LoadRunner性能测试：揭秘90%响应时间和描述性统计

"LoadRunner性能测试深入解析" LoadRunner是一款强大的负载和性能测试工具，它能够模拟大量用户并发执行业务场景，从而评估系统在高负载下的性能。然而，尽管LoadRunner提供了丰富的功能，但有些关键概念和分析方法在日常使用中可能并未被充分理解。本文将探讨 LoadRunner 中的“90% 响应时间”这一概念，以及如何通过描述性统计来深入分析性能测试结果。 90% 响应时间是指在所有成功完成的请求中，90% 的请求所用的时间。这个指标在性能测试中至关重要，因为它能提供关于系统性能的更全面视图，而不仅仅是依赖平均事务响应时间。平均值可能被极端值拉偏，无法准确反映大多数用户的体验。例如，当两组响应时间分别为{1，3，5，10，16}和{5，6，7，8，9}时，虽然平均值相同，但第二组的分布更加均匀，可能更符合用户需求。 在性能测试结果分析中，描述性统计是一种有效的方法。通过统计诸如最小值、最大值、平均值、标准差以及百分位数（如50th, 60th, 70th, 80th, 90th, 95th）等信息，我们可以更深入地理解性能表现。标准差用于衡量数据的离散程度，而百分位数则可以揭示系统性能的分布情况。例如，90% 用户响应时间能告诉我们在正常操作中，90% 的用户能在该时间内得到响应，这对优化用户体验至关重要。 在LoadRunner中，虽然默认不直接提供这些百分位数的统计，但用户可以将测试数据导出到Excel中，利用Excel的PERCENTILE函数计算出不同百分比的响应时间。这种方法有助于识别异常值，比如极短或极长的响应时间，这些可能会影响平均值的可靠性。 以表格中的数据为例，对于"HomePage"，平均事务响应时间可能满足5秒内的性能需求，但这并不意味着所有用户都能达到这个速度。实际上，有10%-20%的用户请求响应时间超过5秒。对于"Page 1"，也可能存在类似的情况，需要结合其他统计指标进行综合判断。 总结起来，LoadRunner的90% 响应时间是一个关键的性能指标，它补充了平均响应时间的不足，提供了对系统性能更全面的理解。通过描述性统计方法，我们可以更深入地分析性能测试数据，发现潜在的问题，从而优化系统性能，确保大多数用户的良好体验。在进行性能测试时，不仅要关注平均值，还要关注分布情况，特别是关键的百分位数，这将有助于做出更准确的性能评估和决策。