Loadrunner中影响响应时间的设置

1.Runtime setting的设置

  *Think time

 这个就不多说了&＃xff0c;如果忽略则"响应时间"会变短&＃xff0c;但同时对服务器的压力增大&＃xff0c;从而间接影响响应时间

在anlaysis里有个过滤设置&＃xff0c;可以设置过滤掉Thinktime&＃xff0c;没有详细研究过

* Pacing设置

 这个是我们经常忽略的一个设置

 xinqidian123在他的空间的文章里提到&＃xff1a;

其实LoadRunner是以客户端的角度来定义“响应时间”的&＃xff0c;当客户端请求发出去后&＃xff0c;LoadRunner就 开始计算响应时间&＃xff0c;一直到它收到服务器端的响应。这个时候问题就产生了&＃xff1a;如果此时的服务器端的排队队列已满&＃xff0c;服务器资源正处于忙碌的状态&＃xff0c;那么该请求会驻 留在服务器的线程中&＃xff0c;换句话说&＃xff0c;这个新产生的请求并不会对服务器端产生真正的负载&＃xff0c;但很遗憾的是&＃xff0c;该请求的计时器已经启动了&＃xff0c;因此我们很容易就可以预见 到&＃xff0c;这个请求的响应时间会变得很长&＃xff0c;甚至可能长到使得该请求由于超时而失败。等到测试结 束后&＃xff0c;我们查看一下结果&＃xff0c;就会发现这样一个很不幸的现象&＃xff1a;事务平均响应时间很长&＃xff0c;最小响应时间与最大响应时间的差距很大&＃xff0c;而这个时候的平均响应时间&＃xff0c;其实 也就失去了它应有的意义。也就是说&＃xff0c;由于客户端发送的请求太快而导致影响了实际的测量结果&＃xff0c;设置步长则可以缓解这一情况&＃xff0c;这样&＃xff0c;应该试试设置pacing&＃xff0c;再运行看看情况。

2.场景的设置

加载和释放虚拟用户的设置

如果在比较短的时间间隔加载较多的vuser&＃xff0c;无疑会对加载过程中的服务器产生较大压力&＃xff0c;从而使总的平均响应时间变长

有时我们会发现一个有点费解的现象&＃xff0c;在场景停止的最后时间&＃xff0c;响应时间图的曲线会呈上升状态

在论坛里看到有同学提出这样的疑问&＃xff0c;有回复提到&＃xff1a;

如果在高负载的系统中运行&＃xff0c;会话线程执行完后一直没有释放的话&＃xff0c;那么就会造成后者请求线程一直在等待前者运行线程的结束&＃xff0c;那么响应时间自然而然的就增加了。类似于Pacing设置的说明

个人觉得&＃xff0c;和释放vuser的设置应该也有一定关系&＃xff0c;希望各位来探讨下

1.在看这篇文章之前我想大家首先要对LR有一定的了解&＃xff0c;你要知道以下这些内容&＃xff1a;

　　1)LR中是通过Transaction进行响应时间统计的&＃xff0c;Transaction是一组函数&＃xff0c;可以在测试脚本中根据我们要衡量的业务响应时间进行定义&＃xff0c;要是大家不了解可以参见我写的一篇关于LR事物的专题&＃xff1a;

　　2)LR结果分析中给出的响应时间有&＃xff1a;最大、平均、最小、标准差、90%几种&＃xff0c;另外包括一个事物平均响应时间的曲线。

　　3)LR的响应时间的统计是基于事物的&＃xff0c;这些数据可以在结果分析中得到。

　　4)最好你对Excel中的函数不陌生

　　2.那么LR结果分析中如何获得这些响应时间的呢?下面我们开始介绍&＃xff1a;

　　1)首先LR以时间位移为基准收集所有事物的响应时间&＃xff0c;收集的这些数据作为分析的基础。

　　2)将上述收集的信息进行统计得到最大、平均、最小、标准差、90%的响应时间。以及画出事物平均响应时间的曲线。

　　3)平均响应时间&＃xff1a;在事物全部响应时间做平均计算;

　　4)最大响应时间&＃xff1a;在事物全部响应时间中求MAX

　　5)最小响应时间&＃xff1a;在事物全部响应时间中求MIN

　　6)标准差&＃xff1a;在事物全部响应时间数据中做标准差运算

　　7)90%响应时间&＃xff1a;将事物全部响应时间进行排序然后求90%数据中的最大值;

　　8)事物平均响应时间曲线&＃xff0c;曲线中点的个数跟取样时间(可设定)和测试运行时间相关(当然选取的数据是可以设定的&＃xff0c;在结果分析过程中可以选择抽取那段时间的数据);每个点数据的计算是根据&＃xff1a;在采样时间范围内所有事物响应时间的平均。

　　3.如何验证上述的情况是对的呢?大家可以用以下的方法&＃xff1a;

　　1) 设置一个LR的测试场景&＃xff0c;运行获得结果数据;

　　2) 打开结果分析工具&＃xff0c;获得测试结果;

　　3) 然后将LR中统计的所有数据导入到Excel中进行手动分析(具体步骤不说了);

　　4) 通过EXCEL中的数据统计功能&＃xff0c;统计最大、最小、平均、标准差(可以去网上查他的含义&＃xff0c;我不想说&＃xff0c;这是数学)、90%的响应时间&＃xff0c;然后跟LR结果分析中给出的数据进行比较&＃xff0c;你就能验证你的想法。

　　这些东西什么用?你可以说他很有用&＃xff0c;当然对于你也可能没有用&＃xff0c;而只看一个热闹&＃xff0c;那么对于所有看热闹的人来说就当一个乐子吧&＃xff0c;对于有用的人来说&＃xff0c;你就来着了&＃xff0c;具体更深的细节我们可以再讨论。