loadrunner性能测试报告A
LoadRunner测试结果分析
LoadRunner测试结果分析一、LoadRunner测试结果分析之我见LoadRunner生成测试结果并不代表着这次测试结果的结束，相反，这次测试结果的重头戏才刚刚开始。
如何对测试结果进行分析，关系着这次测试的成功与否。
网上关于LoadRunner测试结果如何分析的介绍相当匮乏，在总结他人的观点和自己的实验体会基础上来介绍如何进行LoadRunner测试结果分析。
1. LoadRunner测试结果分析的第一步应该是查看分析综述（Analysis Summary），其包括统计综述（Statistics Summary）、事务综述（Transaction Summary）、HTTP 响应综述（HTTP Responses Summary）三部分。
在统计综述中查看Total Errors的数量，HTTP 响应综述中查看HTTP 404数量，若数值相对较大（HTTP 404则相对于HTTP 200），则说明系统测试中出错较多，系统系能有问题；另外查看事务的平均响应时间和其90%的事务平均响应时间，若时间过长，超过测试计划中的要求值，则说明系统的性能不满足我们的要求。
2. 第二步对LoadRunner测试结果图进行分析，首先对事务综述（Transaction Summary）进行分析，该图可以直观地看出在测试时间内事务的成功与失败情况，所以比第一步更容易判断出被测系统运行是否正常。
3. 接着分析事务平均响应时间（Average Transaciton Response Time），若事务平均响应时间曲线趋高，则说明被测系统处理事务的速度开始逐渐变慢，即被测系统随着运行时间的变化，整体性能不断下降。
当系统性能存在问题时，该曲线的走向一般表现为开始缓慢上升，然后趋于平稳，最后缓慢下降。
原因是：被测系统处理事务能力下降，事务平均响应时间变长，在曲线上表现为缓慢上升；而并发事务达到一定数量时，被测系统无法处理多余的事务，此时曲线变现为趋于平稳；当一段时间后，事务不断被处理，其数量减少，在曲线上表现为下降。
loadrunner测试报告
loadrunner测试报告标题：《深入了解LoadRunner测试报告》引言：在软件开发和测试过程中，性能测试是非常重要的一环。
而作为广泛应用的性能测试工具之一，LoadRunner提供了详细的测试报告，可以帮助开发人员和测试人员进行性能问题的分析和解决。
本文将深入探讨LoadRunner测试报告的内容和意义，以及如何正确解读和分析测试报告。
一、LoadRunner测试报告的概述LoadRunner测试报告是基于所执行的性能测试结果生成的一份详尽报告。
它包含了多个重要的信息和数据，用于评估系统在负载下的性能表现。
LoadRunner测试报告一般由多个部分组成，包括概要信息、实际负载情况、响应时间分析、错误率统计、并发用户数、资源占用情况等。
二、测试报告的概要信息LoadRunner测试报告的概要信息部分提供了对整个测试过程的总体概述。
这一部分包括测试的目的和背景、测试场景和测试数据的设置、测试运行时间、测试结果的关键指标等。
通过概要信息，我们可以了解测试的整体情况，为后续的分析提供背景和依据。
三、实际负载情况的分析实际负载情况是LoadRunner测试报告中一个非常重要的部分。
通过分析实际负载情况，我们可以了解系统在不同负载下的性能表现。
在这一部分中，我们将关注并发用户数、事务响应时间、吞吐量等。
通过对负载情况的分析，我们可以确定系统在预期负载下的性能状况，并找出可能存在的性能瓶颈。
四、响应时间分析响应时间是系统性能的一个重要指标，也是用户体验的直接体现。
在LoadRunner测试报告中，响应时间分析提供了针对每个事务的详细响应时间数据。
我们可以通过对响应时间的分析，找出系统中响应时间过长的事务，并进行优化。
此外，还可以通过比较不同负载下的响应时间数据，进一步了解系统对负载变化的适应能力。
五、错误率统计错误率统计是测试报告中的又一重要部分。
通过统计测试过程中出现的错误次数和错误率，我们可以快速定位系统中存在的问题。
LoadRunner性能测试分析
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。
LoadRunner性能测试报告
LoadRunner性能测试报告一、背景介绍在当今互联网时代，性能测试已变得非常重要。
性能测试旨在评估系统在不同负载条件下的性能，为系统的稳定性和可扩展性提供准确的数据。
本报告旨在介绍一次使用LoadRunner进行的性能测试，并对测试结果进行分析和总结。
二、目标与方法测试目标：评估被测系统在不同负载条件下的性能表现，包括吞吐量、响应时间和并发用户数等指标。
测试方法：使用LoadRunner进行负载测试，以模拟真实的用户行为。
测试包括各种场景，如登陆、浏览、和下单等。
三、测试环境被测系统：一个在线购物网站测试环境：LoadRunner 12.0、Windows Server 2024、Oracle数据库、Apache Tomcat四、测试过程1.阶段一：压力测试在此阶段，使用LoadRunner模拟不同的用户并发访问网站，逐渐增加负载，直到达到系统峰值。
主要目的是评估系统在高负载下的性能表现。
测试结果表明，在800个并发用户的情况下，系统的吞吐量为500请求/秒，平均响应时间为1.5秒。
超过800个并发用户后，系统响应时间迅速增加，导致系统崩溃。
2.阶段二：稳定性测试在此阶段，使用LoadRunner模拟固定数量的并发用户访问网站，持续一段时间，观察系统的稳定性和可扩展性。
测试结果表明，在500个并发用户的情况下，系统的吞吐量为300请求/秒，平均响应时间为1.2秒。
系统能够在高负载下保持稳定，并能够处理更多的并发请求。
3.阶段三：负载均衡测试在此阶段，使用LoadRunner模拟多个负载均衡服务器并发访问网站，测试负载均衡的性能和可靠性。
测试结果表明，在3个负载均衡服务器的情况下，系统的吞吐量为900请求/秒，平均响应时间为1.3秒。
负载均衡服务器能够有效分发请求，提高系统的性能和可靠性。
五、测试总结1.系统在高负载下的性能表现不理想，需要对系统进行优化和扩展。
2.系统能够在中等负载下保持稳定，并能够处理更多的并发请求。
LoadRunner生成测试报告
LoadRunner⽣成测试报告//上⼀篇的代码有点问题，问题出在 web_reg_find()函数中，这个函数简单的说是搜索下⼀步操作的请求对象（html）页⾯中是否存在相应的⽂本字符串。
所以⽤在登录操作中，它搜索的是主页.html，⽤在注册中它搜索的就是注册页⾯，这⾥必须得感谢下51test论坛的luming同学帮我解决了这个问题。
（所以虽然可以回放成功，但其实只是运⽓好，上⼀篇的⽰例代码就不去修改了,去掉web_reg_find函数就⾏了）。
（⼀）代码1 Action()2 {3 /*集合点*/4 lr_rendezvous("同时登录");56 /*事务开始*/7 lr_start_transaction("login");89 //加载相应的url10 web_url("WebTours",11 "URL=http://127.0.0.1:1080/WebTours/",12 "Resource=0",13 "RecContentType=text/html",14 "Referer=",15 "Snapshot=t44.inf",16 "Mode=HTML",17 LAST);1819 //检查下⼀步操作请求对象（HTML页⾯）中是否存在相应的⽂本字符串20 web_reg_find("Text=Welcome,","Search=Body",LAST);2122 //登录23 web_submit_form("login.pl",24 "Snapshot=t45.inf",25 ITEMDATA,26 "Name=username", "Value={username}", ENDITEM,27 "Name=password", "Value={password}", ENDITEM,28 "Name=login.x", "Value=58", ENDITEM,29 "Name=login.y", "Value=11", ENDITEM,30 LAST);31 /*事务结束*/32 lr_end_transaction("login", LR_AUTO);33 return 0;34 }（⼆）设置、运⾏场景1. 运⾏Controller。
LoadRunner常见测试结果分析（转）
LoadRunner常见测试结果分析（转）
在测试过程中，可能会出现以下常见的几种测试情况：
一、当事务响应时间的曲线开始由缓慢上升，然后处于平衡，最后慢慢下降这种情形表明：
* 从事务响应时间曲线图持续上升表明系统的处理能力在下降，事务的响应时间变长；
* 持续平衡表明并发用户数达到一定数量，在多也可能接受不了，再有请求数，就等待；
* 当事务的响应时间在下降，表明并发用户的数量在慢慢减少，事务的请求数也在减少。
如果系统没有这种下降机制，响应时间越来越长，直到系统瘫痪。
从以上的结果分析可发现是由以下的原因引起：
1. 程序中用户数连接未做限制，导致请求数不断上升，响应时间不断变长；
2. 内存泄露；
二、CPU的使用率不断上升，内存的使用率也是不断上升，其他一切都很正常；
表明系统中可能产生资源争用情况；
引起原因：
开发人员注意资源调配问题。
三、所有的事务响应时间、cpu等都很正常，业务出现失败情况；
引起原因：
数据库可能被锁，就是说，你在操作一张表或一条记录，别人就不能使用，即数据存在互斥性；
当数据量大时，就会出现数据错乱情况。
性能测试报告模板
性能测试报告模板一、测试概述。
性能测试是软件测试的一种，其目的是评估系统的性能，包括响应时间、吞吐量、并发用户数等指标。
本次性能测试报告旨在对系统进行全面的性能测试，并提供详细的测试结果和分析，以便于开发团队和管理团队了解系统的性能状况，及时发现和解决问题。
二、测试环境。
1. 测试对象，XXX系统（版本号）。
2. 测试工具，LoadRunner。
3. 测试环境，生产环境模拟环境。
4. 测试时间，2022年1月1日-2022年1月7日。
三、测试指标。
1. 响应时间，用户请求系统后，系统响应的时间。
2. 吞吐量，系统单位时间内处理的请求数量。
3. 并发用户数，同时在线的用户数量。
4. CPU、内存、磁盘等资源利用率。
四、测试过程。
1. 测试准备，梳理系统功能模块，确定测试场景和测试用例。
2. 测试执行，根据测试计划，执行性能测试，记录测试数据。
3. 测试分析，对测试结果进行分析，找出性能瓶颈和问题点。
4. 测试报告，编写性能测试报告，总结测试结果和分析结论。
五、测试结果。
1. 响应时间，系统响应时间稳定在2-3秒之间，符合用户预期。
2. 吞吐量，系统吞吐量在高峰时段能够达到每秒处理1000个请求。
3. 并发用户数，系统能够支持1000个并发用户同时在线。
4. 资源利用率，系统资源利用率在合理范围内，未出现明显的性能瓶颈。
六、测试分析。
1. 性能瓶颈，系统在高并发情况下，部分功能模块响应时间略有增加，需要进一步优化。
2. 优化建议，对系统关键功能模块进行性能优化，提高系统的并发处理能力。
3. 测试总结，本次性能测试结果较为理想，系统整体性能良好，但仍需持续关注和优化。
七、测试结论。
经过本次性能测试，系统在响应时间、吞吐量、并发用户数等方面表现良好，但仍存在一些性能瓶颈，需要进一步优化。
建议开发团队根据测试分析结果，对系统进行性能优化，以确保系统在高负载情况下依然能够稳定运行。
八、附录。
1. 测试用例。
LOADRUNNER稳定性测试报告
LOADRUNNER稳定性测试报告1.引言稳定性测试是软件开发过程中非常重要的一环，它能够评估系统在长时间高负载条件下的表现，发现潜在的性能问题，并为性能优化提供依据。
本报告通过使用LOADRUNNER进行稳定性测试，对系统的稳定性进行评估，并提供相关测试结果和分析。
2.测试目标本次稳定性测试的目标是评估系统在长时间高负载情况下的性能表现，并寻找系统可能存在的潜在性能问题。
3.测试环境- 系统环境：Windows Server 2024-软件版本：LOADRUNNER12.5- 测试工具：LOADRUNNER Controller和LOADRUNNER Agent4.测试过程4.1准备阶段在测试之前，我们首先对系统进行了性能需求分析，并确定了测试场景、用户行为脚本和负载模型。
同时，我们对系统和测试环境进行了配置和准备，包括安装LOADRUNNER软件、配置测试环境、准备测试数据等。
4.2测试步骤我们按照预先确定的测试场景和负载模型，使用LOADRUNNER Controller进行测试。
测试期间，我们监控系统的性能指标，并记录关键数据，如响应时间、吞吐量和错误率等。
4.3结果分析执行稳定性测试后，我们对测试结果进行了整理和分析。
通过对比不同负载下的性能指标，我们可以评估系统在高负载情况下的可靠性和稳定性，并发现潜在的性能瓶颈和问题。
5.测试结果5.1响应时间在测试期间，我们记录了系统的平均响应时间，并根据负载情况绘制了相应的图表。
从结果可以看出，随着负载增加，系统的响应时间逐渐增加。
但整体来说，系统的响应时间在可接受的范围内，并没有出现明显的性能问题。
5.2吞吐量我们还记录了系统的吞吐量，即每秒钟处理的请求数量。
通过对比不同负载下的吞吐量，我们可以评估系统的处理能力。
测试结果显示，系统在高负载情况下的吞吐量仍然维持在较高的水平，没有出现明显的性能下降。
5.3错误率我们还跟踪了系统的错误率，即请求失败或出错的比例。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
软件测试性能测试报告
--百度网站访问性能测试
班级：XX
姓名：XX
学号：XX
指导老师：XX
2012年6月2日
目录
1 概述 (3)
1.1 目的 (3)
1.2 背景 (3)
1.3 范围 (3)
2 测试概要 (3)
2.1 测试环境 (3)
2.2 人力资源 (3)
2.3 测试工作量 (4)
3 测试内容及方法 (4)
3.1 测试需求/目标 (4)
3.2 测试内容 (4)
3.3 测试工具 (4)
4 测试结果及分析 (4)
4.1 网站处理性能评估 (4)
4.2并发登录用户测试 (5)
5 结果分析 (6)
5.1 场景执行情况 (6)
5.2 Statistics Summary（统计信息摘要） (6)
5.3 Transaction Summary（事务摘要） (7)
5.4 HTTP Responses Summary（HTTP响应摘要） (7)
5.5 并发数分析 (8)
5.6 响应时间 (9)
5.7 每秒点击数 (9)
1 概述
1.1 目的
本测试报告为百度的首页面访问的性能测试报告，目的在于总结测试阶段的测试以及分析测试结果，描述网站是否符合需求。
1.2 背景
考虑到用户数量及数据的增多给服务器造成压力不可估计，因此计划对网站负载性能测试，在系统配置不变的情况下，在一定时间内，服务器在高负载情况下的性能行为表现，便于对系统环境进行正确的分析及评估。
1.3 范围
本次测试主要是百度首页面访问的性能测试。
2 测试概要
2.1 测试环境
PC机：dell笔记本
操作系统：windows 7
测试机与被测服务器在同一局域网进行，排除了网速限制及网速度不稳定性。
2.2 人力资源
下表列出了所有参与此项目的测试人员：
2.3 测试工作量
3 测试内容及方法
3.1 测试需求/目标
在大用户量、数据量的超负荷下，获得服务器运行时的相关数据，从而进行分析系统的稳定性。
3.2 测试内容
本次测试主要是对百度首页访问操作在大负荷情况下处理数据的能力及承受能力。
测试方法：
3.3 测试工具
主要测试工具为：LoadRunner性能测试工具
辅助软件：FastStone Caoture，Word2007
4 测试结果及分析
4.1 网站处理性能评估
这次测试属于局域网环境进行，排除了外网的网速限制及不稳定性。
4.2并发登录用户测试
测试内容：
这次测试没有加入思考时间（think time），只是简单的百度首页页面的响应。
说明：用户的整个执行流程都录制在Action(循环)部分，所以Vuser_int (开始)和Vuser_end(结束)部分为空。
Action_Transaction部分的时间为运行整个Action脚本所需的时间。
整个Action的平均响应时间为：71.77秒。
说明：所有响应事务数为：37个，1359个失败，187个停止。
5 结果分析
5.1 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，如上图所示。
从该图我们知道，本次测试从2012/6/2 13:52 开始，到2012/6/2 14:02结束，共历时10分。
5.2 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，如图所示。
从该图我们得知，本次测试运行的最大并发数为200，总吞吐量为28,824,240字节，平均每秒的吞吐量为48,121字节，总的请求数为6,213，平均每秒的请求为10.372，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。
5.3 Transaction Summary（事务摘要）
该部分给出了场景执行结束后相关Action的平均响应时间、通过率等情况，如上图所示。
从该图我们得到每个Action的平均响应时间与业务成功率。
5.4 HTTP Responses Summary（HTTP响应摘要）
该部分显示在场景执行过程中，每次HTTP请求发出去的状态，是成功还是失败，都在这里体现，如图5- 6所示。
从图中可以看到，在本次测试过程中LoadRunner共模拟发出了6213次请求（与“统计信息摘要”中的“Total Hits”一致），其中“HTTP 200”的是6190次，而“HTTP 204”则有23，说明在本次过程中，经过发出的请求大部分都能正确响应了，但还是有部分未得到任何返回内容，但未影响测试结果，“HTTP 200”表示请求被正确响应，而“HTTP 204”表示服务器成功处理了请求，但未返回任何内容。
5.5 并发数分析
“Running Vusers（运行的并发数）”显示了在场景执行过程中并发数的执行情况。
它们显示Vuser的状态、完成脚本的Vuser的数量以及集合统计信息，将这些图与事务图结合使用可以确定Vuser的数量对事务响应时间产生的影响。
上图显示了百度性能测试过程中Vusers运行情况，从图中我们可以看到，Vusers的运行趋势与我们场景执行计划中的设置是一样，表明在场景执行过程中，Vusers是按照我们预期的设置运行的，没有Vuser出现运行错误，这样从另一个侧面说明我们的参数化设置是正确的，因为使用唯一数进行参数化设置，如果设置不正确，将会导致Vuser运行错误。
5.6 响应时间
这张图是平均事务响应时间与结果摘要中的“Transaction Summary”合成的。
此次测试用户操作流程简单，但200并发用户对服务器造成高度负载，服务器运行不稳定。
从设置200人的压力分析，响应速度太慢，超出用户的感觉快速响应时间。
5.7 每秒点击数
“Hits per Second（每秒点击数）”反映了客户端每秒钟向服务器端提交的请求数量，如果客户端发出的请求数量越多，与之相对的“Average Throughput
(bytes/second)”也应该越大，并且发出的请求越多会对平均事务响应时间造成影响，所以在测试过程中往往将这三者结合起来分析。
从图中可以看出，“Hits per Second”正常，而“Average Throughput (bytes/second)”不正常，则表示服务器虽然能够接受服务器的请求，但返回结果较慢，可能是程序处理缓慢。