LoadRunner深度解析:90%响应时间与描述性统计在性能测试中的关键应用
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更新于2024-07-31
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"《LoadRunner未揭示的性能测试技巧》深入解析LoadRunner中的描述性统计与性能结果分析
在进行软件性能测试时,LoadRunner作为一款强大的工具,提供了丰富的性能指标,其中90%响应时间是一个关键的概念。它并非简单地指平均响应时间,而是衡量系统在满足90%用户需求时的表现,这是评估系统稳定性与用户体验的重要指标。理解90%响应时间有助于我们全面评估系统性能,因为平均值可能无法反映所有用户的实际体验。
平均事务响应时间虽然直观,但在实际场景中,例如比较两组测试结果{1,3,5,10,16}和{5,6,7,8,9},平均值相同并不意味着结果理想。考虑到响应时间的分布,{1,3,5,10,16}的偏差更大,意味着可能存在性能瓶颈。因此,单靠平均值不足以判断系统性能,我们需要深入了解响应时间的分布情况。
LoadRunner并未直接提供90%响应时间的内置计算,但可以通过将LR的原始数据导入Excel,利用PERCENTILE函数来计算不同百分位的响应时间。这可以帮助我们更细致地分析用户群体的响应体验,例如,发现Home Page的平均事务响应时间虽符合70%用户需求,但仍有10-20%的用户可能面临超过5秒的延迟。同样,对于Page1,尽管平均值能满足3秒的响应时间要求,但实际有20-30%的请求可能超过这一阈值。
总结来说,90%响应时间在LoadRunner中具有灵活性,可以调整为80%或95%,并且通过数据分析,我们可以更精确地识别潜在问题并优化系统性能。理解并掌握描述性统计,如标准差和百分位数,对于性能结果的深入解读至关重要。通过这种方式,我们不仅能够确保系统的平均表现,还能提升整体用户体验,提高软件的质量和可靠性。"
2023-03-30 上传
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