LR结果分析教程

第一步：从分析Summary的事务执行情况入手Summary主要是判定事务的响应时间与执行情况是否合理。

如果发现问题，则需要做进一步分析。

通常情况下，如果事务执行情况失败或响应时间过长等，都需要做深入分析。

下面是查看分析概要时的一些原则：（1）：用户是否全部运行，最大运行并发用户数（Maximum RunningVusers）是否与场景设计的最大运行并发用户数一致。

如果没有，则需要打开与虚拟用户相关的分析图，进一步分析虚拟用户不能正常运行的详细原因；（2）：事务的平均响应时间、90%事务最大响应时间用户是否可以接受。

如果事务响应时间过长，则要打开与事务相关的各类分析图，深入地分析事务的执行情况；（3）：查看事务是否全部通过。

如果有事务失败，则需要深入分析原因。

很多时候，事务不能正常执行意味着系统出现了瓶颈；（4）：如果一切正常，则本次测试没有必要进行深入分析，可以进行加大压力测试；（5）：如果事务失败过多，则应该降低压力继续进行测试，使结果分析更容易进行；......上面这些原则都是分析Summary的一些常见方法，大家应该灵活使用并不断地进行总结与完善，尤其要主要结合实际情况，不能墨守成规。

第二步：查看负载生成器和服务器的系统资源情况。

查看分析概要后，接下来要查看负载生成器何待测服务器的系统资源使用情况：查看CPU的利用率何内存使用情况，尤其要注意查看是否存在内存泄露问题。

这样做是由于很多时候系统出现瓶颈的直接表现是CPU利用率过高或内存不足。

应高保证负载生成器在整个测试过程中其CPU、内存、带宽没有出现瓶颈，否则测试结果无效。

而待测试服务器，则重点分析测试过程中CPU何内存是否出现了瓶颈：CPU需要查看其利用率是否经常达到100%或平均利用率一直高居95%以上；内存需要查看是否够用以及测试过程是否存在溢出现象（对于一些中间件服务器要查看其分配的内存是否够用）。

第三步：查看虚拟用户与事务的详细执行情况。

第讲LR分析法LR分析法是一种常用的语法分析方法，可以用于生成语法树，它是自底向上的语法分析方法。

在LR分析法中，L表示“自左向右扫描输入串的方式”，R表示“反向构建和规约的方式”。

LR分析法包括以下几个步骤：1.构造LR(0)项目集规范族：LR(0)项目集是指在一些语法分析的过程中，每个项目表示对应的产生式的哪一部分已经被扫描过了，哪一部分还没有被扫描过。

根据给定的文法，构造出所有可能的项目集，并将它们进行编号，得到项目集规范族。

2.构造LR(0)项目集规范族的DFA：根据构造出的LR(0)项目集规范族，可以构造出一个DFA（确定性有限自动机）来表示LR(0)语法分析的过程。

DFA的每个状态表示一个项目集，每个转移表示在一个状态下扫描一些符号后转移到另一个状态。

3.构造LR(0)分析表：根据构造出的LR(0)项目集规范族的DFA，可以构造出一个分析表，即LR(0)分析表。

分析表的行表示当前状态，列表示当前输入符号，表格中的每个元素表示下一步应该做的动作，可以是移进一些符号，也可以是规约一些项目。

4.进行LR(0)分析：根据构造出的LR(0)分析表，可以进行LR(0)语法分析。

分析的过程是根据当前状态和输入符号，在分析表中查找对应的动作，并执行该动作。

如果遇到移进动作，就将符号加入到解析栈中，同时移动输入指针；如果遇到规约动作，就从解析栈中弹出一些符号，然后根据规约产生式将新的非终结符加入到解析栈中。

5.构造SLR(1)分析表：LR(0)分析表中存在冲突的情况，无法完全正确地进行语法分析。

为了解决这个问题，需要对LR(0)分析表进行优化，得到SLR(1)分析表。

SLR(1)分析表与LR(0)分析表的结构类似，只是在一些冲突的情况下给出更加具体的动作指令。

6.进行SLR(1)分析：根据构造出的SLR(1)分析表，可以进行SLR(1)语法分析。

与LR(0)分析类似，根据当前状态和输入符号，在分析表中查找对应的动作，并执行该动作。

LR测试结果分析整理目录LR测试结果分析整理 (1)目录 (1)一、Mercury LoadRunner Analysis 中最常用的5 种资源 (2)二、Analysis Summary (3)2.1 Statistics Summary (3)2.2 Transaction Summary (3)2.2 HTTP Responses Summary (4)三、Running Vusers (5)四、Hits per Second (5)五、Throughput (6)六、Hits per Second - Throughput (7)七、Average Transaction Response Time (8)八、Transactions per Second (Passed/Failed) (9)九、Total Transactions per Second (9)十、Transaction Summary Graph (10)十一、Transaction Performance Summary (11)十二、Transaction Response Time (Under Load) (12)十三、Transaction Response Time (Percentile) (12)十四、HTTP Status Code Summary (13)十五、HTTP Responses per Second (14)十六、Retries per Second (15)十七、Connections (15)十八、Connections per Second (16)十九、Error Statistics (17)二十、Error Statistics (by Description) (18)二十一、Errors per Second (18)二十二、Errors per Second (by Description) (20)二十三、Errors per Second – Running Vusers (21)LR测试积累 (22)一、hits per second/throughput的由来 (22)二、迭代方式 (22)三、迭代中使用关联参数化方法 (22)四、标准偏差值STD (22)五、SAP/SDP (23)六、合并图和关联图 (23)七、录制脚本方法 (23)八、客户端永远是发送请求，而服务器处理 (24)九、录制模式HTTP/URL (24)十、常见错误 (24)十一、协议选择 (24)十二、关联 (24)十三、思考时间 (25)十四、.net内存分析 (25)十五、LR解密 (26)十六、写入错误的用户名和密码不出错 (26)附录 (27)HTTP响应码备忘 (27)LR Error Code详解 (30)。

LR报告分析1. 介绍逻辑回归（LR）是一种常用的机器学习算法，用于解决分类问题。

本文将介绍逻辑回归的原理、应用场景、模型评估以及步骤。

2. 逻辑回归原理逻辑回归的原理基于线性回归模型，通过使用逻辑函数（也称为sigmoid函数）将线性输出映射到概率范围内。

逻辑函数的公式如下：f(z)=11+e−z其中，z表示线性回归模型的输出。

逻辑函数的取值范围在0到1之间，可以表示为样本属于某个类别的概率。

3. 逻辑回归的应用场景逻辑回归常用于二分类问题，例如预测用户是否会购买某个产品、预测邮件是否为垃圾邮件等。

当然，逻辑回归也可以扩展到多分类问题。

4. 模型评估在使用逻辑回归模型进行分类之后，需要对模型进行评估，以判断其性能。

常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。

•准确率（Accuracy）：分类正确的样本数占总样本数的比例。

准确率越高，模型性能越好。

•精确率（Precision）：预测为正类别的样本中，实际为正类别的比例。

精确率高表示模型能尽量避免将负样本预测为正样本。

•召回率（Recall）：实际为正类别的样本中，被预测为正类别的比例。

召回率高表示模型能尽量避免将正样本预测为负样本。

•F1值：精确率和召回率的调和平均数，综合考虑了两个指标。

5. 逻辑回归步骤逻辑回归的步骤如下：步骤1：数据收集与预处理首先，需要收集用于训练和测试逻辑回归模型的数据。

然后，对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择和数据转换等。

确保数据的质量和适用性。

步骤2：特征工程特征工程是逻辑回归中非常重要的一步，它涉及到数据的转换和选择。

可以使用统计方法、主成分分析（PCA）等技术来选择有意义的特征，同时还可以进行特征的标准化、归一化等操作。

步骤3：模型训练将数据集划分为训练集和测试集，使用训练集来训练逻辑回归模型。

在训练过程中，通过最大似然估计或梯度下降等优化算法，求解模型参数。

步骤4：模型评估使用测试集对训练好的逻辑回归模型进行评估。

LR性能测试结果样例分析▪测试结果分析LoadRunner性能测试结果分析是个复杂的过程，通常可以从结果摘要、并发数、平均事务响应时间、每秒点击数、业务成功率、系统资源、网页细分图、Web服务器资源、数据库服务器资源等几个方面分析，如图1- 1所示。

性能测试结果分析的一个重要的原则是以性能测试的需求指标为导向。

我们回顾一下本次性能测试的目的，正如所列的指标，本次测试的要求是验证在30分钟内完成2000次用户登录系统，然后进行考勤业务，最后退出，在业务操作过程中页面的响应时间不超过3秒，并且服务器的CPU使用率、内存使用率分别不超过75%、70%，那么按照所示的流程，我们开始分析，看看本次测试是否达到了预期的性能指标，其中又有哪些性能隐患，该如何解决。

图1- 1性能测试结果分析流程图▪结果摘要LoadRunner进行场景测试结果收集后，首先显示的该结果的一个摘要信息，如图1- 2所示。

概要中列出了场景执行情况、“Statistics Summary（统计信息摘要）”、“Transacti on Summary（事务摘要）”以及“HTTP Responses Summary（HTTP响应摘要）”等。

以简要的信息列出本次测试结果。

图1- 2性能测试结果摘要图场景执行情况该部分给出了本次测试场景的名称、结果存放路径及场景的持续时间，如图5- 3所示。

从该图我们知道，本次测试从15:58:40开始，到16:29:42结束，共历时31分2秒。

与我们场景执行计划中设计的时间基本吻合。

图1- 3场景执行情况描述图Statistics Summary（统计信息摘要）该部分给出了场景执行结束后并发数、总吞吐量、平均每秒吞吐量、总请求数、平均每秒请求数的统计值，如图5- 4所示。

从该图我们得知，本次测试运行的最大并发数为7，总吞吐量为8 42,037,409字节，平均每秒的吞吐量为451,979字节，总的请求数为211,974，平均每秒的请求为113.781，对于吞吐量，单位时间内吞吐量越大，说明服务器的处理能越好，而请求数仅表示客户端向服务器发出的请求数，与吞吐量一般是成正比关系。

编译原理LR分析法编译原理中的LR分析法是一种自底向上的语法分析方法，用于构建LR语法分析器。

LR分析法将构建一个识别句子的分析树，并且在分析过程中动态构建并操作一种非常重要的数据结构，称为句柄(stack)。

本文将详细介绍LR分析法的原理、算法以及在实际应用中的一些技巧。

1.LR分析法的原理LR分析法是从右向左(Right to Left)扫描输入串，同时把已处理的输入串的右侧部分作为输入串的前缀进行分析的。

它的核心思想是利用句柄来识别输入串中的语法结构，从而构建分析树。

为了实现LR分析法，需要识别和操作两种基本的语法结构：可规约项和可移近项。

可规约项指的是已经识别出的产生式右部，可以用产生式左部进行规约。

可移近项指的是当前正在处理的输入符号以及已处理的输入串的右侧部分。

2.LR分析法的算法LR分析法的算法包括以下几个步骤：步骤1: 构建LR分析表，LR分析表用于指导分析器在每个步骤中的动作。

LR分析表包括两个部分：动作(Action)表和状态(Goto)表。

步骤2: 初始化分析栈(stack)，将初始状态压入栈中。

步骤3:从输入串中读取一个输入符号，并根据该符号和当前状态查找LR分析表中的对应条目。

步骤4:分析表中的条目可能有以下几种情况：- 移进(shift)：将输入符号移入栈中，并将新的状态压入栈中。

- 规约(reduce)：将栈中符合产生式右部的项规约为产生式左部，并将新的状态压入栈中。

- 接受(accept)：分析成功，结束分析过程。

- 错误(error)：分析失败，报告错误。

步骤5:重复步骤3和步骤4，直到接受或报错。

3.LR分析法的应用技巧在实际应用中，为了提高LR分析法的效率和准确性，一般会采用以下几种技巧：-使用LR分析表的压缩表示：分析表中的大部分条目具有相同的默认动作（通常是移进操作），因此可以通过压缩表示来减小分析表的大小。

-使用语法冲突消解策略：当分析表中存在冲突时，可以使用优先级和结合性规则来消解冲突，以确定应该选择的操作。

具体实例教你如何做LoadRunner结果分析1．前言:LoadRunner最重要也是最难理解的地方-—测试结果的分析。

其余的录制和加压测试等设置对于我们来讲通过几次操作就可以轻松掌握了.针对Results Analysis我用图片加文字做了一个例子，希望通过例子能给大家更多的帮助。

这个例子主要讲述的是多个用户同时接管任务，测试系统的响应能力，确定系统瓶颈所在。

客户要求响应时间是1个人接管的时间在5S内。

2．系统资源：2.1 硬件环境：CPU：奔四2。

8E硬盘：100G网络环境：100Mbps2。

2 软件环境：操作系统：英文windowsXP服务器:tomcat服务浏览器：IE6。

0系统结构：B/S结构3．添加监视资源下面要讲述的例子添加了我们平常测试中最常用到的一些资源参数。

另外有些特殊的资源暂时在这里不做讲解了。

我会在以后相继补充进来.Mercury Loadrunner Analysis中最常用的5种资源.1.Vuser2.Transactions3.Web Resources4.Web Page Breakdown5.System Resources在Analysis中选择“Add graph”或“New graph"就可以看到这几个资源了。

还有其他没有数据的资源，我们没有让它显示。

如果想查看更多的资源，可以将左下角的display only graphs containing data 置为不选。

然后选中相应的点“open graph”即可.打开Analysis首先可以看的是Summary Report。

这里显示了测试的分析摘要。

应有尽有。

但是我们并不需要每个都要仔细去看。

下面介绍一下部分的含义：Duration（持续时间）：了解该测试过程持续时间。

测试人员本身要对这个时期内系统一共做了多少的事有大致的熟悉了解.以确定下次增加更多的任务条件下测试的持续时间。

Statistics Summary（统计摘要）：只是大概了解一下测试数据，对我们具体分析没有太大的作用。

1 监控Windows系统资源操作步骤：（1）在待监控的主机上检查和监控相关的服务是否打开，如果没有，则需要手工启动这些服务。

这些服务主要有“Network DDE”、“Remote Registry”，对于一些个别的主机可能还要打开“Net Logon”服务。

（2）以管理员方式从运行Controller的主机上登录待监控主机。

例如点击开始菜单的“运行”，输入“\\待监控主机IP\d$”，在弹出的登录界面中输入管理员账户和密码，如果列出主机“待监控主机IP”D盘的文件，则表示登录成功。

（3）在监控数据图中选择“Windows Resources”，点击右键选择“Add Measurements”，在弹出的Windows资源对话框中点击上面的“Add”，输入要监控的主机IP地址，然后点击“OK”确定。

（4）点击“Windows Resources”窗口中下面的Add，添加需要监控的计数器。

添加完成后返回Controller查看监控结果。

（5）如果可以看到监控数据，则表示监控正常。

否则需要查看某些Windows服务是否启动或因某些防火墙导致不能正常监控。

Windows要监控的参数主要有CPU利用率、可用内存容量、服务线程占用的CPU资源量等性能指标，这些计数值直接体现着系统的性能表现。

Windows资源监控参数注意：监视系统资源是一项消耗资源的操作。

因此，测试过程一定要考虑具体监控什么，已避免“为了监控而监控”，否则回影响测试结果的准确性。

2 每秒HTTP响应次数（HTTP Responses per Second图）每秒HTTP响应次数图是指在场景运行过程中每秒从Web服务器返回的不同于HTTP 状态代码的数量，其按照状态代码分组。

常见的HTTP状态代码含义3 虚拟用户图3.1 正在运行的虚拟用户图（Running Vusers）正在运行的虚拟用户图显示在场景运行的整个过程内，执行虚拟用户脚本的Vuser数量及其状态。

第6章LR分析法LR（Left to Right Rightmost)分析法，是一种自底向上的分析方法，用于构建给定文法的句子的语法树。

它是由Donald Knuth于1965年首次提出，并成为编译原理课程的重要内容之一LR分析法的核心思想是将输入的符号串从左到右进行分析，并以右边界为参考点来进行规约动作。

其中，"L"表示从左到右扫描符号串，"R"表示使用逆推的方式构建语法树，"rightmost"表示将规约动作应用于右边界才开始构建语法树。

LR分析法分为两个关键步骤：构建LR分析表和执行分析过程。

首先是构建LR分析表。

我们需要构建两个表格，即项目集规范族和LR分析表。

项目集规范族是由多个项目集构成，每个项目集是一组项目的集合。

项目是文法规则的一种特殊形式，它包含文法规则的产生式以及一个“·”，表示正在扫描的位置。

LR分析表是一个二维表，行代表项目集，列代表终结符和非终结符。

表格中的每个条目包含动作和状态信息。

接下来是执行分析过程。

分析过程中需要构建一个分析栈和一个输入缓冲区。

分析栈用来保存已经处理的符号串，输入缓冲区用来保存待处理的符号串。

在分析过程中，根据当前的状态和输入符号，查找LR分析表中的相应条目来确定下一步的动作。

根据动作的类型（移进、规约或接受），对分析栈和输入缓冲区进行相应的操作。

LR分析法的优点是可以处理任意的LR文法，而不仅仅局限于SLR或LALR文法。

它能够进行自动错误恢复，并且适用于那些上下文无关文法的语法结构分析。

然而，LR分析法也存在一些缺点。

首先，构建LR分析表需要消耗大量的时间和空间。

其次，对于一些复杂的文法，可能会出现冲突（reduce-reduce或shift-reduce冲突），需要通过手动修改文法来解决冲突。

总而言之，LR分析法是一种强大的自底向上的分析方法，能够处理广泛的文法，并提供自动错误恢复的功能。