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LOADRUNNER测试结果分析(4)

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发表于 2018-11-24 10:40:38 | 显示全部楼层 |阅读模式
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3.响应时间
在性能测试要求中我们知道,有一项指标是要求登录、考勤业务操作的页面响应时间不超过3秒,那么本次测试是否达到了这个要求呢?我们先来看“Average Transaction Response Time(平均事务响应时间图)”(图1- 10),这张图是平均事务响应时间与结果摘要中的“Transaction Summary”合成的。
11241.jpg
1- 10平均事务响应时间图
从图形下部我们可以看到,登录部分对应的Action是“submit_login”,考勤业务提交对应的Action是“submit_sign”,他们的“Average Time(平均响应时间为)”分别是4.425秒与0.848秒,从这两个数值来看,考勤业务的事务响应时间0.848秒小于预期的3秒,达到了要求,而登录是4.425秒,大于预期的3秒,不符合要求。这样的结果是不正确的,因为在统计的登录业务的时候,我们没有去除思考时间,所以,登录功能的实际事务时间应该是4.425-3=1.425秒,小于预期的3秒,故登录业务的事务响应时间也达到了我们的要求。在平时的性能测试活动中,统计结果的时候需要去掉思考时间,加上思考时间是为了真实的模拟用户环境,统计结果中除去思考时间是为了更真实的反映服务器的处理能力,两者并不矛盾。
看完了“Average Time”,我们再看“90 Percent Time”,这个时间从某种程度来说,更准确衡量了测试过程中各个事务的真实情况,表示90%的事务,服务器的响应都维持在某个值附近,“Average Time”值对于平均事务响应时间变动趋势很大的情况统计就不准确了,比如有三个时间:1秒、5秒、12秒,则平均时间为6秒,而另外一种情况:5秒、6秒、7秒,平均时间也为6秒,显然第二种比第一种要稳定多了。所以,我们在查看平均事务响应时间的时候,先看整体曲线走势,如果整体趋势比较平滑,没有忽上忽下的波动情况,取“Average Time”与“90 Percent Time”都可以,如果整体趋势毫无规律,波动非常大,我们就不用“Average Time”而使用“90 Percent Time”可能更真实些。
从图5- 10可以看出,所有Action平均事务响应时间的趋势都非常平滑,所以使用“Average Time”与“90 Percent Time”差别不是很大,用哪个都可以。这里是使用最常用的统计方法“90 Percent Time”。登录业务的“90 Percent Time”是5.298-3秒(思考时间)=2.298秒,考勤业务的“90 Percent Time”是1.469秒,没有思考时间,那么就是实打实的啦。根据上面的计算,本次测试结果记录如表1所示。
  
测试项
  
目标值
实际值
是否通过
登录业务响应时间
<=3秒
2.298秒
Y
考勤业务响应时间
<=3秒
1.469秒
Y
登录业务成功率
100%
考勤业务成功率
100%
登录业务总数
30分钟完成2000
考勤业务总数
30分钟完成2000
CPU使用率
<75%
内存使用率
<70%
1测试结果对照表一
4.每秒点击数
  “Hits per Second(每秒点击数)”反映了客户端每秒钟向服务器端提交的请求数量,如果客户端发出的请求数量越多,与之相对的“Average Throughput (bytes/second)”也应该越大,并且发出的请求越多会对平均事务响应时间造成影响,所以在测试过程中往往将这三者结合起来分析。图1- 11显示的是“Hits per Second”与“Average Throughput(bytes/second)”的复合图,从图中可以看出,两种图形的曲线都正常并且基本一致,说明服务器能及时的接受客户端的请求,并能够返回结果。如果“Hits perSecond”正常,而“Average Throughput(bytes/second)”不正常,则表示服务器虽然能够接受服务器的请求,但返回结果较慢,可能是程序处理缓慢。如果“Hits per Second”不正常,则说明客户端存在问题,那种问题一般是网络引起的,或者录制的脚本有问题,未能正确的模拟用户的行为。具体问题具体分析,这里仅给出一些建议。
11242.jpg
1- 11每秒点击数与每秒吞吐量复合图
对于本次测试来说,“Hitsper Second”与“Average Throughput (bytes/second)”都是正常的,而且整体表现还是不错的。
一般情况下,这两种指标用于性能调优,比如给定了几个条件,去检测另外一个条件,用这两个指标衡量,往往起到很好的效果。比如要比较某两种硬件平台的优劣,就可以使用相同的配置方法部署软件系统,然后使用相同的脚本、场景设计、统计方法去分析,最终得出一个较优的配置。

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