LoadRunner响应时间与用户体验时间不一致问题的深入分析

Load Runner常见问题----翁春芳在刚开始学习使用loadrunner进行性能测试时，经常碰到一些问题，比如录制脚本经常遇到不能打开浏览器的情况，到了后期对测试结果又经常不明白是什么原因导致失误失败，于是就自己上网查寻找些解决方法并记录下来，留以后备用也供大家参考。

其中有些问题和是我现在还没碰到的，不过若将来更深一步学习和使用lr，应该也会有用。

就一并记录下来。

1、LoadRunner录制脚本时为什么不会弹出IE浏览器?当一台主机上安装多个浏览器时，LoadRunner录制脚本经常遇到不能打开浏览器的情况，可以启动浏览器，打开Internet选项对话框，切换到高级标签，去掉“启用第三方浏览器扩展(需要重启动)”的勾选，然后再次运行VuGen即可解决问题。

提示：通常安装Firefox等浏览器后，都会勾选上面得选项，导致不能正常录制。

因此建议运行LoadRunner得主机上保持一个干净的测试环境。

2、录制Web脚本时，生成的脚本中存在乱码该如何解决?录制脚本前，打开录制选项配置对话框Record-Options，进入到Advanced标签，先勾选“Support charset”，然后选择中支持UTF-8。

再次录制，就不会出现中文乱码问题了。

3、回放乱码，IE访问页面一切正常，但是LR回放时在run viewer中显示的页面为乱码？这一问题一般是由于页面保存时的编码格式和页面中的charset格式不一致引起的（html头中通常会有<meta http-equiv="Content-Type" c>）。

遇到这类问题，只需要将页面做另存为，将保存的编码格式和页面中的charset格式统一起来就可以了。

引起问题的原因是：IE浏览器解码时会优先考虑文件的保存编码格式，而后考虑页面中的charset格式，（正常情况下两者是一致的），而run viewer是直接使用页面中的charset 格式打开的。

1 衡量web 性能的基本指标（1）响应时间：响应时间=网络响应时间+应用程序响应时间，反映完成某个业务所需要的时间，响应时间通常随负载的增加而增加。

响应时间的单位一般为“秒”或者“毫秒”。

（2）吞吐量：反应系统处理能力指标，随着负载的增加，吞吐量往往增长到一个峰值后下降，队列变长。

通常情况下，吞吐量用“请求数/秒”或者“页面数/秒”来衡量。

（3）服务器资源占用：反应系统能耗指标。

随着用户和吞吐量的上升，服务器的资源会被占用的越来越多，直到服务器资源被完全占用。

资源利用率通常以占用最大值的百分比n%来衡量。

（4）轻负载区：随着用户数量的上升，响应时间基本上没有太大的变化，吞吐量随着用户的增加而增加，说明这个系统资源是足够的，所以没有出现响应时间和吞吐量的明显变化。

在这个状态下，系统完全能够轻松地处理业务，所以称之为轻负载区。

（5）重负载区：当用户数量继续上升，响应时间开始明显上升，吞吐量上升速度开始变慢，并且到达峰值，随后开始小幅回落，逐渐稳定。

在这个阶段中，系统已经达到了处理的高峰，由于资源的逐渐匮乏，吞吐量下降，而响应时间变长。

在这个状态下，说明系统资源已经高负荷使用，处理能力达到极限。

在重负载区有几个数据比较关键：轻负载区到重负载区分界点的用户数：这个用户数是系统最优的高性能用户数，系统资源正在被高效的分配和利用。

重负载区中的吞吐量峰值：这个峰值就是系统的最高处理能力，而同时的用户数也是系统所能达到的高性能处理能承受的用户数，在这个时刻资源利用率应该正好达到峰值。

重负载区到负载失效区分界点的用户数：这个用户数是系统所能达到性能需求的最大在线用户数，超过这个数目的用户将无法正常使用系统。

负载失效区：当用户数量继续增加，响应时间会大幅上升，而吞吐量会逐渐加速下降，资源被消耗殆尽。

当响应时间超出用户能够忍受的范围时，这部分用户将会选择放弃访问。

通过上面的说明可以看出一个系统最好能够工作在轻负载区，接近重负载区即可，不能出现系统进入负载失效区的情况。

具体实例教你如何做LoadRunner结果分析LoadRunner是一款性能测试工具，经常被用来测试服务器的各种性能指标，如响应时间、吞吐量、并发用户数等等。

LoadRunner测试的结果包含了大量的数据，要对这些数据进行分析，找出问题和优化空间，需要一定的技巧和经验。

本文将通过具体实例，教你如何做LoadRunner结果分析。

1. 准备工作在做结果分析之前，需要先进行一些准备工作：•理解LoadRunner的基本概念和原理，如Vuser、脚本、场景、控制器、分析器等等。

•在测试服务器上安装Agent，以便能够在控制器上收集服务器性能数据。

•确定测试目标和测试场景，并编写好对应的LoadRunner测试脚本。

2. 开始测试在进行测试之前，需要将测试场景配置好：包括虚拟用户数、时间间隔、测试时长、目标机器等等信息。

在测试期间，需要密切关注控制器监控的指标，如吞吐量、响应时间、错误率等等。

在测试结束后，可以在控制器上保存测试结果，以便进行后续的分析。

3. 结果分析LoadRunner测试结果包含了各种各样的数据，如服务器响应时间、客户端响应时间、网络延迟、CPU利用率、内存利用率等等。

这些数据需要进行分析，以便找到测试结果中的关键问题和瓶颈。

3.1. 关注响应时间响应时间是衡量系统性能的重要指标之一，它反映了用户等待系统响应的时间。

在LoadRunner测试结果中，响应时间是一个极为重要的数据，需要对其进行仔细的分析。

可以通过绘制响应时间曲线图，来分析服务器的响应情况：如果响应时间线性增长，那么说明系统在承受更大的负载时，响应时间会更慢，需要对系统进行优化；如果响应时间突然跃升，说明系统在某个时刻发生了大规模的性能问题，需要进行问题排查和修复。

3.2. 分析吞吐量吞吐量是表示系统在单位时间内处理的请求数量，也是衡量系统性能的重要指标之一。

在LoadRunner测试结果中，可以通过绘制吞吐量曲线图，来分析服务器的负载情况：如果吞吐量随着虚拟用户数的增多而增大，那么说明服务器在承受更大的负载时，可以保持系统性能的稳定；如果吞吐量突然下降，说明系统在承受更大的负载时已经不能满足用户的需求，需要进行系统优化或扩容。

性能测试中的响应时间指标解析在软件开发过程中，性能测试是非常重要的一项工作。

而其中的响应时间指标更是评估软件性能的重要指标之一。

本文将详细解析性能测试中的响应时间指标，并探讨其在测试过程中的作用和意义。

一、响应时间的定义响应时间是指系统在接收到一个请求后，完成该请求并返回结果的时间。

它包括从请求发送出去到接收到响应的整个过程所消耗的时间。

在性能测试中，通常使用平均响应时间来衡量系统的性能。

二、响应时间指标的解析1. 平均响应时间（Average Response Time）：该指标是多个请求的平均处理时间。

它是一个综合性的衡量指标，能够反映系统在正常负荷下的平均响应能力。

平均响应时间越短，说明系统的响应速度越快，用户体验越好。

2. 峰值响应时间（Peak Response Time）：该指标是在整个测试过程中，所有请求中最长的响应时间。

它能够反映系统在极端负荷下的响应能力。

如果系统的峰值响应时间过长，可能会导致用户等待时间过长甚至请求失败。

3. 百分位响应时间（Percentile Response Time）：该指标是按照一定百分比划分的响应时间，在性能测试中通常使用百分之九十（P90）和百分之九十五（P95）来衡量系统的性能。

P90表示90%的请求在该时间内得到响应，P95则表示95%的请求在该时间内得到响应。

通过分析百分位响应时间，可以更加详细地了解系统性能的分布情况，有助于发现潜在的性能问题。

三、响应时间指标的作用和意义1. 评估用户体验：响应时间是用户评价系统性能和稳定性的重要指标之一。

用户更倾向于使用响应速度快的系统，而对于响应速度慢的系统可能会感到不满意或者放弃使用。

因此，通过性能测试中的响应时间指标，可以评估用户的使用体验，为优化系统提供数据支持。

2. 发现性能瓶颈：通过分析响应时间指标，可以发现系统中的性能瓶颈。

如果某个接口或者功能的响应时间较长，那么可能存在性能问题或者优化空间。

基于Loadrunner的性能测试结果分析与研究作者：张伟来源：《数字化用户》2013年第21期【摘要】软件系统的性能越来越受重视，通过Loadrunner性能测试工具可以对软件系统的性能进行确定、评估和优化。

本文以SugarCRM系统的性能测试为例，对Loadrunner的多种结果分析技术进行研究与实践。

【关键词】Loadrunner 性能测试 Analysis 软件测试测试案例一、SugarCRM系统介绍SugarCRM系统是由Sugar公司基于Linux+Apache+MySql+PHP平台开发的新一代B/S架构客户关系管理系统，主要包括客户关系管理、销售自动化、客户服务跟踪等模块。

本案例按照客户需求对客户管理模块进行了并发性和响应时间测试。

二、Loadrunner的工作流程Loadrunner由三大组件组成，通过这三大组件的协作去完成性能测试，它们分别为虚拟用户发生器（VuGen）、控制器（Controller）和分析器（Analysis）。

Loadrunner工作流程如下：（一）通过VuGen生成脚本，强化脚本并调试脚本。

（二）通过Controller设计场景，执行场景，同时监控场景。

（三）通过Analysis分析结果，并得出测试报告。

三、案例的测试需求与测试执行本文选取SugarCRM系统中客户管理业务流程中大数据提交操作的性能测试作为研究案例，该性能测试要求：系统处理提交数据的响应时间最大不超过15s，至少可以支持30个用户并发操作。

脚本与场景按照需求设计好后，执行30个用户并发操作的响应时间为29.586s，超出了预期的最大值15s。

然后，多次减少并发用户数去重复测试，得出系统可支持的最大并发用户数为14个，此时的响应时间为14.902s，而当并发用户数为15个时，响应时间为15.932s。

四、测试结果分析利用Analysis的技术去分析软件系统可能存在的问题，Analysis常用的技术有：合并、关联、页面细分等。

LoadRunner中的90％响应时间!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。

Web应用功能测试的常见挑战与解决方案在当今数字化时代，Web应用在我们日常生活中扮演了重要的角色。

随着Web应用的不断发展和普及，对其功能的测试也变得越来越重要。

然而，Web应用功能测试面临着许多挑战，本文将探讨这些挑战，并提供解决方案来解决这些问题。

一、兼容性挑战1. 多种浏览器和设备：Web应用在不同的浏览器和设备上可能呈现不同的表现，因此需要进行兼容性测试。

解决方案是使用跨浏览器测试工具，例如Selenium，来确保Web应用在不同浏览器和设备上都能正常运行。

2. 多个操作系统：Web应用需要在各种不同的操作系统上进行测试，例如Windows、macOS和Linux等。

解决方案是建立多个测试环境，以确保Web应用在不同操作系统上的功能正常。

二、性能挑战1. 响应时间：Web应用的响应时间对用户体验至关重要。

解决方案是使用性能测试工具，例如LoadRunner，来模拟多种负载情况，以检验Web应用的响应时间。

2. 并发用户：Web应用需要能够处理多个并发访问的用户请求。

解决方案是使用负载测试工具，例如JMeter，来模拟多个并发用户，以确保Web应用的性能达到要求。

三、安全性挑战1. 数据保护：Web应用通常涉及敏感的用户数据，如个人信息和支付信息。

解决方案是加密用户数据，使用HTTPS协议传输，并进行安全性测试，以确保数据的保护。

2. 威胁防护：Web应用需要能够防范各种安全威胁，如SQL注入和跨站脚本攻击等。

解决方案是进行安全性代码审查和漏洞扫描，以及使用Web应用防火墙来防范潜在的安全威胁。

四、可维护性挑战1. 可重现性问题：在Web应用测试过程中，可能会出现一些难以重现的问题。

解决方案是建立一个实验环境，以便在出现问题时能够重新创建相同的测试环境，并调查和解决问题。

2. 自动化测试：Web应用通常包含大量的功能和页面，为了提高测试效率，需要进行自动化测试。

解决方案是使用自动化测试工具，例如Selenium和Appium，来执行重复的测试任务，以减少人力和时间成本。

使用LoadRunner进行性能自动化测试的方法和技巧LoadRunner是一款常用的性能测试工具，它可以模拟多种负载条件下的应用程序行为，帮助开发人员检测和解决性能问题。

本文将介绍使用LoadRunner进行性能自动化测试的方法和技巧，帮助读者更好地利用LoadRunner提升应用程序的性能。

一、LoadRunner简介LoadRunner是由Micro Focus公司开发的一款性能测试工具，它可以模拟多种负载条件下的应用程序行为，帮助开发人员评估应用程序的性能与稳定性。

LoadRunner提供了丰富的功能和工具，包括脚本录制、负载生成、性能监控和报告分析等，可用于测试各类应用程序，如Web应用、移动应用和企业应用等。

二、性能自动化测试的基本步骤1. 确定测试目标和需求：在进行性能自动化测试之前，需要明确测试目标和需求，例如确定负载要求、并发用户数、响应时间等指标，以便后续的测试设计和执行。

2. 脚本录制与回放：LoadRunner提供了脚本录制功能，可以通过录制用户在应用程序上的操作来生成测试脚本。

在录制完成后，可以使用脚本回放功能对录制的操作进行模拟，以验证应用程序在负载条件下的性能表现。

3. 参数化和数据驱动：在进行性能测试时，往往需要模拟多个用户的行为。

为了实现这一目标，可以通过参数化和数据驱动的方式来设置不同用户之间的差异。

LoadRunner提供了参数化工具和数据驱动功能，可以轻松地设置和管理测试数据。

4. 脚本调优和编辑：在录制和回放过程中，可能会出现一些不必要或重复的操作，这会影响测试的准确性和效率。

通过对脚本的调优和编辑，可以剔除不必要的操作，减少脚本的体积和执行时间。

5. 负载生成和分析：LoadRunner提供了多种负载测试模式，可以模拟不同负载条件下的应用程序性能。

通过调整负载模式和负载参数，可以对应用程序进行不同负载场景的测试。

测试完成后，可以使用LoadRunner提供的分析工具对测试结果进行统计和分析，以便找出性能问题和瓶颈。

（CPU,内存） 11.timeout的设置，thinktime的意义
使用率保持在70%-85%较理想，低了说明其它 瓶颈（或大型程序对CPU利用率不足）
Processor queue>2且CPU使用率过低说明系 统架构不理想
Processor queue>2且CPU使用率过高说明 CPU瓶颈
C/S系统中，CPU，内存若某一项根据用户请求 的增加而未发生增加一般是由硬件瓶颈造成
吞吐量（ Throughput ）
吞吐量极限为网络带宽的10%左右，若均值低于5% ， 基本可视为网络无瓶颈
一般随着负载的增加呈线性增长
每秒连接数（ Connections Per Second ）
当添加系统负载，而每秒连接数无明显增加时，一般为 服务器，数据库连接池限制
录制脚本：将所有功能录制在一个脚本中的不同 事务中
内存（Availiable bytes）
内存随着固定用户，固定操作，持续一段时间后 可用内存明显减少一般是发生内存泄露（稳定性 测试）
平均响应时间（ Average Transaction Response Time ）
衡量系统性能的重要参数 检查其有效性时一般采用对比，其他参数校验
对比：与不同负载时进行数值对比，一般会呈现线性增 长（针对大型软件），出现状态拐点时进行参数校验 其他参数校验：获取响应时间时看其他参数是否异常（比 如CPU，内存，吞吐量等）
状态
上升：指数函数一般性能较差，另一种为性能理想或系 统瓶颈
下降：出现情况比较少，一般是由于服务异常 水平：负载不够或瓶颈
周期性：波动较大的图形注意周期性
平稳状态线：状ห้องสมุดไป่ตู้相对比较稳定的状态 拐点：相对平稳状态间的拐点

LoadRunner11-遇到问题及解决办法（汇总）LoadRunner11-遇到问题及解决办法1、LoadRunner超时错误：在录制Web服务器端，如果超过120秒服务器协议脚本回放时超时情况经常出现，产⽣错误的原因也有很多，解决的⽅法也不同。

错误现象1：Action.c(16): Error -27728: Step download timeout (120 seconds) has expired when downloading non-resource(s)。

错误分析：对于HTTP协议，默认的超时时间是120秒（可以在LoadRunner中修改），客户端发送⼀个请求到端还没有返回结果，则出现超时错误。

解决办法：⾸先在运⾏环境中对超时进⾏设置，默认的超时时间可以设置长⼀些，再设置多次迭代运⾏，如果还有超时现象，需要在“Runtime Setting”>“Internet Protocol：Preferences”>“Advanced”区域中设置⼀个“winlnet replay instead of sockets”选项，再回放是否成功。

2．LoadRunner脚本中出现乱码：在录制Web协议脚本时出现中⽂乱码，在回放脚本时会使回放停⽌在乱码位置，脚本⽆法运⾏。

错误现象：某个链接或者图⽚名称为中⽂乱码，脚本运⾏⽆法通过。

错误分析：脚本录制可能采⽤的是URL-based script⽅式，如果程序定义的字符集合采⽤的是国际标准，脚本就会出现乱码现象。

解决办法：重新录制脚本，在录制脚本前，打开录制选项配置对话框进⾏设置，在“Recording Options”的“Advanced”选项⾥先将“Surport Charset”选中，然后选中⽀持“UTF-8”的选项。

3．LoadRunner HTTP服务器状态代码：在录制Web协议脚本回放脚本的过程中，会出现HTTP服务器状态代码，例如常见的页⾯-404错误提⽰、-500错误提⽰。

LoadRunner报告分析报告1. 引言本文将对LoadRunner的报告进行详细分析，帮助读者了解应用测试的性能瓶颈和优化方向。

LoadRunner是一款常用的性能测试工具，通过模拟真实用户的行为对系统进行压力测试，从而评估系统的性能和可靠性。

2. 报告概览在本节中，我们将对LoadRunner报告的整体概况进行分析。

报告包括以下几个关键指标：2.1 响应时间分析LoadRunner报告提供了每个请求的平均响应时间、最大响应时间和最小响应时间等指标。

通过对这些指标的分析，我们可以了解系统在不同负载下的响应情况。

2.2 事务响应时间分布LoadRunner报告还提供了事务响应时间的分布情况。

通过观察事务响应时间的分布情况，我们可以了解系统中存在的性能瓶颈和优化的空间。

2.3 错误分析LoadRunner报告中的错误分析可以帮助我们定位系统中出现的错误，并分析错误的原因。

通过对错误的分析，我们可以找到系统中的问题，并提出相应的解决方案。

3. 响应时间分析在这一节中，我们将对LoadRunner报告中的响应时间进行详细分析。

通过对响应时间的分析，我们可以了解系统在不同压力下的性能表现。

3.1 平均响应时间平均响应时间是衡量系统性能的重要指标之一。

根据报告显示的平均响应时间，我们可以了解系统对用户请求的平均处理时间。

如果平均响应时间过长，说明系统的性能存在问题，需要进一步优化。

3.2 最大响应时间最大响应时间是指系统处理用户请求的最长时间。

通过分析最大响应时间，我们可以找到系统中存在的性能瓶颈。

如果最大响应时间过长，可能会导致用户体验不佳，需要优化系统的性能。

3.3 最小响应时间最小响应时间是指系统处理用户请求的最短时间。

通过分析最小响应时间，我们可以了解系统在轻负载下的性能表现。

如果最小响应时间过长，可能会导致用户等待时间增加，需要优化系统的性能。

4. 事务响应时间分布在这一节中，我们将对LoadRunner报告中的事务响应时间分布进行分析。

软件测试报告系统性能测试结果分析软件测试报告系统性能测试结果分析引言：本文旨在对某软件系统进行系统性能测试结果进行分析和评估，以便评估系统在负载情况下的性能表现。

通过测试，我们能够了解系统在预期工作负荷下的稳定性、响应时间和资源使用情况，以作为改进性能的依据。

测试目标：本次系统性能测试的主要目标是评估系统在高负载情况下的性能表现，具体包括以下几个方面：1. 稳定性测试：考察系统在负载过程中是否出现崩溃、卡顿等异常情况。

2. 响应时间测试：评估系统对各类请求的响应时间，包括页面加载时间、API调用时间等。

3. 资源使用情况：记录系统在负载过程中的内存占用、CPU利用率等指标，以便确定资源消耗情况。

测试环境：为了确保测试结果的准确性和可靠性，本次系统性能测试在以下环境中进行：- 硬件环境：使用一台配置高性能的服务器作为测试主机，确保能够承受足够的负载。

- 软件环境：使用专业的性能测试工具，如LoadRunner或JMeter等，对系统进行负载测试。

结果分析：1. 稳定性测试结果：在系统性能测试过程中，系统表现出良好的稳定性，未出现任何崩溃或异常情况。

系统能够正常处理并响应各类请求，没有出现卡顿或停顿的情况。

2. 响应时间测试结果：针对系统的不同功能模块进行了响应时间测试，并采集了大量的数据进行分析。

结果显示，系统在低负载情况下的响应时间平均为X毫秒，随着负载的增加，响应时间逐渐增加，但仍然保持在可接受范围内。

在高负载情况下，系统的响应时间平均为Y毫秒，相对于低负载情况有所增加，但并未导致用户体验明显下降。

3. 资源使用情况分析：在测试过程中，对系统的资源消耗进行了监测和记录。

结果显示，系统在负载过程中的内存占用保持在ZGB左右，CPU利用率平均为W%。

根据监测数据，系统的资源利用率处于较低水平，仍有一定的空间进行进一步的优化。

结果总结：通过对系统性能测试结果的分析，可以得出以下结论：1. 系统在高负载情况下表现出良好的稳定性，未出现任何崩溃或异常情况。

LoadRunner基础知识问答问题1：LoadRunner响应时间是什么？答：响应时间就是客户端发送请求，服务器返回最后（或者第）一个字节的时间。

LoadRunner的事务函数功能是度量客户端和服务器之间交互时间的。

事务函数最后在分析图表里有，比如你在前边开发脚本的时候你在登陆功能中添加了事务函数，那么controller中运行1000个用户之后，在分析图表中你就会看到1000个用户登录功能所消耗的时间（平均，其中1000个用户用的最多的时间，10000个用户用的最少的时间）。

问题2：页面点击数与页面浏览数什么概念，页面点击数过高会对系统的性能产生什么影响？答：页面点击数：又名“hits”，它包括了点击了某个网页后，浏览器为了显示此网页而附带来的所有图片等支持文件的数量。

“点击数”往往被用来衡量网站服务器的工作负载，也是衡量网站服务器性能的标准之一。

文件数量的增多，会增加网络流量。

页面浏览量（页面量）：又名“PageView”，它是指实际被点击的网页数量。

“页面浏览量”往往被用来衡量网站内容的受欢迎程度和被访问情况。

问题3：在LoadRunner中有个Anget，这个Anget具体起什么作用啊？在讲Robot的架构的时候好像也提到过，但是没有讲Anget具体作用，是不是LR与Robot中Anget作用一样的呢？答：Agent 的作用是提供一个宿主环境提供虚拟用户运行，在LoadRunner中叫做Load Generator。

问题4：这个章节中讲到了“响应时间”、“页面点击数”、“吞吐量”这几个概念，我想问一下，“响应时间”越快是不是就越好？“页面点击数”越少是不是就越好？“吞吐量”越大是不是就越好？答：性能是寻找执行效率与功能之间的平衡。

这些不过是性能分析所关注的。

不是越大越好。

问题5：loadrunner如何选择协议？答：首先要熟悉应用程序的架构，采用什么协议进行通讯的.因为LoadRunner主要是通过捕获客户端与服务器之间的数据通讯包，根据这些数据包来生成脚本的.所以，如果协议选择不正确的话，LoadRunn er就无法捕获客户端与服务器之间的数据通讯包。

网络测试工具使用中常见问题四十五：网络响应时间的测试与优化方法讨论随着互联网的发展和广泛应用，网络响应时间对用户体验和业务可用性至关重要。

本文将讨论网络响应时间的测试和优化方法，帮助用户更好地评估和改善网络的性能。

一、什么是网络响应时间网络响应时间是指从用户发出请求到服务器返回响应所经历的时间间隔。

它受多个因素影响，包括网络带宽、服务器性能、传输协议等。

对于用户来说，理想的网络响应时间是越短越好，通常以毫秒（ms）为单位计量。

二、网络响应时间的测试方法有多种测试方法可以评估网络响应时间，以下是常见的几种方法：1. Ping测试Ping测试是一种简单且常用的方法，可以测量到目标主机的响应时间，通常以毫秒为单位。

通过发送ICMP报文并记录往返时间，可以了解到网络的延迟和可用性。

2. Traceroute测试Traceroute测试可以显示网络中数据包传输的路径和经过的节点。

通过追踪数据包的路由路径，可以分析网络的性能瓶颈，并评估每个节点的响应时间。

3. 网络负载测试网络负载测试可以模拟多个用户同时访问服务器的情况，评估网络在高负载状态下的响应时间。

常见的负载测试工具包括Apache JMeter和LoadRunner等。

4. Web浏览器开发者工具现代的Web浏览器都提供了开发者工具，可以查看和分析网页加载的性能指标，包括网络请求的时间、渲染时间等。

通过这些工具，可以具体了解每个请求的响应时间，并找出性能瓶颈。

三、优化网络响应时间的方法在通过测试评估了网络响应时间之后，接下来可以采取一些优化方法来改善网络性能：1. 压缩传输数据压缩传输数据可以减少数据的大小，提高传输速度。

常见的压缩算法有Gzip和Deflate，可以在服务器端启用来压缩HTML、CSS、JavaScript等文件。

2. 使用CDN加速内容分发网络（CDN）可以将静态资源缓存到全球各地的服务器上，并通过就近节点提供更快的加载速度。

将网站的静态文件（如图片、CSS和JavaScript）部署到CDN上，可以显著提高响应时间。

服务器性能测试与评估方法服务器性能测试与评估是确保服务器正常运行和提高其性能的重要步骤。

通过科学的测试和评估方法，可以及时发现问题并采取相应的措施，以确保服务器的稳定性和可靠性。

本文将介绍几种常用的服务器性能测试与评估方法，帮助您更好地管理和优化服务器性能。

一、负载测试负载测试是服务器性能测试的基本方法之一，通过模拟多用户同时访问服务器，测试服务器在不同负载下的性能表现。

在进行负载测试时，可以使用专业的负载测试工具，如Apache JMeter、LoadRunner 等，设置不同的负载参数，如并发用户数、请求频率等，来模拟真实的用户访问情况，从而评估服务器的性能极限和稳定性。

在进行负载测试时，需要关注以下几个方面：1. 响应时间：即服务器响应用户请求的时间，响应时间越短，服务器性能越好。

2. 吞吐量：即服务器单位时间内处理的请求数量，吞吐量越大，服务器性能越高。

3. 错误率：即服务器在高负载情况下出现的错误率，错误率越低，服务器性能越稳定。

通过负载测试，可以全面了解服务器在不同负载下的性能表现，为后续的优化工作提供参考依据。

二、压力测试压力测试是测试服务器在极限负载下的性能表现，通过不断增加负载直至服务器崩溃或性能急剧下降，来评估服务器的极限承载能力。

在进行压力测试时，需要注意保护服务器数据和系统安全，避免因测试导致服务器故障或数据丢失。

在进行压力测试时，可以关注以下几个指标：1. 最大负载：即服务器能够承受的最大负载量，超过该负载量服务器性能急剧下降。

2. 响应时间：在极限负载下，服务器响应用户请求的时间，响应时间过长可能导致用户体验下降。

3. 故障率：在极限负载下，服务器出现故障的概率，故障率越低，服务器性能越可靠。

通过压力测试，可以评估服务器的极限承载能力，为服务器的容量规划和性能优化提供参考依据。

三、性能监控性能监控是持续监测服务器性能指标，及时发现和解决问题的有效手段。

通过性能监控工具，可以实时监测服务器的CPU利用率、内存占用、网络流量等指标，及时发现异常情况并采取相应的措施。

loadrunner响应时间和TPS例⼦：⼀个⾼速路有10个⼊⼝，每个⼊⼝每秒钟只能进1辆车1、请问1秒钟最多能进⼏辆车？TPS=102、每辆车需要多长时间进⾏响应？reponse time = 13、改成20辆车，每秒能进⼏辆？每辆车的响应时间是多长？TPS = 10，reponse time = 1 (10个为⼀等份，分成两等份，平均tps (10/1+10/2)/2=7.5 平均响应时间(2+1)/2=1.54、⼊⼝扩展到20个，每秒能进⼏辆？每辆车的响应时间是多长？TPS = 20，reponse time = 15、看看，现在TPS变了，响应时间没变，TPS和响应时间有关系吗？⽊有关系6、如何理解？TPS和响应时间在理想状态下都是额定值(联想运⾏⼀个压⼒测试场景来考虑)，把⼊⼝看成线程池，如果有20个⼊⼝，并发数只有10的时候，TPS就是10，⽽响应时间始终是1，说明并发数不够，需要增加并发数达到TPS的峰值。

7、同样是20个⼊⼝，如果并发数变成100的话，TPS和响应时间会怎么样呢？并发数到100的时候，就会出现堵车，堵车了平均每个车过去的时间就长了，把100个车按照20⼀份分成5份，第5份的等待时间就是最长的，从等待开始到这个车进去，实际花费了5秒，那100辆车都过去的响应时间就是（5+4+3+2+1）/5=3，平均的TPS就是（20/1+20/2+20/3+20/4+20/5)/5=9.13（我怎么感觉应该是100/（5+4+3+2+1）=6.67 完成的事务总数/完成事务数的时间，使⽤该⽅法计算出来的tps会稍微⼩些,可以乘以1.5倍作为当前tps）8、由此可知，TPS和响应时间宏观上是倒数关系，但是两者实际上⽊有直接的关系的，在上例中，系统只存在20个线程，100的并发就会造成线程的等待，引起平均响应时间从1秒增加到3秒，TPS从20下降到9，TPS和响应时间都是单独计算出来的，并不是互相算出来的！9、同样可知，在并发量保持不变的情况下，提⾼TPS的⼿段有⼏种？A、增加线程池的数量（⼊⼝）B、降低每辆车⼊关的时间（也就是提⾼单个线程的处理效率）10、从TPS和response time的定义查看这2者的区别？TPS = 在场景或者灰化步骤运⾏的每⼀秒钟中，每个事务通过、失败以及停⽌的次数也就是说，TPS = 总的通过、失败的事务总数/整个场景的运⾏时间；reponse time = 每个事务完成实际需要的时间/事务处理数⽬因此，这2个东西压根就是⽊有关系的！-------------------------------------------------------------------------Jmeter聚合报告中的，吞吐量=完成的transaction数/完成这些transaction数所需要的时间；平均响应时间=所有响应时间的总和/完成的transaction数；失败率=失败的个数/transaction数。

六.结果分析

监控指标数据分析 1.最大并发用户数： 应用系统在当前环境（硬件环境、网络环境、软件 环境（参数配置））下能承受的最大并发用户数。 在方案运行中，如果出现了大于3个用户的业务操 作失败，或出现了服务器shutdown的情况，则说明 在当前环境下，系统承受不了当前并发用户的负载 压力，那么最大并发用户数就是前一个没有出现这 种现象的并发用户数。 如果测得的最大并发用户数到达了性能要求，且各 服务器资源情况良好，业务操作响应时间也达到了 用户要求，那么OK。否则，再根据各服务器的资源 情况和业务操作响应时间进一步分析原因所在。
三.新加监控图




通过graph—add new graph或者在会话浏览器 窗口右击选择add new item—add new graph来 打开新加监控图页面 新加监控图页面默认显示监控到数据的部分资 源，可以将右上角的display only graphs containting data不选查看所有资源。 常用的5种资源是：vuser、transactions、web resources、web page breakdown、system resources 点击工具栏上的合并图按钮，可选择两个不同 的监控图进行合并查看
内存资源成为系统性能的瓶颈的征兆: 很高的换页率(high pageout rate); 进程进入不活动状态; 交换区所有磁盘的活动次数可高; 可高的全局系统CPU利用率; 内存不够出错(out of m分析 4.处理器： UNIX资源监控（Windows操作系统同理）中指标CPU占用率（CPU utilization），如果该值持续超过95%，表明瓶颈是CPU。可以考虑增 加一个处理器或换一个更快的处理器。如果服务器专用于SQL Server, 可接受的最大上限是80-85% 合理使用的范围在60%至70%。 Windows资源监控中，如果System\Processor Queue Length大于2， 而处理器利用率（Processor Time）一直很低，则存在着处理器阻塞。 CPU资源成为系统性能的瓶颈的征兆: 很慢的响应时间(slow response time) CPU空闲时间为零(zero percent idle CPU) 过高的用户占用CPU时间(high percent user CPU) 过高的系统占用CPU时间(high percent system CPU) 长时间的有很长的运行进程队列(large run queue size sustained over time)