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
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。
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。
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。
性能测试中的响应时间指标解析
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
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!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
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
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。
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LoadRunner响应时间与用户体验时间不一
致问题的深入分析
在新一代一期项目非功能测试过程中，我们发现了LoadRunner测试响应时间与客户端实际用户体验时间不一致的现象。
例如员工渠道上线后，客户体验时间远远超过了LoadRunner测试响应时间。
本文针对这一现象深入研究了导致二者不一致的原因并提供了意见和建议，现与大家分享。
1、用户体验时间
用户通过浏览器访问Web服务器时，体验时间可以细化。
如下图所示，体验时间包括用户感应时间、浏览器处理时间、网络传输延时和后端服务器处理时间。
2、LoadRunner单次事务响应时间度量
我们通常将核心业务操作定义为事务，在LoadRunner脚本中具体为web_url()、web_submit_data()等函数调用。
下面举例计算单个事务响应时间，定义一次web_url()调用为事务，web_url函数中请求4个文件。
LoadRunner 获取每个资源都要经过反应、第一次缓冲和接收三个阶段，反应阶段包括DNS解析、建立初始连接、SSL握手、FTP认证；第一缓冲时间是显示从初始HTTP请求（通常为GET）到成
功收到Web服务器返回的第一次缓冲所经过的时间；接收时间显示在服务器发出的最后一个字节到达，即下载完成之前所有的时间；客户端时间显示由于浏览器反应时间或其他客户端相关延迟而导致请求在客户机上延迟的平均时间。
LoadRunner 执行web_url()语句时，请求资源的先后顺序不依赖代码书写顺序，导致很难直接确定执行web_url()的开始时间，但可以借助LoadRunner的分析工具模块页面诊断器（Web Page Diagnostics）获取事务开始时刻和结束结束。
在Web Page Diagnostics中可以获取资源下载完成时刻（Scenario Elapsed Time）和花费时间（Page Component's Download Time），二者之差即为资源下载的开始时刻，资源开始下载的最小时刻为事务的开始时刻；在Web Page Diagnostics中资源下载完成时刻（Scenario Elapsed Time）最大值为事务的结束时刻。
结束时刻与开始时刻之差为单次事务响应时间。
LoadRunner单次事务响应时间取决于资源下载时间的最大值，下载时间包括第一次缓冲时间、接收时间等。
3、结论与建议
综上所述，LoadRunner测试响应时间不包括用户浏览器的JS文件解析执行、渲染、布局、绘制和人眼识别所需时间，只包括网络延时和后端服务时间。
这也从侧面说明LoadRunner主要用来测试后端服务器性能和处理能力。
LoadRunner测试时间与用户体验时间的差异如下表：
一般情况下LoadRunner测试的响应时间小于用户实际体验时间。
针对后续非功能测试，本文提出以下测试建议：
（1）如果测试目的要求获取用户体验时间，需要在LoadRunner测试响应时间的基础上考虑添加误差因子；
（2）如果用户实际体验的时间远大于LoadRunner测试响应时间，需要重点分析排查JS解释执行、渲染等问题；
（3）如果LoadRunner测试响应时间较长，可以借助First Buffer Time、Client Time、Receive Time 等分析确认网络问题、后端服务问题和页面元素问题。