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LoadRunner没有告诉你的----转载
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2010-10-28
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性能测试的工具loadrunner: 1.LoadRunner之—Block 2.《LoadRunner 没有告诉你的》之一——描述性统计与性能结果分析 3《LoadRunner 没有告诉你的》之二——描述性统计与性能结果分析 4.《LoadRunner 没有告诉你的》之三——理发店模型 5.《LoadRunner 没有告诉你的》之四——理解性能 6.《LoadRunner 没有告诉你的》之五——无所不在的性能测试 7.《LoadRunner没有告诉你的》之六——获取有效的性能需求 8.《LoadRunner没有告诉你的》之七——使用 LoadRunner 连续长时间执行测试,如何保证参数化的数据足够又不会重复? 9.LoadRunner之--Think Time 10.LoadRunner之--关联(correlation)
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《LoadRunner 没有告诉你的》
1. LoadRunner 之—Block
如何在一个脚本中实现不同事务不同次数的循环呢?
案例:假如你想在一个脚本中,实现登录执行 1 次,查询执行 2 次,插入执行 3
次,怎么办?录 3 个脚本?每个事务分别在脚本中复制 N 次?
当然不用,LR 早就想到了你的需求,下面让我们隆重推出 Block。
位置:Run-time Settings--General--Run Logic
操作:
将你所要考察的事务设置在不同的 Action 内。
在 Run Logic 中的 Run 中删掉默认的 Action。
在 Run 中插入 Block。
在插入的 Block 中再插入我们要考察的 Action。
设置 Block 的 properties。这里有两种选择,Sequential 和 Random。如果选择
Sequential,在下面的 Iteration 中直接填入数值,那么 Block 中的 Action 都会按
输入的次数执行。如果选择 Random,下面的 properties 还可以设置 Block 内各
Action 执行的百分比。
按照我们前面的案例,我们只需要设置 3 个 Block,每个 Block 中分别插入一个
Action,设置执行次数分别为 1,2,3 就可以了。
本人理解补充
1、 如果脚本中各个 action 没有顺序或逻辑关系,Block 中 action 顺序可以是任
意的。如查询。但是像登录这样必须在前面执行的 action,随意放置将导致
脚本失败。
2、 在 Number of Iterations 中设置的循环次数,作用于 Run(x)下的所有 Action,
而不作用于 Block 下的 action。即 Block 下的 action 可以通过设置 Block 的
Properties 来指定循环的次数。
2. 《LoadRunner 没有告诉你的》之一——描述性统计与性能结果分析
LoadRunner 中的 90%响应时间是什么意思?这个值在进行性能分析时有什
么作用?本文争取用最简洁的文字来解答这个问题,并引申出“描述性统
计”方法在性能测试结果分析中的应用。
为什么要有 90%用户响应时间?因为在评估一次测试的结果时,仅仅有平
均事务响应时间是不够的。为什么这么说?你可以试着想想,是否平均事
务响应时间满足了性能需求就表示系统的性能已经满足了绝大多数用户的
要求?
假 如 有 两 组 测 试 结 果 , 响 应 时 间 分 别 是 {1 , 3 , 5 , 10 , 16} 和
{5,6,7,8,9},它们的平均值都是 7,你认为哪次测试的结果更理想?
假如有一次测试,总共有 100 个请求被响应,其中最小响应时间为 0.02 秒,
最大响应时间为 110 秒,平均事务响应时间为 4.7 秒,你会不会想到最小和
最大响应时间如此大的偏差是否会导致平均值本身并不可信?
为 了 解 答 上 面 的 疑 问 , 我 们 先 来 看 一 张 表 :
在上面这个表中包含了几个不同的列,其含义如下:
CmdID 测试时被请求的页面
NUM 响应成功的请求数量
MEAN 所有成功的请求的响应时间的平均值
STD DEV 标准差(这个值的作用将在下一篇文章中重点介绍)
MIN 响应时间的最小值
50 th(60/70/80/90/95 th) 如果把响应时间从小到大顺序排序,那么 50%
的请求的响应时间在这个范围之内。后面的 60/70/80/90/95 th 也是同样的
含义
MAX 响应时间的最大值
我想看完了上面的这个表和各列的解释,不用多说大家也可以明白我的意
思了。我把结论性的东西整理一下:
1. 90%用户响应时间在 LoadRunner 中是可以设置的,你可以改为 80%
或 95%;
2. 对于这个表,LoadRunner 中是没有直接提供的,你可以把 LR 中的原
始数据导出到 Excel 中,并使用 Excel 中的 PERCENTILE 函数很简单的算
出不同百分比用户请求的响应时间分布情况;
3. 从上面的表中来看,对于 Home Page 来说,平均事务响应时间
(MEAN)只同 70%用户响应时间相一致。也就是说假如我们确定 Home
Page 的响应时间应该在 5 秒内,那么从平均事务响应时间来看是满足的,
但是实际上有 10-20%的用户请求的响应时间是大于这个值的;对于 Page 1
也是一样,假如我们确定对于 Page 1 的请求应该在 3 秒内得到响应,虽然
平均事务响应时间是满足要求的,但是实际上有 20-30%的用户请求的响应
时间是超过了我们的要求的;
4. 你可以在 95 th 之后继续添加 96/ 97/ 98/ 99/ 99.9/ 99.99 th ,并利用
Excel 的图表功能画一条曲线,来更加清晰表现出系统响应时间的分布情况。
这时候你也许会发现,那个最大值的出现几率只不过是千分之一甚至万分
之一,而且 99%的用户请求的响应时间都是在性能需求所定义的范围之内
的;
5. 如果你想使用这种方法来评估系统的性能,一个推荐的做法是尽可能
让你的测试场景运行的时间长一些,因为当你获得的测试数据越多,这个
响应时间的分布曲线就越接近真实情况;
6. 在确定性能需求时,你可以用平均事务响应时间来衡量系统的性能,
也可以用 90%或 95%用户响应时间来作为度量标准,它们并不冲突。实际
上,在定义某些系统的性能需求时,一定范围内的请求失败也是可以被接
受的;
7. 上面提到的这些内容其实是与工具无关的,只要你可以得到原始的响
应时间记录,无论是使用 LoadRunner 还是 JMeter 或者 OpenSTA,你都可
以用这些方法和思路来评估你的系统的性能。
事实上,在性能测试领域中还有更多的东西是目前的商业测试工具或者开
源测试工具都没有专门讲述的——换句话说,性能测试仅仅有工具是不够
的。我们还需要更多其他领域的知识,例如数学和统计学,来帮助我们更
好的分析性能数据,找到隐藏在那些数据之下的真相。
3. 《LoadRunner 没有告诉你的》之二——描述性统计与性能结果分析
数据统计分析的思路与分析结果的展示方式是同样重要的,有了好的分
析思路,但是却不懂得如何更好的展示分析结果和数据来印证自己的分析,
就像一个人满腹经纶却不知该如何一展雄才 ^_^
一图胜千言,所以这次我会用两张图表来说明“描述性统计”在性能测试结
果分析中的其他应用。
在这张图中,我们继续使用了上一篇文章——《描述性统计与结果分析》
一文中的方法,对响应时间的分布情况来进行分析。上面这张图所使用的
数据是通过对
Google.com 首页进行测试得来的,在测试中分别使用 10/25/50/75/100 几个
不同级别的并发用户数量。通过这张图表,我们可以通过横向比较和纵向
比较,更清晰的了解到被测应用在不同级别的负载下的响应能力。
这张图所使用的数据与第一张图一样,但是我们使用了另外一个视角来对
数据进行展示。表中最左侧的 2000/5000/10000/50000 的单位是毫秒,分别
表示了在整个测试过程中,响应时间在 0-2000 毫秒范围内的事务数量占成
功的事务总数的百分比,响应时间在 2001-5000 毫秒范围内的事务数量占
成功的事务总数的百分比,响应时间在 5001-10000 毫秒范围内的事务数量
占成功的事务总数的百分比,以及响应时间在 10001-50000 毫秒范围内的
事务数量占成功的事务总数的百分比。
这几个时间范围的确定是参考了业内比较通行的“2-5-10 原则”——当然你也
可以为自己的测试制定其他标准,只要得到企业内的承认就可以。所谓的
“2-5-10 原则”,简单说,就是当用户能够在 2 秒以内得到响应时,会感觉系
统的响应很快;当用户在 2-5 秒之间得到响应时,会感觉系统的响应速度
还可以;当用户在 5-10 秒以内得到响应时,会感觉系统的响应速度很慢,
但是还可以接受;而当用户在超过 10 秒后仍然无法得到响应时,会感觉系
统糟透了,或者认为系统已经失去响应,而选择离开这个 Web 站点,或者
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资源评论
- supermilk862012-06-27很简短 很快看完了 在学习LR开始不久 这些内容更利于理解
- hyi20092012-08-29看一下可以,写的不全面
- dafish8882015-02-16楼主都把这些文章整理好了,一次性下载完成,不错。
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