Loadrunner性能测试常用15种的分析点
LoadRunner性能测试指标参考
性能测试指标参考目录1术语 (2)1.1响应时间 (2)1.2并发用户数 (2)1.3在线用户数 (2)1.4吞吐量 (3)2 Vuser图 (3)2.1 “运行Vuser ”图（Running Vusers） (3)2.2 “集合”图(Rendezvous) (3)3 错误图 (3)3.1 “每秒错误数（按描述）”图（Error Statistics） (3)4 事务图 (4)4.1 “平均事务响应时间”图（Average Transaction Response Time） (4)4.2“负载下的事务响应时间”图（Running Vuser –Average Transaction Response Time） (4)4.3“页面细分”图（Web Page Diagnostics图） (5)4.4“每秒事务数”（Transactions per second 简称：TPS） (6)5 Web资源图 (6)5.1“每秒点击次数”图（Hits per Second） (6)5.2“吞吐量”图（Throughput） (6)6 系统资源图 (6)6.1 LoadRunner下监控的UNIX资源指标 (6)6.1.1平均负载（Average load） (6)6.1.2 CPU利用率（CPU utilization） (7)6.1.3 每秒传入的包数（Paging rate） (7)6.2使用NMON工具监控Linux资源 (7)6.2.1 系统资源汇总（SYS_SUMM） (7)6.2.2 磁盘资源汇总（DISK_SUMM） (8)6.2.3 内存资源（MEM） (8)7 网络监控器图 (9)7.1 “网络延迟时间”图（Network Delay Time） (9)8 数据库服务器资源图 (10)8.1 Oracle服务器监控度量 (10)8.1.1 添加Oracle自定义计数器 (11)8.1.2 性能分析工具Statspack所提供的性能分析指标 (15)8.2 SQL Server服务器监控度量 (18)1术语1.1响应时间响应时间是从请求到响应所需时间，从客户端请求开始，结束于来自服务器的响应并呈现页面的时间。
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检查点函数
LoadRunner检查点函数一、什么是LoadRunner检查点函数？在软件测试中，检查点用于验证应用程序在运行过程中是否符合预期。
LoadRunner 是一款流行的性能测试工具，它提供了多种类型的检查点函数，用于验证系统的性能和响应时间。
LoadRunner检查点函数是一组用于检查应用程序在负载情况下的性能和响应时间的函数。
这些函数可以在脚本中插入，以便在运行测试期间验证系统的正确性和稳定性。
通过使用检查点函数，测试人员可以确保应用程序在负载条件下的性能满足预期。
二、为什么需要使用LoadRunner检查点函数？在进行性能测试时，我们需要确保系统在负载情况下的性能和响应时间符合预期。
使用LoadRunner检查点函数可以帮助我们实现以下目标：1.验证系统的正确性：通过设置检查点，我们可以验证系统是否按照预期的方式运行。
例如，我们可以检查某个特定页面是否正确加载，是否包含预期的数据等。
2.检查响应时间：性能测试的一个重要指标是系统的响应时间。
通过使用LoadRunner的响应时间检查点函数，我们可以测量系统的响应时间，并与预期的响应时间进行比较，以确定系统是否满足性能要求。
3.验证负载情况下的稳定性：在负载情况下，系统可能会出现性能下降或崩溃的情况。
通过使用LoadRunner的稳定性检查点函数，我们可以验证系统在负载情况下的稳定性，并检查是否存在性能问题。
4.监控系统资源：性能测试还需要监控系统的资源使用情况，如CPU利用率、内存使用量等。
使用LoadRunner的资源检查点函数，我们可以监控系统资源的使用情况，并根据需要进行调整。
三、LoadRunner检查点函数的类型LoadRunner提供了多种类型的检查点函数，用于验证系统的性能和响应时间。
以下是一些常用的检查点函数类型：1. 文本检查点文本检查点用于验证页面中的文本内容是否符合预期。
它可以检查页面中的静态文本、动态文本和数据库中的文本。
具体实例教你如何做LoadRunner结果分析
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。
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。
利用LoadRunner进行性能测试和结果分析
在场景执行的时候,虚拟用户的事务执行生成了结果数据,为了在执行测试期间监控场景的执行情况,我们可以用loadrunner的在线监测工具.为了观察执行结束后的总结情况, 你可以用下列工具:➤虚拟用户的执行日志文件包含了每个虚拟用户在场景中运行的所有记录,这些文件位于场景结果文件的目录中.(在单个用户的执行模式下,这些文件位于脚本目录中)➤控制器的输出窗口显示了场景执行的过程,如果场景执行失败,可以在这个输出窗口中找到有用的调试信息.➤分析图表帮助你定位系统的性能表现,并且提供有关事务和虚拟用户的有用信息,你也可以通过关联不同运行场景的结果到一个图表中来比较不同的图表,从而更加准确的定位性能问题➤图表数据和原始数据视图用Excel格式显示了生成图表数据的真实原始数据, 为了更深入的分析,你也可以把这些文件存储起来.➤分析模块提供的报告功能让你可以从整体上浏览整个性能的报告,包括每个图表的数据,你也可以创建一个Word格式的文件,其中会自动创建用户需要的各种格式.分析模块提供的常用图表可以分为以下一些主要类别:➤虚拟用户图表提供了虚拟用户的状态和统计信息➤错误信息图表提供了场景中错误发生的信息➤事务图表提供事务的性能和响应时间信息➤Web资源图表提供了吞吐量,每秒点击,HTTP每秒响应,每秒重试次数和web用户每秒下载页面的信息等➤Web页面细分图提供每个Web页面组件的大小和下载时间图等➤用户自定义数据点图提供用户自定义数据点的信息图等➤系统资源图表提供场景执行期间我们通过计数器添加的系统的资源统计信息➤网络监控图表提供网络延迟的图表信息➤防火墙服务器监控图表提供防火墙服务器的资源图表➤Web 服务器资源图表提供Web服务器比如Apache, IIS服务器等的资源使用信息➤Web 应用服务器图表提供各种web应用服务器的资源使用情况➤数据库服务器资源图表提供数据库服务器的资源使用情况此外,还提供了其他一些不太常用的图表信息,图表信息的多少取决于你的被测对象和场景中监控器以及计数器的选择情况. 下次我们会重点分析虚拟用户图表. 今天主要介绍虚拟用户类型和错误类型两种图表虚拟用户类型的图表可以提供三个图，分别是：* 运行虚拟用户图* 虚拟用户汇总图* 集合点图其中虚拟用户图显示的是执行负载测试的每一秒执行脚本的虚拟用户个数，以及他们的状态。
LoadRunner性能测试指标分析
LoadRunner性能测试指标分析·Memory:·Available Mbytes简述：可用物理内存数.如果Available Mbytes的值很小（4 MB或更小），则说明计算机上总的内存可能不足，或某程序没有释放内存。
参考值：4 MB或更小，至少要有10%的物理内存值·Page/sec (Input/Out)简述：为了解析硬页错误，从磁盘取出或写入的页数。
一般如果Page/sec持续高于几百，那么您应该进一步研究页交换活动。
有可能需要增加内存，以减少换页的需求（你可以把这个数字乘以4k就得到由此引起的硬盘数据流量）。
Pages/sec的值很大不一定表明内存有问题，而可能是运行使用内存映射文件的程序所致。
参考值：·Page Fault简述：处理器每秒处理的错误页（包括软/硬错误）。
当处理器向内存指定的位置请求一页（可能是数据或代码）出现错误时，这就构成一个Page Fault。
如果该页在内存的其他位置，该错误被称为软错误（用Transition Fault/sec记数器衡量）；如果该页必须从硬盘上重新读取时，被称为硬错误。
许多处理器可以在有大量软错误的情况下继续操作。
但是，硬错误可以导致明显的拖延。
参考值：·Page Input/sec简述：为了解决硬错误页，从磁盘上读取的页数。
参考值：·Page reads/sec简述：为了解决硬错误页，从磁盘上读取的次数。
解析对内存的引用，必须读取页文件的次数。
阈值为>5.越低越好。
大数值表示磁盘读而不是缓存读。
参考值：·Cache Bytes简述：文件系统缓存，默认情况下为50%的可用物理内存。
如IIS5.0运行内存不够时，它会自动整理缓存。
需要关注该计数器的趋势变化。
该指标只显示最后一次观察的值，它不是一个平均值。
参考值：·pool paged bytes简述: 指在分页池中的字节数，分页池是系统内存中可供对象使用的一个区域。
loadrunner中各性能指标解释
Transactions（用户事务分析）用户事务分析是站在用户角度进行的基础性能分析。
1、Transation Sunmmary（事务综述）对事务进行综合分析是性能分析的第一步，通过分析测试时间内用户事务的成功与失败情况，可以直接判断出系统是否运行正常。
2、Average Transaciton Response Time（事务平均响应时间）“事务平均响应时间”显示的是测试场景运行期间的每一秒内事务执行所用的平均时间，通过它可以分析测试场景运行期间应用系统的性能走向。
例：随着测试时间的变化，系统处理事务的速度开始逐渐变慢，这说明应用系统随着投产时间的变化，整体性能将会有下降的趋势。
3、Transactions per Second（每秒通过事务数/TPS）“每秒通过事务数/TPS”显示在场景运行的每一秒钟，每个事务通过、失败以及停止的数量，使考查系统性能的一个重要参数。
通过它可以确定系统在任何给定时刻的时间事务负载。
分析TPS主要是看曲线的性能走向。
将它与平均事务响应时间进行对比，可以分析事务数目对执行时间的影响。
例：当压力加大时，点击率/TPS曲线如果变化缓慢或者有平坦的趋势，很有可能是服务器开始出现瓶颈。
4、Total Transactions per Second（每秒通过事务总数）“每秒通过事务总数”显示在场景运行时，在每一秒内通过的事务总数、失败的事务总署以及停止的事务总数。
5、Transaction Performance Sunmmary（事务性能摘要）“事务性能摘要”显示方案中所有事务的最小、最大和平均执行时间，可以直接判断响应时间是否符合用户的要求。
重点关注事务的平均和最大执行时间，如果其范围不在用户可以接受的时间范围内，需要进行原因分析。
6、Transaction Response Time Under Load（事务响应时间与负载）“事务响应时间与负载”是“正在运行的虚拟用户”图和“平均响应事务时间”图的组合，通过它可以看出在任一时间点事务响应时间与用户数目的关系，从而掌握系统在用户并发方面的性能数据，为扩展用户系统提供参考。
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Loadrunner常用15种的分析点
Yoyo老师经常在教学过程中遇到同学说不知道LR测试过程中的分析点有哪些，现在在这里统一给同学们做下解答：LR的性能测试分析点有如下15种：
1、Vusers：提供了生产负载的虚拟用户运行状态的相关信息，可以帮助我们了解负载生成的结果。
2、Rendezvous（负载过程中集合点下的虚拟用户）：当设置集合点后会生成相关数据，反映了随着时间的推移各个时间点上并发用户的数目，方便我们了解并发用户的变化情况。
3、Errors（错误统计）：通过错误信息可以了解错误产生的时间和错误类型，方便定位产生错误的原因。
4、Errors per Second（每秒错误）：了解在每个时间点上错误产生的数目，数值越小越好。
通过统计数据可以了解错误随负载的变化情况，定为何时系统在负载下开始不稳定甚至出错。
5、Average Transaction Response Time（平均事务响应时间）：反映随着时间的变化事务响应时间的变化情况，时间越小说明处理的速度越
快。
如果和用户负载生成图合并，就可以发现用户负载增加对系统事务响应时间的影响规律。
6、Transactions per Second（每秒事务）：TPS吞吐量，反映了系统在同一时间内能处理事务的最大能力，这个数据越高，说明系统处理能力越强。
7、Transactions Summary（事务概要说明）统计事物的Pass数和Fail数，了解负载的事务完成情况。
通过的事务数越多，说明系统的处理能力越强；失败的事务数越小说明系统越可靠。
8、Transaction performance Summary(事务性能概要)：事务的平均时间、最大时间、最小时间柱状图，方便分析事务响应时间的情况。
柱状图的落差越小说明响应时间的波动小，如果落差很大，说明系统不够稳定。
9、Transaction Response Time Under Load（用户负载下事务响应时间）：负载用户增长的过程中响应时间的变化情况，该图的线条越平稳，说明系统越稳定。
10、Transactions Response time(事务响应时间百分比)：不同百分比下的事务响应时间范围，可以了解有多少比例的事物发生在某个时间内，也可以发现响应时间的分布规律，数据越平稳说明响应时间变化
越小。
11、Transaction Response Time（各时间段上的事务数）：每个时间段上的事务个数，响应时间较小的分类下的是无数越多越好。
12、Hits per Second（每秒点击）：当前负载重对系统所产生的点击记录，每一次点击相当于对服务器发出了一次请求，数据越大越好。
13、Throughput（吞吐量）：系统负载下所使用的带宽，该数据越小说明系统的带宽依赖就越小，通过这个数据可以确定是不是网络出现了瓶颈。
14、HTTP Responses per Second（每秒HTTP响应）：每秒服务器返回各种状态的数目，一般和每秒点击量相同。
点击量是客户端发出的请求数，而HTTP响应数是服务器返回的响应数。
如果服务器的响应数小于点击量，那么说明服务器无法应答超出负载的连接请求。
15、Connections per Second（每秒连接）：统计终端的连接和新建的连接数，方便了解每秒对服务器产生连接的数量。
同时连接数越多，说明服务器的连接池越大，当连接数随着负载上升而停止时，说明系统的连接池已满，通常这时候服务器会返回504错误。
需要修改服务器的最大连接来解决该问题。