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

"《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。"