Loadrunner中影響"響應時間"的設置


1.Runtime setting的設置

  *Think time

 這個就不多說了,如果忽略則"響應時間"會變短,但同時對服務器的壓力增大,從而間接影響響應時間

anlaysis里有個過濾設置,可以設置過濾掉Thinktime,沒有詳細研究過

 

* Pacing設置

 這個是我們經常忽略的一個設置

 xinqidian123在他的空間的文章里提到:

其實LoadRunner是以客戶端的角度來定義“響應時間”的,當客戶端請求發出去后,LoadRunner就 開始計算響應時間,一直到它收到服務器端的響應。這個時候問題就產生了:如果此時的服務器端的排隊隊列已滿,服務器資源正處於忙碌的狀態,那么該請求會駐 留在服務器的線程中,換句話說,這個新產生的請求並不會對服務器端產生真正的負載,但很遺憾的是,該請求的計時器已經啟動了,因此我們很容易就可以預見 到,這個請求的響應時間會變得很長,甚至可能長到使得該請求由於超時而失敗。等到測試結 束后,我們查看一下結果,就會發現這樣一個很不幸的現象:事務平均響應時間很長,最小響應時間與最大響應時間的差距很大,而這個時候的平均響應時間,其實 也就失去了它應有的意義。也就是說,由於客戶端發送的請求太快而導致影響了實際的測量結果,設置步長則可以緩解這一情況,這樣,應該試試設置pacing,再運行看看情況。

2.場景的設置

加載和釋放虛擬用戶的設置

如果在比較短的時間間隔加載較多的vuser,無疑會對加載過程中的服務器產生較大壓力,從而使總的平均響應時間變長

有時我們會發現一個有點費解的現象,在場景停止的最后時間,響應時間圖的曲線會呈上升狀態

在論壇里看到有同學提出這樣的疑問,有回復提到:

如果在高負載的系統中運行,會話線程執行完后一直沒有釋放的話,那么就會造成后者請求線程一直在等待前者運行線程的結束,那么響應時間自然而然的就增加了。類似於Pacing設置的說明

個人覺得,和釋放vuser的設置應該也有一定關系,希望各位來探討下

 

 

1.在看這篇文章之前我想大家首先要對LR有一定的了解,你要知道以下這些內容:

  1)LR中是通過Transaction進行響應時間統計的,Transaction是一組函數,可以在測試腳本中根據我們要衡量的業務響應時間進行定義,要是大家不了解可以參見我寫的一篇關於LR事物的專題:

 

  2)LR結果分析中給出的響應時間有:最大、平均、最小、標准差、90%幾種,另外包括一個事物平均響應時間的曲線。

 

  3)LR的響應時間的統計是基於事物的,這些數據可以在結果分析中得到。

 

  4)最好你對Excel中的函數不陌生

 

  2.那么LR結果分析中如何獲得這些響應時間的呢?下面我們開始介紹:

 

  1)首先LR以時間位移為基准收集所有事物的響應時間,收集的這些數據作為分析的基礎。

 

  2)將上述收集的信息進行統計得到最大、平均、最小、標准差、90%的響應時間。以及畫出事物平均響應時間的曲線。

 

  3)平均響應時間:在事物全部響應時間做平均計算;

 

  4)最大響應時間:在事物全部響應時間中求MAX

 

  5)最小響應時間:在事物全部響應時間中求MIN

 

  6)標准差:在事物全部響應時間數據中做標准差運算

 

  7)90%響應時間:將事物全部響應時間進行排序然后求90%數據中的最大值;

 

  8)事物平均響應時間曲線,曲線中點的個數跟取樣時間(可設定)和測試運行時間相關(當然選取的數據是可以設定的,在結果分析過程中可以選擇抽取那段時間的數據);每個點數據的計算是根據:在采樣時間范圍內所有事物響應時間的平均。

 

  3.如何驗證上述的情況是對的呢?大家可以用以下的方法:

 

  1) 設置一個LR的測試場景,運行獲得結果數據;

 

  2) 打開結果分析工具,獲得測試結果;

 

  3) 然后將LR中統計的所有數據導入到Excel中進行手動分析(具體步驟不說了);

 

  4) 通過EXCEL中的數據統計功能,統計最大、最小、平均、標准差(可以去網上查他的含義,我不想說,這是數學)、90%的響應時間,然后跟LR結果分析中給出的數據進行比較,你就能驗證你的想法。

 

  這些東西什么用?你可以說他很有用,當然對於你也可能沒有用,而只看一個熱鬧,那么對於所有看熱鬧的人來說就當一個樂子吧,對於有用的人來說,你就來着了,具體更深的細節我們可以再討論。

 

 


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