LoadRunner性能测试指标
Process(process_name)\\ Pool Nonpaged
Bytes。
Proce Page Faults/sec 将进程产生的页故障与系统产生的相比
ss
较，以判断这个进程对系统页故障产生
的影响。
Private Bytes 此进程所分配的无法与 其它 进程共享
的当前字节数量。如果系统性能随着时
Send Time 是将事务写入测试服务器的缓冲必要时间 ，单位秒 Response Time 是客户端请求接受测试服务器响应的必要时间，单位秒 Process Time 处理数据的必要时间 Load Size 负载测试时开启的虚拟客户数量〕 Rounds 在测试会话期间执行议程脚本的时间数 Attempted Connections 尝试连接测试服务器的数量 HTTP Response Status 每一个 http 响应被结束的时间数量 Response Data Size 由测试服务器发送的响应大小，单位字节。
超过 90%,那么很可能存在处理器瓶颈.
如果发现 processor queue length 显示
的队列长度超过 2,而处理器的利用率
却一直.
Physi %DiskTime 指所选磁盘驱动器忙于为读或写入请求
cal
提供服务所用的时间的百分比。
监视您认为可能在泄露内存的进程的
Process\\Private Bytes、Process\\Working
Set 和 Process\\Handle Count。如果您怀
疑是内核模式进程导致了泄露，则还应
该监视 Memory\\Pool Nonpaged Bytes、
Memory\\ Pool Nonpaged Allocs 和
表示磁盘读而不是缓存读。
Cache Bytes 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
内存泄露
如果您怀疑有内存泄露，请监视
Memory\\ Available Bytes 和 Memory\\
Committed Bytes，以观察内存行为，并
时，被称为硬错误。许多处理器可以在 引起（也可能是
有大量软错误的情况下继续操作。但是， 缓存太大， 导致
硬错误可以导致明显的拖延。
系统内存太少）。
为了解决硬错误页，从磁盘上读取的页
数。
>5 越低越好
为了解决硬错误页，从磁盘上读取的次
reads/sec 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
/磁盘个数。
要更换更快的硬
Avg.Disk 如果计算出来的每磁盘的 I/O 数大于磁
盘。
Write
盘的处理能力，那么磁盘存在瓶颈。
QueueLength
Disk Read/sec
Disk
Write/sec
附：
1、SQL 数据库： 1． User 0 Connections (用户连接数，也就是数据库的连接数量)； 2． Number of deadlocks/Sec/－Total （数据库死锁） 3． Memory\ Availalle Mbyte 内存监控 (可用内存) 4． Physicsdisk \disk time \－Total（磁盘读写总时间）（出现瓶颈时检查读磁 盘的时间长还是写磁盘的时间长） 5． Butter Caile hit(数据库缓存的选取命中率) 6． 数据库的命中率不能低于 92％ 2、Web Server： 1． Processor \ Processon time \ Tatol cpu 时间 2． Memory \ Availalle MbyteAvai 应用服务器的内存 3． Requst Quened 进入 HTTP 队列的时间；队列/每秒 4． Total request 总请求数时间 5． Avg Rps 平均每秒钟响应次数＝ 总请求时间 / 秒数 6． Avg time to last byte per terstion （mstes）平均每秒迭代次数 ； 上一个 页面到下一个页面的时间是你录入角本的一个过程的执行 7． Http Error 无效请求次数 8． Send 发送请求次数字节数 Webload 的压力参数： l Load Size(压力规模大小) l Round Time(请求时间) l Rounds (请求数) l Successful Rounds（成功的请求） l Failed Rounds （失败的请求） l Rounds Per Second （每秒请求次数）(是指你录入角本的任务在一秒中执行 的次数，类似 Avg time to last byte per terstion （mstes）) l Successful Rounds Per Second(每秒成功的请求次数) l Failed Rounds Per Second（每秒失败的请求次数） l Page Time 页面响应时间 l Pages （页面数） l Pages Per Second （每秒页面响应数） l H it Time（点击时间）
间而降低，则此计数器可以是内存泄漏
的最佳指示器。
Work set 处理线程最近使用的内存页，反映了每
一个进程使用的内存页的数量。如果服
务器有足够的空闲内存，页就会被留在
工作集中，当自由内存少于一个特定的
阈值时，页就会被清除出工作集。
Proce % Processor 被消耗的处理器时间数量.如果服务器
Objec t
Memor y
Counters Available
Mbytes Page/sec (Input/Out)
Page Fault
Page Input/sec
Page Output/sec
Page
LoadRunner 性能 测试 指标 Descrīption
Reference value
可用物理内存数.如果 Available 4 MB 或更小，至
Mbytes 的值很小（4 MB 或更小），则说 少要有 10%的物
明计算机上总的内存可能不足，或某程
理内存值
序没有释放内存。
为了解析硬页错误，从磁盘取出或写入 推荐 00-20
的页数。一般如果 Page/sec 持续高于几 如果服务器没有
百，那么您应该进一步研究页交换活动。 足够的内存处理
有可能需要增加内存，以减少换页的需 其 工作 负荷，此
Disk
正常值<10，此值过大表示耗费太多时间
来访问磁盘，可考虑增加内存、更换更
快的硬盘、优化读写数据的算法。若数
值持续超过 80 (此时处理器及网络连接
并没有饱和)，则可能是内存泄漏。
CurrentDiskQu 读取和写入请求(为所选磁盘在实例间
eueLength 隔中列队的)的平均数。(磁盘数 1.5-2
ssor
Time
专用于 sqlserver 可接受的最大上限是
80% -85%.也就是常见的 CPU 使用率.
ProcessorQueu 判断 CPU 瓶颈,如果 processor queue
e Length length 显示的队列长度保持不变(>=2)
并且处理器的利用率%Processor time
当处理器向内存指定的位置请求一页
的算法)。
（可能是数据或代码）出现错误时，这 该系列计数器的
就构成一个 Page Fault。如果该页在内 值比较低说明响
存的 其他 位置，该错误被称为软错误 应请求比较快，
（用 Transition Fault/sec 记数器衡 否则可能是服务
量）；如果该页必须从硬盘上重新读取 器系统内存短缺
求（你可以把这个数字乘以 4k 就得到由 数值将一直很
此引起的硬盘数据流量）。Pages/sec 高。如果大于 80，
的值很大不一定表明内存有问题，而可 表示有问题(太
能是运行使用内存映射文件的程序所 多的读写数据操
致。
作要访问磁盘，
处理器每秒处理的错误页（包括软/硬错 可考虑增加内存
误）。
或优化读写数据
倍)
Avg.Disk 读取和写入请求(为所选磁盘在实例间 Avg.DiskQueue
Queue
隔中列队的)的平均数。
Length 正常值
Length
磁盘瓶颈判断公式：
<0.5，此值过大表
Avg.Disk Read 每磁盘的 I/O 数=（读次数+（4*写次数）） 示磁盘 IO 太慢，
QueueLength
l Hits（点击次数,也可以是请求次数，不过有一些不一样） l Successful Hits （成功的点击次数） l Failed Hits （失败的点击次数） l Hits Per Second (每秒点击数) l Successful Hits Per Second （每秒成功的点击次数） l Failed Hits Per Second （每秒失败的点击次数） l Attempted Connections （尝试链接数） l Successful Connections（成功的连接数） l Failed Connections（失败的连接数） l Connect Time（连接时间） l Process Time（系统执行时间,一般用来显示 CPU 的运算量，服务器端与客户 端都要记录） l Receive Time（接受时间） l Send Time（请求时间） l Time To First Byte （） l Throughput （Bytes Per Second）（） l Response Time（回应时间） l Response Data Size（） l Responses（）
loadrunner测试数据库性能
19.lr_output_message("The query returned %d rows.", NumRows);
20.
21.while(i<NumRows) {
22.lr_db_getvalue("StepName=GetValue",
23."DatasetName=MyDataset",
24."Column=USER_NAME",
25."Row=next",
26."OutParam=MyOutputParam",
ST);
28.
29.lr_output_message("The value is: %s", lr_eval_string("{MyOutputParam}") );
9LAST);
1.int NumRows=0;
2.int i;
3.lr_db_connect("StepName=Connect",
4."ConnectionString=Provider=OraOLEDB.Oracle.1, Data Source=ORCL; Persist Security Info=True; User ID=cloudchen;Password=123456",
5."ConnectionName=db1",
6."ConnectionType=OLEDB",
ST );
8.
9.lr_start_transaction("SQL");
10.
11.NumRows = lr_db_executeSQLStatement("StepName=PerformQuery",
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。
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。
软件测试实验报告loadrunner
软件测试实验报告loadrunner引言软件测试是保证软件质量的重要手段，而性能测试则是其中的一部分。
在实际应用中，软件的性能往往是用户持续使用的关键因素。
本实验通过使用LoadRunner工具对一个Web应用进行性能测试，旨在评估系统的可扩展性和稳定性。
实验目的1. 了解性能测试的概念和一般流程；2. 掌握LoadRunner工具的基本使用方法；3. 学会分析性能测试结果并调优。
实验环境- 操作系统：Windows 10- 浏览器：Google Chrome- LoadRunner版本：12.55实验步骤步骤一：录制脚本1. 打开LoadRunner主界面，在“组织测试”中选择“录制脚本”；2. 输入脚本名称，选择协议为“Web HTTP/HTML”，点击“开始录制”按钮；3. 在弹出的浏览器中输入被测应用的URL，进入应用的登录页面；4. 按照测试用例的要求进行操作，录制脚本过程中可以对测试步骤进行注释和标记；5. 完成录制后，点击“停止录制”按钮。
步骤二：设计场景1. 在LoadRunner主界面，选择“组织测试”中的“设计场景”；2. 在“设计场景”界面中，将录制的脚本添加到“事务”中，可以设置事务的名称和模式；3. 将事务进行参数化，设置不同的参数取值，以模拟用户的不同行为；4. 可以设置事务之间的延迟时间，模拟用户的思考和操作过程。
步骤三：运行测试1. 在LoadRunner主界面，选择“执行测试”；2. 在“执行测试”界面中，选择要执行的场景，设置并发用户数、循环次数等参数；3. 启动测试并观察测试过程中的各项指标的变化情况，包括响应时间、吞吐量、错误率等；4. 完成测试后，查看测试报告，分析测试结果。
步骤四：优化调整1. 根据测试报告，可以发现系统的瓶颈和性能问题所在；2. 可以对系统进行优化调整，比如增加硬件资源、调整系统配置、修改代码逻辑等；3. 重新运行测试，对比测试结果，看优化效果。
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。
性能测试(LoadRunner)
开始 分析应用系统 定义压力测试的对象和目标 测试计划评审 编写测试案例 测试环境的搭建 测试数据的准备 测试工具的准备 录制脚本，增强脚本 实施方案，监视系统资源 分析测试结果 是否可以接受
Part4 . L oa d R u n n e r 应 用
2、录制、编辑及调试脚本 性能测试最重要的一步是生成虚拟用户脚本
Virtual User Generator
事务：为了衡量服务器的性能，需要定义事务；如：数据查询 操作，为了衡量服务器执行查询操作的性能，需要把这个操作 定义为一个事务，这样在运行测试脚本时，LoadRunner运行 到该事务的开始点时，LoadRunner就会开始计时，直到运行 到该事务的结束点，计时结束。这个事务的运行时间在结果中 会有反映。
数据准备时根据测试需要，在执行测试之前在被 测系统种加入复合要求的数据。 数据准备方法： 1、手工：要加入的数据量比较少的情况下可以手工 在系统中加入。 2、使用LR或其他自动化测试工具：在数据量比较多 的情况下就要使用工具，录制脚本反复迭代运行脚本 或在场景中运行脚本； 3、数据直接写入数据库：这种方法使用sql语句（或 存储过程）实现数据批量写入数据库；
Part1.性 能 测 试 简 介
性能测试的定义
（5）思考时间：Think Time，也被称为“休眠时间”，从业务的角度来说，这个时间指的是用户在进行操作时， 每个请求之间的间隔时间。从自动化测试实现的角度来说，要真实地模拟用户操作，就必须在测试脚本中让各个 操作之间等待一段时间，体现在脚本中，具体而言，就是在操作之间放置一个Think 的函数，使得脚本在执行两 个操作之间等待一段时间。 （6）TPS ：Transaction per second，每秒钟系统能够处理的交易或者事务的数量。它是衡量系统处理能力的重要 指标。 （7）HPS：点击率Hit Per second ，每秒钟用户向WEB服务器提交的HTTP请求数。这个指标是WEB应用特有的一个 指标，WEB应用是"请求—响应"模式，用户发出一次申请，服务器就要处理一次，所以点击是WEB应用能够处理 的交易的最小单位。如果把每次点击定义为一个交易，点击率和TPS就是一个概念。容易看出，点击率越大，对 服务器的压力越大。点击率只是一个性能参考指标，重要的是分析点击时产生的影响。需要注意的是，这里的点 击并非指鼠标的一次单击操作，因为在一次单击操作中，客户端可能向服务器发出多个HTTP请求。
Jmeter与loadrunner性能测试工具对比报告
Jmeter与loadrunner性能测试工具对比报告测试范围：即时库存系统中选定的三个测试接口：订单取消接口，客户下单接口，wms出库完成接口；
测试环境：测试过程中所有硬件及软件资源均相同，包括压力机，应用服务器，数据库服务器，中间件服务器及相关配置。
每一轮测试结束后数据库数据均清空。
尽可能排除外部因素对本次测试结果的影响。
测试目的：验证两种性能测试工具本身对同一性能测试点的性能指标差异。
测试结果：如下图所示：
测试结论：
1、通过三个接口的测试发现两种工具本身在系统响应时间上的差别基本处在“十毫秒”量级
上。
2、jmeter相比loadrunner在系统响应时间上略短，系统处理能力略高；
测试问题：通过统计测试结果发现，jmeter在统计系统处理能力，即TPS时，它算出的结果不是平均值，是一个不断上升增加的状态，最后需要手动进行平均，该问题还需在后期测试中进一步验证。
工具使用可行性分析：
1、针对直接调用java代码的一些webservice接口、应用程序的性能测试。
2、数据库sql性能测试。
LoadRunner性能测试结果分析
LoadRunner性能测试结果分析性能测试的需求指标：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%LoadRunner性能测试结果分析内容：1、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）”、“Transaction 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1- 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1- 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842,037,409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。
图1- 4统计信息摘要图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，如图1- 5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。
注意：因为在场景的“Run-time Settings”的“Miscellaneous”选项中将每⼀个Action当成了⼀个事务执⾏，故这⾥的事务其实就是脚本中的Action。
对LoadRunner的web tours的性能测试计划
Web Tours系统性能测试计划姓名：***班级：1301108学号：**********目录1.前言 (3)1.1.测试方案概述 (3)1.2.目的 (3)1.3.系统概述 (3)2.被测系统定义 (4)2.1.术语定义 (4)2.2.功能简介 (4)2.3性能测试指标 (6)3 系统结构及流程 (7)3.1系统总体结构 (7)3.2功能模块 (7)3.3业务流程 (8)3.4关键点描述 (9)3.5性能测试环境 (9)4 性能测试 (10)4.1性能测试概述 (11)4.2测试目的 (11)4.3测试方法及测试用例 (11)4.3.1 业务模型 (12)4.3.2 场景模型 (12)4.3.3 测试用例 (13)4.4测试指标及期望 (16)4.5测试数据准备 (17)4.6运行状况记录 (18)5参考文档 (18)6提供文档 (18)7人员任务分配 (18)8测试进度 (19)9风险与应急 (20)9.1影响计划的潜在因素 (20)9.2应急措施 (20)1.前言1.1. 测试方案概述方案名称：LoadRunner的Web Tours系统性能测试报告测试人员：曾建芬1.2. 目的本测试方案将对HP公司的LoadRunner的Web Tours系统的测试方法、测试工具、测试范围、测试的软件硬件环境、测试进度、测试人员的分工和职责以及测试流程进行详细的定义和整体的描述。
1.3. 系统概述产品名称： LoadRunner的Web Tours系统开发部门：惠普公司（Hewlett-Packard Development Company, L.P.，简称HP）目前，HP公司的LoadRunner自带的Web Tours核心业务系统（以下简称新业务系统）已先后成功上线，从而公司的业务信息管理逐步走上了集中管控的道路。
后续，惠普等34家分公司的业务信息也将分布进入业务系统，从而将会势必出现新业务系统中信息大量增长的态势。