grinder.threads=200                              # 设置200个线程
    grinder.runs=0                                        # 表示脚本始终运行
    grinder.consoleHost=192.168.0.5     # 图形控制平台的机器IP
    grinder.consolePort=6372                  # 图形控制平台的控制端口
    grinder.useConsole=true                   # 是否接受图形控制平台的控制，

    true表示接受

    上述压力参数表示，每个客户端都会产生200个线程的压力，即模拟200用户登录系统。

    模拟客户端产生测试压力，压力逐渐增加，一个小时内将压力从0逐步增加为3000

    假设测试在8：00开始
 

    经过一个小时的逐步加压，系统达到并发3000用户同时访问系统。运行一段时间后记录当前时间值，便于分析结果是做数据取舍。再运行一个小时，逐步减压后结束测试。

    重复测试两遍，对结果进行分析比较。如果结果差距较大，则模拟3000人并发登陆系统测试过程不可信，如果结果差距较小，则测试数据可信度较高，可以通过数据分析系统的压力承受情况。