LoadRunner性能测试：揭秘90%响应时间与描述性统计

“LoadRunner 没有告诉你的1～6.doc” 在性能测试领域，LoadRunner 是一款广泛使用的负载和性能测试工具，它能够模拟大量用户并发访问系统，以评估系统在高负载下的性能表现。然而，LoadRunner 提供的数据有时可能不足以全面地分析性能问题。本文将深入探讨 LoadRunner 中的90%响应时间概念以及描述性统计在性能测试结果分析中的重要性。 首先，理解90%响应时间的概念至关重要。在LoadRunner中，90%响应时间是指在所有事务响应时间中，有90%的事务响应时间小于或等于这个值。这个指标用于描绘系统性能的一个关键方面，因为它考虑到了系统响应时间的分布情况，而不仅仅是平均值。平均值可能会被极端值所拉高或拉低，因此，90%响应时间提供了对大多数用户实际体验的更准确反映。 为什么需要关注90%响应时间呢？因为在评估性能测试结果时，仅依赖平均事务响应时间是不足够的。例如，两组测试结果的平均响应时间相同，但响应时间分布可能截然不同。一组可能是均匀分布，而另一组可能存在显著的极端值。在这种情况下，90%响应时间能帮助我们识别哪一组表现更好。 此外，描述性统计包括一系列指标，如最小值、最大值、中位数（50th percentile）、以及标准差等，这些都提供了关于响应时间分布的更多信息。标准差可以衡量数据的离散程度，较大的标准差意味着响应时间的变异更大。在上述表格中，我们可以看到不同百分位的响应时间，这对于理解系统性能的稳定性至关重要。 例如，若一个系统的平均响应时间为4.7秒，但最大响应时间高达110秒，这可能表明系统存在瓶颈或异常情况，导致部分用户经历了极慢的响应。在这种情况下，平均值可能并不能代表大部分用户的实际体验。而通过计算不同百分位的响应时间，我们可以发现那些可能被平均值掩盖的问题，比如10%至20%的用户可能面临超过预期响应时间的情况。 在LoadRunner中，虽然默认不直接提供这样的详细统计，但我们可以将测试数据导出到Excel，利用Excel的PERCENTILE函数计算各个百分位的响应时间，从而得到更丰富的性能分析数据。 总结来说，LoadRunner中的90%响应时间和描述性统计方法在性能测试结果分析中起着至关重要的作用。它们帮助我们理解系统的性能表现，特别是对于大部分用户的实际体验，以及识别潜在的性能瓶颈和异常情况。在进行性能优化时，不应仅依赖平均值，而应结合90%响应时间和其他描述性统计指标，以确保系统的性能能满足大多数用户的需求。