LR结果分析教程
LR性能测试分析方法
第一步：从分析Summary的事务执行情况入手Summary主要是判定事务的响应时间与执行情况是否合理。
如果发现问题，则需要做进一步分析。
通常情况下，如果事务执行情况失败或响应时间过长等，都需要做深入分析。
下面是查看分析概要时的一些原则：（1）：用户是否全部运行，最大运行并发用户数（Maximum RunningVusers）是否与场景设计的最大运行并发用户数一致。
如果没有，则需要打开与虚拟用户相关的分析图，进一步分析虚拟用户不能正常运行的详细原因；（2）：事务的平均响应时间、90%事务最大响应时间用户是否可以接受。
如果事务响应时间过长，则要打开与事务相关的各类分析图，深入地分析事务的执行情况；（3）：查看事务是否全部通过。
如果有事务失败，则需要深入分析原因。
很多时候，事务不能正常执行意味着系统出现了瓶颈；（4）：如果一切正常，则本次测试没有必要进行深入分析，可以进行加大压力测试；（5）：如果事务失败过多，则应该降低压力继续进行测试，使结果分析更容易进行；......上面这些原则都是分析Summary的一些常见方法，大家应该灵活使用并不断地进行总结与完善，尤其要主要结合实际情况，不能墨守成规。
第二步：查看负载生成器和服务器的系统资源情况。
查看分析概要后，接下来要查看负载生成器何待测服务器的系统资源使用情况：查看CPU的利用率何内存使用情况，尤其要注意查看是否存在内存泄露问题。
这样做是由于很多时候系统出现瓶颈的直接表现是CPU利用率过高或内存不足。
应高保证负载生成器在整个测试过程中其CPU、内存、带宽没有出现瓶颈，否则测试结果无效。
而待测试服务器，则重点分析测试过程中CPU何内存是否出现了瓶颈：CPU需要查看其利用率是否经常达到100%或平均利用率一直高居95%以上；内存需要查看是否够用以及测试过程是否存在溢出现象（对于一些中间件服务器要查看其分配的内存是否够用）。
第三步：查看虚拟用户与事务的详细执行情况。
第讲LR分析法
第讲LR分析法LR分析法是一种常用的语法分析方法，可以用于生成语法树，它是自底向上的语法分析方法。
在LR分析法中，L表示“自左向右扫描输入串的方式”，R表示“反向构建和规约的方式”。
LR分析法包括以下几个步骤：1.构造LR(0)项目集规范族：LR(0)项目集是指在一些语法分析的过程中，每个项目表示对应的产生式的哪一部分已经被扫描过了，哪一部分还没有被扫描过。
根据给定的文法，构造出所有可能的项目集，并将它们进行编号，得到项目集规范族。
2.构造LR(0)项目集规范族的DFA：根据构造出的LR(0)项目集规范族，可以构造出一个DFA（确定性有限自动机）来表示LR(0)语法分析的过程。
DFA的每个状态表示一个项目集，每个转移表示在一个状态下扫描一些符号后转移到另一个状态。
3.构造LR(0)分析表：根据构造出的LR(0)项目集规范族的DFA，可以构造出一个分析表，即LR(0)分析表。
分析表的行表示当前状态，列表示当前输入符号，表格中的每个元素表示下一步应该做的动作，可以是移进一些符号，也可以是规约一些项目。
4.进行LR(0)分析：根据构造出的LR(0)分析表，可以进行LR(0)语法分析。
分析的过程是根据当前状态和输入符号，在分析表中查找对应的动作，并执行该动作。
如果遇到移进动作，就将符号加入到解析栈中，同时移动输入指针；如果遇到规约动作，就从解析栈中弹出一些符号，然后根据规约产生式将新的非终结符加入到解析栈中。
5.构造SLR(1)分析表：LR(0)分析表中存在冲突的情况，无法完全正确地进行语法分析。
为了解决这个问题，需要对LR(0)分析表进行优化，得到SLR(1)分析表。
SLR(1)分析表与LR(0)分析表的结构类似，只是在一些冲突的情况下给出更加具体的动作指令。
6.进行SLR(1)分析：根据构造出的SLR(1)分析表，可以进行SLR(1)语法分析。
与LR(0)分析类似，根据当前状态和输入符号，在分析表中查找对应的动作，并执行该动作。
第七章LR分析法
识别活前缀的DFA
拓广文法G[S]： 句子abbcde的可归前缀：
S’ → S[0]
S[0]
S → aAcBe[1] ab[1]
A → b[2]
aAb[3]
A → Ab[3]
aAcd[4]
B → d[4]
aAcBe[1]
识别活前缀及可归前缀的有限自动机
0S 2a
a 5
a 9
14 a
1*
b
3
4
6 A7b
第7章 LR分析法
LR分析法
自底向上分析法的关键是如何在分析过程中 确定句柄
LR分析法给出一种能根据当前栈中的符号 串进行分析的方法，即：向右查看输入串的 K个符号就可以唯一确定分析器的动作是移 进还是归约；用哪个产生式归约。
因而也就能唯一地确定句柄 R 最右推导
规范推导 规范句型 规范归约
LR分析算法
then begin pop || 令当前栈顶状态为S’ push GOTO[S’,A]和A(进栈)
end else if ACTION[s,a]=acc
then return (成功) else error end.重复
7.2 LR(0)分析
例 G[S]： S aAcBe A b A Ab B d
⇔aAcBe[1]
用(1)规约，前部aAcBe[1]
⇔S
这些前部符号串为归约时在栈里的符号串， 规范句型的这种前部称为可归前缀。
可归前缀和子前缀
分析上述每个前部的前缀，对应分别为：
ab[2]
,a,ab
aAb[3] ,a,aA,aAb
aAcd[4] ,a,aA,aAc,aAcd
aAcBe[1] ,a,aA,aAc,aAcB,aAcBe
LR测试结果分析整理
LR测试结果分析整理目录LR测试结果分析整理 (1)目录 (1)一、Mercury LoadRunner Analysis 中最常用的5 种资源 (2)二、Analysis Summary (3)2.1 Statistics Summary (3)2.2 Transaction Summary (3)2.2 HTTP Responses Summary (4)三、Running Vusers (5)四、Hits per Second (5)五、Throughput (6)六、Hits per Second - Throughput (7)七、Average Transaction Response Time (8)八、Transactions per Second (Passed/Failed) (9)九、Total Transactions per Second (9)十、Transaction Summary Graph (10)十一、Transaction Performance Summary (11)十二、Transaction Response Time (Under Load) (12)十三、Transaction Response Time (Percentile) (12)十四、HTTP Status Code Summary (13)十五、HTTP Responses per Second (14)十六、Retries per Second (15)十七、Connections (15)十八、Connections per Second (16)十九、Error Statistics (17)二十、Error Statistics (by Description) (18)二十一、Errors per Second (18)二十二、Errors per Second (by Description) (20)二十三、Errors per Second – Running Vusers (21)LR测试积累 (22)一、hits per second/throughput的由来 (22)二、迭代方式 (22)三、迭代中使用关联参数化方法 (22)四、标准偏差值STD (22)五、SAP/SDP (23)六、合并图和关联图 (23)七、录制脚本方法 (23)八、客户端永远是发送请求，而服务器处理 (24)九、录制模式HTTP/URL (24)十、常见错误 (24)十一、协议选择 (24)十二、关联 (24)十三、思考时间 (25)十四、.net内存分析 (25)十五、LR解密 (26)十六、写入错误的用户名和密码不出错 (26)附录 (27)HTTP响应码备忘 (27)LR Error Code详解 (30)。
lr报告分析
LR报告分析1. 介绍逻辑回归（LR）是一种常用的机器学习算法，用于解决分类问题。
本文将介绍逻辑回归的原理、应用场景、模型评估以及步骤。
2. 逻辑回归原理逻辑回归的原理基于线性回归模型，通过使用逻辑函数（也称为sigmoid函数）将线性输出映射到概率范围内。
逻辑函数的公式如下：f(z)=11+e−z其中，z表示线性回归模型的输出。
逻辑函数的取值范围在0到1之间，可以表示为样本属于某个类别的概率。
3. 逻辑回归的应用场景逻辑回归常用于二分类问题，例如预测用户是否会购买某个产品、预测邮件是否为垃圾邮件等。
当然，逻辑回归也可以扩展到多分类问题。
4. 模型评估在使用逻辑回归模型进行分类之后，需要对模型进行评估，以判断其性能。
常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。
•准确率（Accuracy）：分类正确的样本数占总样本数的比例。
准确率越高，模型性能越好。
•精确率（Precision）：预测为正类别的样本中，实际为正类别的比例。
精确率高表示模型能尽量避免将负样本预测为正样本。
•召回率（Recall）：实际为正类别的样本中，被预测为正类别的比例。
召回率高表示模型能尽量避免将正样本预测为负样本。
•F1值：精确率和召回率的调和平均数，综合考虑了两个指标。
5. 逻辑回归步骤逻辑回归的步骤如下：步骤1：数据收集与预处理首先，需要收集用于训练和测试逻辑回归模型的数据。
然后，对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择和数据转换等。
确保数据的质量和适用性。
步骤2：特征工程特征工程是逻辑回归中非常重要的一步，它涉及到数据的转换和选择。
可以使用统计方法、主成分分析（PCA）等技术来选择有意义的特征，同时还可以进行特征的标准化、归一化等操作。
步骤3：模型训练将数据集划分为训练集和测试集，使用训练集来训练逻辑回归模型。
在训练过程中，通过最大似然估计或梯度下降等优化算法，求解模型参数。
步骤4：模型评估使用测试集对训练好的逻辑回归模型进行评估。
LR性能检验结果样例分析
LR性能测试结果样例分析▪测试结果分析LoadRunner性能测试结果分析是个复杂的过程，通常可以从结果摘要、并发数、平均事务响应时间、每秒点击数、业务成功率、系统资源、网页细分图、Web服务器资源、数据库服务器资源等几个方面分析，如图1- 1所示。
性能测试结果分析的一个重要的原则是以性能测试的需求指标为导向。
我们回顾一下本次性能测试的目的，正如所列的指标，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%，那么按照所示的流程，我们开始分析，看看本次测试是否达到了预期的性能指标，其中又有哪些性能隐患，该如何解决。
图1- 1性能测试结果分析流程图▪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）”、“Transacti on 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5- 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5- 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8 42,037,409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。
编译原理LR分析法
编译原理LR分析法编译原理中的LR分析法是一种自底向上的语法分析方法，用于构建LR语法分析器。
LR分析法将构建一个识别句子的分析树，并且在分析过程中动态构建并操作一种非常重要的数据结构，称为句柄(stack)。
本文将详细介绍LR分析法的原理、算法以及在实际应用中的一些技巧。
1.LR分析法的原理LR分析法是从右向左(Right to Left)扫描输入串，同时把已处理的输入串的右侧部分作为输入串的前缀进行分析的。
它的核心思想是利用句柄来识别输入串中的语法结构，从而构建分析树。
为了实现LR分析法，需要识别和操作两种基本的语法结构：可规约项和可移近项。
可规约项指的是已经识别出的产生式右部，可以用产生式左部进行规约。
可移近项指的是当前正在处理的输入符号以及已处理的输入串的右侧部分。
2.LR分析法的算法LR分析法的算法包括以下几个步骤：步骤1: 构建LR分析表，LR分析表用于指导分析器在每个步骤中的动作。
LR分析表包括两个部分：动作(Action)表和状态(Goto)表。
步骤2: 初始化分析栈(stack)，将初始状态压入栈中。
步骤3:从输入串中读取一个输入符号，并根据该符号和当前状态查找LR分析表中的对应条目。
步骤4:分析表中的条目可能有以下几种情况：- 移进(shift)：将输入符号移入栈中，并将新的状态压入栈中。
- 规约(reduce)：将栈中符合产生式右部的项规约为产生式左部，并将新的状态压入栈中。
- 接受(accept)：分析成功，结束分析过程。
- 错误(error)：分析失败，报告错误。
步骤5:重复步骤3和步骤4，直到接受或报错。
3.LR分析法的应用技巧在实际应用中，为了提高LR分析法的效率和准确性，一般会采用以下几种技巧：-使用LR分析表的压缩表示：分析表中的大部分条目具有相同的默认动作（通常是移进操作），因此可以通过压缩表示来减小分析表的大小。
-使用语法冲突消解策略：当分析表中存在冲突时，可以使用优先级和结合性规则来消解冲突，以确定应该选择的操作。
具体实例教你如何使用LR进行结果分析
具体实例教你如何做LoadRunner结果分析1．前言:LoadRunner最重要也是最难理解的地方-—测试结果的分析。
其余的录制和加压测试等设置对于我们来讲通过几次操作就可以轻松掌握了.针对Results Analysis我用图片加文字做了一个例子，希望通过例子能给大家更多的帮助。
这个例子主要讲述的是多个用户同时接管任务，测试系统的响应能力，确定系统瓶颈所在。
客户要求响应时间是1个人接管的时间在5S内。
2．系统资源：2.1 硬件环境：CPU：奔四2。
8E硬盘：100G网络环境：100Mbps2。
2 软件环境：操作系统：英文windowsXP服务器:tomcat服务浏览器：IE6。
0系统结构：B/S结构3．添加监视资源下面要讲述的例子添加了我们平常测试中最常用到的一些资源参数。
另外有些特殊的资源暂时在这里不做讲解了。
我会在以后相继补充进来.Mercury Loadrunner Analysis中最常用的5种资源.1.Vuser2.Transactions3.Web Resources4.Web Page Breakdown5.System Resources在Analysis中选择“Add graph”或“New graph"就可以看到这几个资源了。
还有其他没有数据的资源，我们没有让它显示。
如果想查看更多的资源，可以将左下角的display only graphs containing data 置为不选。
然后选中相应的点“open graph”即可.打开Analysis首先可以看的是Summary Report。
这里显示了测试的分析摘要。
应有尽有。
但是我们并不需要每个都要仔细去看。
下面介绍一下部分的含义：Duration（持续时间）：了解该测试过程持续时间。
测试人员本身要对这个时期内系统一共做了多少的事有大致的熟悉了解.以确定下次增加更多的任务条件下测试的持续时间。
Statistics Summary（统计摘要）：只是大概了解一下测试数据，对我们具体分析没有太大的作用。
LR结果分析说明
1 监控Windows系统资源操作步骤：（1）在待监控的主机上检查和监控相关的服务是否打开，如果没有，则需要手工启动这些服务。
这些服务主要有“Network DDE”、“Remote Registry”，对于一些个别的主机可能还要打开“Net Logon”服务。
（2）以管理员方式从运行Controller的主机上登录待监控主机。
例如点击开始菜单的“运行”，输入“\\待监控主机IP\d$”，在弹出的登录界面中输入管理员账户和密码，如果列出主机“待监控主机IP”D盘的文件，则表示登录成功。
（3）在监控数据图中选择“Windows Resources”，点击右键选择“Add Measurements”，在弹出的Windows资源对话框中点击上面的“Add”，输入要监控的主机IP地址，然后点击“OK”确定。
（4）点击“Windows Resources”窗口中下面的Add，添加需要监控的计数器。
添加完成后返回Controller查看监控结果。
（5）如果可以看到监控数据，则表示监控正常。
否则需要查看某些Windows服务是否启动或因某些防火墙导致不能正常监控。
Windows要监控的参数主要有CPU利用率、可用内存容量、服务线程占用的CPU资源量等性能指标，这些计数值直接体现着系统的性能表现。
Windows资源监控参数注意：监视系统资源是一项消耗资源的操作。
因此，测试过程一定要考虑具体监控什么，已避免“为了监控而监控”，否则回影响测试结果的准确性。
2 每秒HTTP响应次数（HTTP Responses per Second图）每秒HTTP响应次数图是指在场景运行过程中每秒从Web服务器返回的不同于HTTP 状态代码的数量，其按照状态代码分组。
常见的HTTP状态代码含义3 虚拟用户图3.1 正在运行的虚拟用户图（Running Vusers）正在运行的虚拟用户图显示在场景运行的整个过程内，执行虚拟用户脚本的Vuser数量及其状态。
第6章LR分析法
第6章LR分析法LR（Left to Right Rightmost)分析法，是一种自底向上的分析方法，用于构建给定文法的句子的语法树。
它是由Donald Knuth于1965年首次提出，并成为编译原理课程的重要内容之一LR分析法的核心思想是将输入的符号串从左到右进行分析，并以右边界为参考点来进行规约动作。
其中，"L"表示从左到右扫描符号串，"R"表示使用逆推的方式构建语法树，"rightmost"表示将规约动作应用于右边界才开始构建语法树。
LR分析法分为两个关键步骤：构建LR分析表和执行分析过程。
首先是构建LR分析表。
我们需要构建两个表格，即项目集规范族和LR分析表。
项目集规范族是由多个项目集构成，每个项目集是一组项目的集合。
项目是文法规则的一种特殊形式，它包含文法规则的产生式以及一个“·”，表示正在扫描的位置。
LR分析表是一个二维表，行代表项目集，列代表终结符和非终结符。
表格中的每个条目包含动作和状态信息。
接下来是执行分析过程。
分析过程中需要构建一个分析栈和一个输入缓冲区。
分析栈用来保存已经处理的符号串，输入缓冲区用来保存待处理的符号串。
在分析过程中，根据当前的状态和输入符号，查找LR分析表中的相应条目来确定下一步的动作。
根据动作的类型（移进、规约或接受），对分析栈和输入缓冲区进行相应的操作。
LR分析法的优点是可以处理任意的LR文法，而不仅仅局限于SLR或LALR文法。
它能够进行自动错误恢复，并且适用于那些上下文无关文法的语法结构分析。
然而，LR分析法也存在一些缺点。
首先，构建LR分析表需要消耗大量的时间和空间。
其次，对于一些复杂的文法，可能会出现冲突（reduce-reduce或shift-reduce冲突），需要通过手动修改文法来解决冲突。
总而言之，LR分析法是一种强大的自底向上的分析方法，能够处理广泛的文法，并提供自动错误恢复的功能。
第4章 LR分析法
Action Table
stat e
0
Goto Table
) $ E
1
id
s5
+
*
(
s4
T
2
F
3
1
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 s5 s5 s5
s6
r2 r4 r6 s7 r4 s4 r6 s4 s4 s6 r1 r3 r5 s7 r3 r5 s11 r1 r3 r5 r6 r2 r4
FOLLOW(A)={a,b} FOLLOW(B)={a,b} a reduce by A reduce by B reduce/reduce conflict
I0:S’ .S S .AaAb S .BbBa A. B.
reduce by A reduce by B reduce/reduce conflict b
LR分析器工作过程示意图
a + b $
Input
(输入串 + $)
Stack SP
sn xn
LR 分析程序
Output
… … s1 s0 x1 $
分析表 action[.,.] goto[.,.] a : 当前输入
当前分析器应采取的 动作依赖于栈顶与输 入字符
分析器的动作: s : 栈顶
2.
1. 若 action[s,a]=“accept” 报告成功！ 若 action[s,a]=“用产生式 A 归约” 执行以下动作: 2a. 文法符号栈与状态栈分别弹出||个 符号。 2b. 文法符号栈中压入A 2c. Push goto[ s* ,A] ,其中s*为状态栈弹出符号后的栈顶状态 若 action[s,a]=“移进状态 s* ” 将a移入文法符号栈，将 s* 移入状态栈 若action[s,a]=“空白”则报错
7第七章LR分析法
为了节省空间，将ACTION和GOTO中关于终结符号的各列合 并起来
a 0S 1 2 3 r2
ACTION cebd
S
S
r2 r2 r2 r2
#a 2
acc
r2
GOTO cebd#
1
3
SA B 1
ACTION
GOTO
aceb d # SA B
0 S2
1
1
acc
2
S1
S3
3 r2 r2 r2 r2 r2 r2
▪ 什么是可归前缀？ ▪ 什么是活前缀？ ▪ 可归前缀和活前缀在LR分析中起什么作用？
前缀 如果Z=xy是一符号串，则x是Z的前缀，其中 x,y为任意符号串（包括空串ε ） 例：abc的前缀有ε，a，ab，abc。
可归前缀 规范句型中句柄之前包括句柄在内的串称为可 归前缀。
例：文法G[S]，其中产生式后[i]是其编号
➢由文法的产生式构造识别活前缀和可归前缀 的有穷自动机的方法
用有穷自动机来识别活前缀和可归前缀
➢ 有穷自动机的输入字符：终结符和非终结符
➢ 状态转换：每把一个符号进栈，就看成识别过 了该符号，进行状态转换。因为LR分析时栈 中始终保持是活前缀，所以有穷自动机识别过 的符号串也是活前缀。
➢ 终态：当识别到可归约前缀（表明在栈中形成 句柄），认为到达了识别句柄的终态，执行归 约
归约（A→Ab） 移进c 移进d 归约（B→d） 移进e 归约（S→aAcBe） 接受
7.2.2 识别活前缀的有穷自动机
回顾：有穷自动机——一种识别装置 ➢ 分DFA和NFA
0
1
1
0
1
X
3
Y
5
4
r语言随机森林结果解读
r语言随机森林结果解读
在R语言中，使用随机森林模型进行数据分析后，可以使用各种方法和技巧来解读模型结果。
以下是一些常用的方法和步骤：
1.查看模型摘要：使用summary()函数可以查看随机森林模型的摘
要，其中包括模型的各项指标和参数。
2.查看变量重要性：使用importance()函数可以查看每个变量在模型
中的重要性，通常用“MeanDecreaseAccuracy”和“MeanDecreaseGini”两个指标来衡量。
3.查看模型系数：使用coef()函数可以查看模型中的系数，即各个特
征对最终预测结果的影响程度。
4.查看特征重要性：可以通过特征重要性图（feature importance plot）
来查看各个特征对模型预测结果的影响程度。
使用plot(model$importance)可以生成特征重要性图。
5.查看模型预测结果：使用predict()函数可以对新的数据进行预测，
并将预测结果与实际值进行比较，以评估模型的准确性。
6.查看模型评估指标：可以使用各种评估指标来衡量模型的性能，
如准确率、精确率、召回率、F1得分等。
可以使用confusionMatrix()函数来计算混淆矩阵，从而得到各种评估指标。
7.查看模型交互式可视化：使用R中的交互式可视化工具，如shiny
包或plotly包等，可以更直观地查看模型结果，包括特征重要性图、混淆矩阵、ROC曲线等。
总之，在R语言中解读随机森林模型结果需要结合实际问题和数据集来进行深入分析和理解。
LR中数据结果分析
LR集合点的作用：
插入集合点是为了衡量在加负载的情况下服务器的性能情况。
在测试计划中，可能要求系统能够承受1000人同时提交数据，在loadrunner中可以通过在提交数据操作前面加入集合点，这样当虚拟用户运行到提交数据的集合点时，LoadRunner就会检查同事有多少用户运行到集合点，如果不到1000人，LoadRunner就会命令已经到集合点的用户在此等待，当在集合点等待的用户达到1000人时，LoadRunner命令1000人同时提交数据，从而达到测试计划中的需求。
并发数分析
Running vusers（运行的并发数）显示了在场景执行过程中并发数的执行情况。
它们显示vuser 的状态、完成脚本的vuser的数量以及集合统计信息，将这些图与实务图结合使用可以确定vuser的数量对事务响应时间产生的影响。
响应时间
每秒点击数
反映了客户端每秒向服务器端提交的请求数量，如果客户端发出的请求数量越多，与之相对的average throughput也应该越大，并且发出的请求越多会对平均事务响应时间造成影响，所以在测试过程中往往将这三者结合起来分析。
Client time 显示因浏览器思考时间或其他与客户端有关的延迟而使客户机上的请求发生延迟，所经过的平均时间。
LR结果分析-2
LR结果分析通过场景完成负载后，我们完成了性能测试的执行过程，接着就是通过负载的结果来发现和定位性能瓶颈。
在这里Analysis就好比一个数据分析中心或数据仓库，它将场景运行中所能得到的数据都整合在一起，能够对测试结果数据进行整理，并提供了一些方法可愿意进一步对结果数据进行分析，从而找出系统的性能指标和可能的瓶颈，最终生成报告。
可以把Analysis看作一个股票分析软件，将股票的数据收集分析后生成K线图，而具体说明了什么，还要依赖于分析者自身。
1.1 新建Analysis分析导入场景数据生成Analysis报告的方式有一下三种：1.当场景运行结束后在场景直接运行Results菜单下的Analyze Results命令进入Analysis。
2.在Analysis中打开新建菜单，然后进入场景运行结束后的场景结果res目录，接着Analysis会对整个场景数据进行整理，给出简明报告及相关图表。
3.在场景结果目录中直接双击Mercury LoadRunner Result（.lrr）文件。
1.2 Analysis Summary当Analysis导入场景数据后，首先看到的是统计表格Analysis Summary场景摘要，提供了对整个场景数据的简单报告。
1.2.1 Analysis Summary（场景摘要）这里给出了场景的摘要，包括以下内容：Period：场景运行的起止时间Scenario Name：场景名称Results in Scenario：场景运行的结果目录Duration：场景运行的时间通过场景摘要可以了解场景执行的基本信息。
1.2.2 Statistics Summary（场景状态的统计说明）场景状态的统计说明包含以下内容：Macimum Running Vusers：场景最大用户数Toal Thtoughput ：总带宽流量Average Thtoughput ：平均每秒带宽流量Total Hits ：总点击数Average Hits per Second ：平均每秒点击数单击View HTTP Responses Summary 选项可以切换到报告的最下端查看HTTP 请求的统计。
LR结果分析教程
LoadRunner介绍
响应时间分析： 正常都是y58x
Loay58x
LoadRunner介绍
对LoadRunner 中Any58x
LoadRunner介绍
打开Analysis首先可以看的是Summary Report.这里显 示了测试的分析摘要.应有尽有.但是我们并不需要每个 都要仔细去看. Duration(持续时间),要知道你做这个测试一共持续了 多久.你自己心里要有数这个时期内系统一共做了多少 的事.以确定假如我下次增加更多的任务,这个测试又会 持续多久. Statistics Summary(统计摘要)只是大概了解一下测 试数据,对我们具体分析没有太大的作用. Transaction Summary(事务摘要)了解平均响应时 间Average单位为秒. 其余的看不看都可以.都不是很重要.
在用Controller压力测y58x
LoadRunner介绍
下面要讲述的例子添加了我们平常测试中最常用到的一些资源参 数.对有些特殊的资源暂时在这里不做讲解. Mercury Loadrunner Analysis中最常用的5种资源. Vuser Transactions Web Resources Web Page Breakdown System Resources 在Analysis中选择Add graph或New graph就可以看到这几个资源 了.还有其他没有数据的资源,我们没有让它显示. 如果想查看更多的资源,可以将左下角的display only graphs containting data置为不选.然后选中相应的点open graph即可.
LR中数据结果分析
LR数据结果分析1Transactions(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。
1.1 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。
1.2 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。
1.3 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。
1.4 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。
1.5Transaction 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。
1.6Transaction 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。
自动化测试工具 第七章 分析lr测试结果
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使用Analysis分析测试结果
用户事务分析
事务响应时间（百分比）Transaction Response Time(percentile)
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使用Analysis分析测试结果
用户事务分析
事务响应时间分布情况分布图(Transaction Response Time(Distribution))
自动化测试
第七章 分析LR测试结果
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在线监控场景 定制图表显示方式 使用Analysis分析测试结果 Analysis的使用技巧
本章内容
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LoadRunner的监视过程
在线监视场景
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在线监视场景
手动添加服务器端性能指标
LoadRunner能够自动获取的一些性能数据
根据physical disk计数器的值来分析性能瓶颈，主要是page read/sec, disk time以及average disk queuelength 分析，如果 page read/sec低，同时另外两个高，则磁盘瓶颈；如果队列增加 ，但 page read低，则内存不足
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分析方法
与processor\privileged time合并分析，如果在disk计数器中， 只有disk time比较大，其他值适中，硬盘就会是瓶颈。若几个值 都比较大，且数值持续超过80%，则是内存泄露
根据disk sec/transfer进行分析。该数值<15ms为优秀，15~30ms 为良好，30~60为可以接受，超过则需要考虑换硬盘
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Analysis的使用技巧
实验四 LR(1)分析法
实验四LR(1)分析法实验学时：2实验类型：验证实验要求：必修一、实验目的构造LR(1)分析程序，利用它进行语法分析，判断给出的符号串是否为该文法识别的句子，了解LR（K）分析方法是严格的从左向右扫描，和自底向上的语法分析方法。
二、实验内容对下列文法，用LR（1）分析法对任意输入的符号串进行分析：（1）E- E+T（2）E- E—T（3）T- T*F（4）T- T/F（5）F- (E)（6）F- i三、LR（1）分析法实验设计思想及算法(1)总控程序，也可以称为驱动程序。
对所有的LR分析器总控程序都是相同的。
(2)分析表或分析函数，不同的文法分析表将不同，同一个文法采用的LR分析器不同时，分析表将不同，分析表又可以分为动作表（ACTION）和状态转换（GOTO）表两个部分，它们都可用二维数组表示。
(3)分析栈，包括文法符号栈和相应的状态栈，它们均是先进后出栈。
分析器的动作就是由栈顶状态和当前输入符号所决定。
LR分析器由三个部分组成：◆其中:SP为栈指针，S[i]为状态栈，X[i]为文法符号栈。
状态转换表用GOTO[i，X]=j表示，规定当栈顶状态为i，遇到当前文法符号为X时应转向状态j，X为终结符或非终结符。
◆ACTION[i，a]规定了栈顶状态为i时遇到输入符号a应执行。
动作有四种可能：(1)移进：action[i，a]= Sj：状态j移入到状态栈，把a移入到文法符号栈，其中i,j表示状态号。
(2)归约：action[i，a]=rk：当在栈顶形成句柄时，则归约为相应的非终结符A，即文法中有A- B的产生式，若B的长度为R(即|B|=R)，则从状态栈和文法符号栈中自顶向下去掉R个符号，即栈指针SP减去R，并把A移入文法符号栈内，j=GOTO[i,A]移进状态栈，其中i为修改指针后的栈顶状态。
(3)接受acc:当归约到文法符号栈中只剩文法的开始符号S时，并且输入符号串已结束即当前输入符是'#'，则为分析成功。
LR反应操作流程
LR反应操作流程LR反应是一种常用的免疫学分析技术，用于检测特定抗原和抗体之间的相互作用。
该技术可以在生物样本中定量或定性地检测特定抗原的存在。
以下是LR反应的操作流程：1.样本准备首先，需要准备待测样本。
样本可以是血清、细胞上清、尿液、组织提取物等。
样本应当在操作前储存在适当的条件下并进行合适的处理，比如离心、稀释等。
2.准备试剂LR反应需要一系列试剂，包括特定抗原或抗体、缓冲液、底物等。
试剂的选择应根据所研究目标的需求和实验条件来确定。
3.涂覆抗原将特定抗原固定在固体载体上，比如酶标板或石蜡片。
通常，在酶标板表面覆盖彻底，以确保吸附足够的抗原。
4.洗涤与阻断将洗涤缓冲液添加到吸附的抗原上，并进行适当的洗涤步骤。
洗涤有助于去除非特异性结合的物质。
洗涤完成后，将用于阻断非特异结合位点的阻断缓冲液加至合适的浓度。
5.反应液取样将待测样本以及已知浓度的标准样本按预定的稀释倍数稀释至一系列不同浓度，并取约50-100μL反应物。
6.加入待测及标准物质将反应液加入已固定抗原的酶标板孔中。
每个样本通常需设置多个孔位，以便复制样本和不同浓度的标准。
7.孵育反应将酶标板在适当的温度和湿度下孵育一段时间。
孵育时间取决于实验对特定抗原和抗体的反应速率。
8.洗涤孵育完成后，涂有抗原的酶标板需要洗涤以去除未与抗体反应的物质。
9.底物添加加入适当的底物物质，然后在适当的时间内测量产生的酶反应产物的光学密度。
10.光学密度测定使用光学密度测定仪器读取每个酶标板孔的光学密度值。
将测得的吸光度值转化为样本的相对浓度。
11.数据分析通过绘制标准曲线，根据与标准样本的对比来测定待测样本的含量。
计算样本中特定抗原的相对浓度。
12.结果解释根据实验目的和设定的参考值，对结果进行解释。
结果可以定性表示阳性或阴性，也可以定量表示样本中特定抗原的绝对浓度。
总结：LR反应操作流程主要包括样本准备、试剂准备、涂覆抗原、洗涤与阻断、反应液取样、加入待测及标准物质、孵育反应、洗涤、底物添加、光学密度测定、数据分析和结果解释等步骤。
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LR结果分析教程
作者： 泊涯y58x
LoadRunner介绍
LoadRunner能做什么？ 用于测试应用程序的性能。 在可控y58x
打开Analysis首先可以看的是Summary Report.这里显 示了测试的分析摘要.应有尽有.但是我们并不需要每个 都要仔细去看. Duration(持续时间),要知道你做这个测试一共持续了 多久.你自己心里要有数这个时期内系统一共做了多少 的事.以确定假如我下次增加更多的任务,这个测试又会 持续多久. Statistics Summary(统计摘要)只是大概了解一下测 试数据,对我们具体分析没有太大的作用. Transaction Summary(事务摘要)了解平均响应时 间Average单位为秒. 其余的看不看都可以.都不是很重要.
响应时间分析：如果想看“事物”的响应时间过长主要是由页面哪些控件响应时 间比较慢导致的，可以通过页面分析功能来分析。 右击“事物”名称，会弹出 Web Page Breakdown 点击该功能y58x
LR使用介绍
如何使用LoadRunner（三大控件）？
主要步骤
1 — 创建脚本（Virtual User Generator）： 捕获在应用程序中执行的最终用户操作。 2 — 设计场景(Controller)：设置负载测试场景, 控制Vuser产生压力，并搜集测试结果。 3 — 分析结果(Analysis)：分析负载测试期间 LoadRy58x
LoadRunner介绍
对LoadRunner 中Any58x
LoadRunner介绍
在用Controller压力测y58x
LoadRunner介绍
下面要讲述的例子添加了我们平常测试中最常用到的一些资源参 数.对有些特殊的资源暂时在这里不做讲解. Mercury Loadrunner Analysis中最常用的5种资源. Vuser Transactions Web Resources Web Page Breakdown System Resources 在Analysis中选择Add graph或New graph就可以看到这几个资源 了.还有其他没有数据的资源,我们没有让它显示. 如果想查看更多的资源,可以将左下角的display only graphs containting data置为不选.然后选中相应的点open graph即可.
LoadRunner介绍
响应时间分析：弹出此页面后你就可以根据页面分析 功能查看是那y58x
LoadRunner介绍
TPS 分析结果讯猴批量上传下载全能助手 /c0i2kb8x
LoadRunner介绍
响应时间分析： 正常都是y58x
Loay58x
LoadRunner介绍
对于BS架构的一般分析响应时间、点击率、吞吐量 y58x
LoadRunner介绍
LoadRunner介绍
吞吐量分析：吞吐yy58x