最新LoadRunner性能测试报告
LoadRunner测试结果分析
LoadRunner测试结果分析一、LoadRunner测试结果分析之我见LoadRunner生成测试结果并不代表着这次测试结果的结束，相反，这次测试结果的重头戏才刚刚开始。
如何对测试结果进行分析，关系着这次测试的成功与否。
网上关于LoadRunner测试结果如何分析的介绍相当匮乏，在总结他人的观点和自己的实验体会基础上来介绍如何进行LoadRunner测试结果分析。
1. LoadRunner测试结果分析的第一步应该是查看分析综述（Analysis Summary），其包括统计综述（Statistics Summary）、事务综述（Transaction Summary）、HTTP 响应综述（HTTP Responses Summary）三部分。
在统计综述中查看Total Errors的数量，HTTP 响应综述中查看HTTP 404数量，若数值相对较大（HTTP 404则相对于HTTP 200），则说明系统测试中出错较多，系统系能有问题；另外查看事务的平均响应时间和其90%的事务平均响应时间，若时间过长，超过测试计划中的要求值，则说明系统的性能不满足我们的要求。
2. 第二步对LoadRunner测试结果图进行分析，首先对事务综述（Transaction Summary）进行分析，该图可以直观地看出在测试时间内事务的成功与失败情况，所以比第一步更容易判断出被测系统运行是否正常。
3. 接着分析事务平均响应时间（Average Transaciton Response Time），若事务平均响应时间曲线趋高，则说明被测系统处理事务的速度开始逐渐变慢，即被测系统随着运行时间的变化，整体性能不断下降。
当系统性能存在问题时，该曲线的走向一般表现为开始缓慢上升，然后趋于平稳，最后缓慢下降。
原因是：被测系统处理事务能力下降，事务平均响应时间变长，在曲线上表现为缓慢上升；而并发事务达到一定数量时，被测系统无法处理多余的事务，此时曲线变现为趋于平稳；当一段时间后，事务不断被处理，其数量减少，在曲线上表现为下降。
loadrunner测试报告
loadrunner测试报告标题：《深入了解LoadRunner测试报告》引言：在软件开发和测试过程中，性能测试是非常重要的一环。
而作为广泛应用的性能测试工具之一，LoadRunner提供了详细的测试报告，可以帮助开发人员和测试人员进行性能问题的分析和解决。
本文将深入探讨LoadRunner测试报告的内容和意义，以及如何正确解读和分析测试报告。
一、LoadRunner测试报告的概述LoadRunner测试报告是基于所执行的性能测试结果生成的一份详尽报告。
它包含了多个重要的信息和数据，用于评估系统在负载下的性能表现。
LoadRunner测试报告一般由多个部分组成，包括概要信息、实际负载情况、响应时间分析、错误率统计、并发用户数、资源占用情况等。
二、测试报告的概要信息LoadRunner测试报告的概要信息部分提供了对整个测试过程的总体概述。
这一部分包括测试的目的和背景、测试场景和测试数据的设置、测试运行时间、测试结果的关键指标等。
通过概要信息，我们可以了解测试的整体情况，为后续的分析提供背景和依据。
三、实际负载情况的分析实际负载情况是LoadRunner测试报告中一个非常重要的部分。
通过分析实际负载情况，我们可以了解系统在不同负载下的性能表现。
在这一部分中，我们将关注并发用户数、事务响应时间、吞吐量等。
通过对负载情况的分析，我们可以确定系统在预期负载下的性能状况，并找出可能存在的性能瓶颈。
四、响应时间分析响应时间是系统性能的一个重要指标，也是用户体验的直接体现。
在LoadRunner测试报告中，响应时间分析提供了针对每个事务的详细响应时间数据。
我们可以通过对响应时间的分析，找出系统中响应时间过长的事务，并进行优化。
此外，还可以通过比较不同负载下的响应时间数据，进一步了解系统对负载变化的适应能力。
五、错误率统计错误率统计是测试报告中的又一重要部分。
通过统计测试过程中出现的错误次数和错误率，我们可以快速定位系统中存在的问题。
服务器性能测试报告
服务器性能测试报告1. 测试背景随着业务的快速发展，我们对服务器性能的要求越来越高。
为了确保服务器能够满足业务需求，我们对服务器进行了性能测试，以便了解服务器的性能瓶颈和优化方向。
2. 测试环境- 服务器型号：XXX- 处理器：XXX- 内存：XXX GB- 硬盘：XXX GB SSD- 网络：10 Gbps 局域网- 操作系统：XXX3. 测试工具- Apache JMeter- LoadRunner- CPU-Z- GPU-Z- HD Tune Pro4. 测试指标- 处理器性能- 内存性能- 硬盘性能- 网络性能5. 测试结果及分析5.1 处理器性能测试使用 CPU-Z 进行处理器性能测试，测试结果显示，服务器的处理器性能满足业务需求。
在满载情况下，处理器的主频达到XXX MHz，功耗为 XXX W，温度为 XXX℃。
5.2 内存性能测试使用 LoadRunner 进行内存性能测试，测试结果显示，服务器的内存性能满足业务需求。
在满载情况下，内存的读写速度达到XXX MB/s，延时为 XXX ns。
5.3 硬盘性能测试使用 HD Tune Pro 进行硬盘性能测试，测试结果显示，服务器的硬盘性能满足业务需求。
在满载情况下，硬盘的读写速度达到XXX MB/s，队列深度为 XXX。
5.4 网络性能测试使用 Apache JMeter 进行网络性能测试，测试结果显示，服务器的网络性能满足业务需求。
在满载情况下，网络的吞吐量达到XXX Mbps，延迟为 XXX ms。
6. 结论与建议根据上述测试结果，我们认为服务器在处理器、内存、硬盘和网络等方面的性能均满足业务需求。
然而，为了进一步提高服务器的性能，我们建议在以下方面进行优化：1. 处理器：考虑升级处理器型号，提高处理器主频和核心数。
2. 内存：考虑增加内存容量，提高系统的内存使用效率。
3. 硬盘：考虑使用更高性能的硬盘，提高数据读写速度。
4. 网络：考虑优化网络架构，提高网络带宽和吞吐量。
LoadRunner性能测试报告
LoadRunner性能测试报告一、背景介绍在当今互联网时代，性能测试已变得非常重要。
性能测试旨在评估系统在不同负载条件下的性能，为系统的稳定性和可扩展性提供准确的数据。
本报告旨在介绍一次使用LoadRunner进行的性能测试，并对测试结果进行分析和总结。
二、目标与方法测试目标：评估被测系统在不同负载条件下的性能表现，包括吞吐量、响应时间和并发用户数等指标。
测试方法：使用LoadRunner进行负载测试，以模拟真实的用户行为。
测试包括各种场景，如登陆、浏览、和下单等。
三、测试环境被测系统：一个在线购物网站测试环境：LoadRunner 12.0、Windows Server 2024、Oracle数据库、Apache Tomcat四、测试过程1.阶段一：压力测试在此阶段，使用LoadRunner模拟不同的用户并发访问网站，逐渐增加负载，直到达到系统峰值。
主要目的是评估系统在高负载下的性能表现。
测试结果表明，在800个并发用户的情况下，系统的吞吐量为500请求/秒，平均响应时间为1.5秒。
超过800个并发用户后，系统响应时间迅速增加，导致系统崩溃。
2.阶段二：稳定性测试在此阶段，使用LoadRunner模拟固定数量的并发用户访问网站，持续一段时间，观察系统的稳定性和可扩展性。
测试结果表明，在500个并发用户的情况下，系统的吞吐量为300请求/秒，平均响应时间为1.2秒。
系统能够在高负载下保持稳定，并能够处理更多的并发请求。
3.阶段三：负载均衡测试在此阶段，使用LoadRunner模拟多个负载均衡服务器并发访问网站，测试负载均衡的性能和可靠性。
测试结果表明，在3个负载均衡服务器的情况下，系统的吞吐量为900请求/秒，平均响应时间为1.3秒。
负载均衡服务器能够有效分发请求，提高系统的性能和可靠性。
五、测试总结1.系统在高负载下的性能表现不理想，需要对系统进行优化和扩展。
2.系统能够在中等负载下保持稳定，并能够处理更多的并发请求。
LoadRunner常见测试结果分析（转）
LoadRunner常见测试结果分析（转）
在测试过程中，可能会出现以下常见的几种测试情况：
一、当事务响应时间的曲线开始由缓慢上升，然后处于平衡，最后慢慢下降这种情形表明：
* 从事务响应时间曲线图持续上升表明系统的处理能力在下降，事务的响应时间变长；
* 持续平衡表明并发用户数达到一定数量，在多也可能接受不了，再有请求数，就等待；
* 当事务的响应时间在下降，表明并发用户的数量在慢慢减少，事务的请求数也在减少。
如果系统没有这种下降机制，响应时间越来越长，直到系统瘫痪。
从以上的结果分析可发现是由以下的原因引起：
1. 程序中用户数连接未做限制，导致请求数不断上升，响应时间不断变长；
2. 内存泄露；
二、CPU的使用率不断上升，内存的使用率也是不断上升，其他一切都很正常；
表明系统中可能产生资源争用情况；
引起原因：
开发人员注意资源调配问题。
三、所有的事务响应时间、cpu等都很正常，业务出现失败情况；
引起原因：
数据库可能被锁，就是说，你在操作一张表或一条记录，别人就不能使用，即数据存在互斥性；
当数据量大时，就会出现数据错乱情况。
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。
LoadRunner性能测试指标分析
LoadRunner性能测试指标分析·Memory:·Available Mbytes简述：可用物理内存数.如果Available Mbytes的值很小（4 MB或更小），则说明计算机上总的内存可能不足，或某程序没有释放内存。
参考值：4 MB或更小，至少要有10%的物理内存值·Page/sec (Input/Out)简述：为了解析硬页错误，从磁盘取出或写入的页数。
一般如果Page/sec持续高于几百，那么您应该进一步研究页交换活动。
有可能需要增加内存，以减少换页的需求（你可以把这个数字乘以4k就得到由此引起的硬盘数据流量）。
Pages/sec的值很大不一定表明内存有问题，而可能是运行使用内存映射文件的程序所致。
参考值：·Page Fault简述：处理器每秒处理的错误页（包括软/硬错误）。
当处理器向内存指定的位置请求一页（可能是数据或代码）出现错误时，这就构成一个Page Fault。
如果该页在内存的其他位置，该错误被称为软错误（用Transition Fault/sec记数器衡量）；如果该页必须从硬盘上重新读取时，被称为硬错误。
许多处理器可以在有大量软错误的情况下继续操作。
但是，硬错误可以导致明显的拖延。
参考值：·Page Input/sec简述：为了解决硬错误页，从磁盘上读取的页数。
参考值：·Page reads/sec简述：为了解决硬错误页，从磁盘上读取的次数。
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。
大数值表示磁盘读而不是缓存读。
参考值：·Cache Bytes简述：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。
该指标只显示最后一次观察的值，它不是一个平均值。
参考值：·pool paged bytes简述: 指在分页池中的字节数，分页池是系统内存中可供对象使用的一个区域。
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。
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。
loadrunner压力测试报告模板
压力测试报告拟制Prepared By 日期Date审核Reviewed By 日期Date目录第1章系统概述 (4)第2章方案设计 (4)第3章方案一测试结果........................................................................ 错误!未定义书签。
3.1 方案摘要.................................................................................... 错误!未定义书签。
3.2 运行结果.................................................................................... 错误!未定义书签。
第4章方案二测试结果........................................................................ 错误!未定义书签。
4.1 方案摘要.................................................................................... 错误!未定义书签。
4.2 运行结果.................................................................................... 错误!未定义书签。
第5章结论............................................................................................ 错误!未定义书签。
第6章附录............................................................................................ 错误!未定义书签。
性能测试实习报告
一、实习背景随着互联网技术的飞速发展，性能测试在软件工程中越来越受到重视。
为了更好地掌握性能测试的理论知识和实践技能，我在某互联网公司进行了为期一个月的性能测试实习。
以下是我在实习期间的学习和实践过程。
二、实习内容1. 理论学习在实习初期，我重点学习了性能测试的基本概念、性能测试方法、性能测试工具等理论知识。
通过阅读相关书籍、资料，我对性能测试有了初步的认识。
2. 工具学习在实习过程中，我熟悉了JMeter、LoadRunner等性能测试工具的使用。
通过实际操作，我掌握了工具的基本功能，如创建测试计划、添加测试元件、配置测试参数、运行测试、查看测试结果等。
3. 实践操作在实习过程中，我参与了多个项目的性能测试工作。
以下列举两个具有代表性的项目：（1）项目一：电商平台性能测试该项目针对一家电商平台进行性能测试。
主要测试内容包括：- 系统吞吐量：测试系统在正常负载下的响应速度和并发能力；- 响应时间：测试系统在不同负载下的响应时间，找出性能瓶颈；- 错误率：测试系统在正常负载下的错误率，确保系统稳定性。
通过测试，我发现了系统在高并发情况下存在的性能瓶颈，如数据库访问延迟、缓存命中率低等。
针对这些问题，我提出了优化建议，如优化数据库查询、提高缓存命中率等。
（2）项目二：在线教育平台性能测试该项目针对一家在线教育平台进行性能测试。
主要测试内容包括：- 系统稳定性：测试系统在长时间运行下的稳定性；- 内存占用：测试系统在不同负载下的内存占用情况；- 硬件资源：测试系统在运行过程中对CPU、内存、磁盘等硬件资源的占用情况。
通过测试，我发现系统在高并发情况下存在内存泄漏问题，导致系统性能下降。
针对这一问题，我提出了优化建议，如优化代码、释放不再使用的资源等。
三、实习收获1. 理论知识与实践相结合：通过实习，我将所学的性能测试理论知识与实际操作相结合，提高了自己的实际操作能力。
2. 问题解决能力：在实习过程中，我遇到了许多问题，通过查阅资料、请教同事，我逐渐学会了如何分析问题、解决问题。
loadrunner 分析报告
LoadRunner 分析报告1. 引言LoadRunner 是一款常用的性能测试工具，通过模拟多个用户同时访问系统，对系统的性能进行评估。
本文将介绍如何使用 LoadRunner 进行性能测试，并分析测试结果。
2. 准备工作在进行性能测试之前，需要进行一些准备工作。
首先，需要明确测试的目标和测试场景。
确定要测试的系统功能和性能指标，例如响应时间、吞吐量等。
然后，需要创建虚拟用户脚本，模拟用户的行为。
可以使用LoadRunner 提供的录制功能，录制用户的操作流程，并生成虚拟用户脚本。
3. 创建测试场景在 LoadRunner 中，测试场景是模拟用户行为的集合。
我们可以使用不同的模块来创建测试场景，例如创建虚拟用户、设置虚拟用户的行为以及配置测试环境等。
首先，我们需要创建虚拟用户。
在 LoadRunner 中，可以选择使用 C 脚本、Java 脚本或者使用图形化界面进行创建。
选择适合自己的方式，并编写脚本。
然后，设置虚拟用户的行为。
通过脚本中的逻辑，模拟用户的操作行为。
例如登录、搜索、浏览等。
最后，配置测试环境。
在 LoadRunner 中，可以设置虚拟用户的数量、测试持续时间等参数。
根据预期的负载情况和系统的实际情况，进行相应的配置。
4. 运行测试在所有准备工作完成后，可以开始运行性能测试。
在 LoadRunner 中，可以选择单独运行某个测试场景，也可以同时运行多个测试场景。
在测试运行期间，LoadRunner 会自动记录各项指标，例如响应时间、吞吐量、错误率等。
5. 分析测试结果测试运行完成后，可以进行测试结果的分析。
在 LoadRunner 中，可以使用图表、报告等方式展示测试结果。
根据分析结果，可以得出系统在不同负载下的性能表现。
首先，可以通过 LoadRunner 提供的图表功能，查看各项指标的趋势。
例如，可以查看响应时间随负载增加的变化情况，以及吞吐量随负载增加的变化情况。
根据这些趋势，可以判断系统的性能是否符合预期。
loadrunner结果分析
1.1 分析事务的响应时间第一步，看“Transaction Performance Summary”图，确认那个事务的响应时间比较大，超出了我们的标准。
看下图，login 事务的平均响应时间最长。
为了定位问题，明白为什么login 事务的响应时间比较长，现在我们要分解login 事务，分析该页面上每一个元素的性能。
在上图中，选择要分解的事务曲线，然后点鼠标右键，选择“Web Page Breakdown for login”1.2 分解页面通过分解页面可以得到：比较大的响应时间到底是页面的哪个组件引起的？问题出在服务器上还是网络传输上。
这里为了解说各个时间（比如：DNS 解析时间、连接时间、接受时间等）下面简单说一下浏览器从发送一个请求到最后显示的全过程。
1.浏览器向Web Server 发送请求，一般情况下，该请求首先发送到DNS Server 把DNS名字解析成IP 地址。
解析的过程的时间就是。
这个度量时间可以确定DNS 服务器或者DNS 服务器的配置是否有问题。
如果DNS Server 运行情况比较好，该值会比较小。
2.解析出Web Server 的IP 地址后，请求被送到了Web Server，然后浏览器和WebServer 之间需要建立一个初始化连接，建立该连接的过程就是。
这个度量时间可以简单的判断网络情况，也可以判断Web Server 是否能够响应这个请求。
如果正常，该值会比较小。
3. 建立连接后，从Web Server 发出第一个数据包，经过网络传输到客户端，浏览器成功接受到第一字节的时间就是。
这个度量时间不仅可以表示WebServer 的延迟时间，还可以表示出网络的反应时间。
4. 从浏览器接受到第一个字节起，直到成功收到最后一个字节，下载完成止，这段时间就是。
这个度量时间可以判断网络的质量（可以用size/time 比来计算接受速率）其他的时间还有SSL Handshaking（SSL 握手协议，用到该协议的页面比较少）、ClientTime （请求在客户端浏览器延迟的时间，可能是由于客户端浏览器的think time 或者客户端其他方面引起的延迟）、Error Time（从发送了一个HTTP 请求，到Web Server 发送回一个HTTP 错误信息，需要的时间）。
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。
LoadRunner性能测试实验指导书
LoadRunner性能测试实验指导书一、实验目的1.掌握LoadRunner 8。
1操作界面的组成。
2.着重掌握如何在不同的环境中使用LoadRunner来作为自动化的功能测试工具.3.LoadRunner的性能测试流程4.LoadRunner的主界面5.LoadRunner的脚本录制6.LoadRunner的场景设计7.LoadRunner的场景监视8.LoadRunner的结果分析二、基本知识1.具有微软Windows的使用经验2.熟悉网络和浏览器知识3.熟悉测试概念4.LoadRunner8.1的使用概要。
三、实验设备及环境①windows操作系统、LoadRunner8.1应用软件②参考资料：电子稿件Mercury LoadRunner 教程四、实验内容第一部分：LoadRunner入门1. 环境配置(1）安装Mercury Tours程序和 Xitami 服务器选择“开始> 所有程序> Mercury LoadRunner > Samples Setup”安装，进行到Installation components and sub-components时选择“WEB”,安装完成后选择“开始> 所有程序〉Mercury LoadRunner > Samples > Web”查看。
（2）配置 XitamiXitami 安装后默认端口为 80，与IIS的端口冲突，所以需要修改配置文件xitami.cfg，将portbase=0 改为portbase=1000，修改完成后重新启动 Xitami 服务器.（3）启动 Xitami选择“开始〉所有程序〉Mercury LoadRunner 〉Samples > Web > Start Web Server”启动XitamiMercury Tours程序 URL 地址为:http://localhost：1080/WebTours/2。
loadrunner报告分析报告
LoadRunner报告分析报告1. 引言本文将对LoadRunner的报告进行详细分析，帮助读者了解应用测试的性能瓶颈和优化方向。
LoadRunner是一款常用的性能测试工具，通过模拟真实用户的行为对系统进行压力测试，从而评估系统的性能和可靠性。
2. 报告概览在本节中，我们将对LoadRunner报告的整体概况进行分析。
报告包括以下几个关键指标：2.1 响应时间分析LoadRunner报告提供了每个请求的平均响应时间、最大响应时间和最小响应时间等指标。
通过对这些指标的分析，我们可以了解系统在不同负载下的响应情况。
2.2 事务响应时间分布LoadRunner报告还提供了事务响应时间的分布情况。
通过观察事务响应时间的分布情况，我们可以了解系统中存在的性能瓶颈和优化的空间。
2.3 错误分析LoadRunner报告中的错误分析可以帮助我们定位系统中出现的错误，并分析错误的原因。
通过对错误的分析，我们可以找到系统中的问题，并提出相应的解决方案。
3. 响应时间分析在这一节中，我们将对LoadRunner报告中的响应时间进行详细分析。
通过对响应时间的分析，我们可以了解系统在不同压力下的性能表现。
3.1 平均响应时间平均响应时间是衡量系统性能的重要指标之一。
根据报告显示的平均响应时间，我们可以了解系统对用户请求的平均处理时间。
如果平均响应时间过长，说明系统的性能存在问题，需要进一步优化。
3.2 最大响应时间最大响应时间是指系统处理用户请求的最长时间。
通过分析最大响应时间，我们可以找到系统中存在的性能瓶颈。
如果最大响应时间过长，可能会导致用户体验不佳，需要优化系统的性能。
3.3 最小响应时间最小响应时间是指系统处理用户请求的最短时间。
通过分析最小响应时间，我们可以了解系统在轻负载下的性能表现。
如果最小响应时间过长，可能会导致用户等待时间增加，需要优化系统的性能。
4. 事务响应时间分布在这一节中，我们将对LoadRunner报告中的事务响应时间分布进行分析。
性能测试报告
性能测试报告性能测试报告（一）一、测试背景随着互联网的快速发展，越来越多的企业开始重视自身的系统性能。
本次测试是针对某企业的在线售票系统进行的性能测试，目的是评估系统在高并发情况下的稳定性和性能，发现潜在的问题和瓶颈，以便提供优化建议，进一步提升系统的性能和可靠性。
二、测试目标1. 测试系统的稳定性和性能：在高并发、极端情况下，系统是否能够正常运行，是否会出现崩溃、错误等异常情况。
2. 测试系统的负载容量：测试系统在不同并发量下的响应时间和吞吐量，确定系统能够承受的最大负载量。
3. 发现系统的性能瓶颈：测试中发现可能出现的瓶颈，提供优化建议，进一步提高系统的性能和可靠性。
三、测试环境1. 测试对象：某企业的在线售票系统，系统版本为 1.0。
2. 测试工具：LoadRunner，使用Web(HTML/HTTP)协议进行测试。
3. 测试环境：服务器：4核8G，Windows Server 2012 R2数据库：Mysql 5.6，配置为Master-Slave架构应用服务器：Tomcat 7四、测试方案1. 使用LoadRunner对系统进行性能测试，采用分布式测试架构，包含1台Controller和4台Load Generator。
2. 设置不同的虚拟用户数量、测试持续时间和负载，模拟多种用户场景，包括登录、浏览商品、查询订单、购买等操作。
3. 对测试结果进行分析，包括响应时间、吞吐量、CPU 负载等指标。
五、测试结果1. 响应时间：在1000个虚拟用户并发测试中，系统的平均响应时间为2.5秒，最大响应时间为8秒。
2. 吞吐量：在1000个虚拟用户并发测试中，系统的吞吐量为250 TPS。
3. CPU负载：在高负载情况下，系统的CPU负载峰值为70%，整体稳定性良好。
六、测试结论1. 系统能够良好地处理高并发情况下的用户请求，响应时间较短、吞吐量较高。
2. 系统的整体性能稳定，没有出现重大问题或异常情况。
loadrunner测试_200个不同用户登陆的报告模板
200个不同用户登陆结果分析1、L oadrunner测试结果分析如下:Summary（场景摘要）结果及分析如下:Secenario name 场景名称Results in session 场景运行的结果目录Duration 场景运行时间Maximum running vusers（场景最大用户数）Total throughput （bytes）（总带宽流量）Average throughput （bytes/second）（平均每秒宽带流量）Total hit（总点击数）Average hits per second（平均每秒点击数）图1-1此次测试我用了200个用户, 163个passed, 所以实际参与测试的虚拟用户总共有163个。
其中, 总的吞吐量为535484969bytes, 平均吞吐量为1459087bytes, 总的请求量为12321, 平均每秒请求量为33.572, 错误共有37个。
从该图可以看出, 该网页在用户登陆方面存在问题。
图1-2图1-3（注: Action.c(92): Error -27796: Failed to connect to server "61.177.55.188:8080": [10060] Connection timed out.Action.c(104).Erro.-27727.Ste.downloa.timeou.(12.seconds.ha.expire.whe.downloadin.reso urce(s).Se.th."Ste.Timeou.cause.b.resource.i..warning.Run-Tim.Settin.t.Yes/N.t.hav.thi.mes sag.a..warning/error.respectively.Error: missing newline in D:\Program Files\HP\LoadRunner\tutorial\账户登陆1\Name.dat）Running Vusers结果及分析如下:图2-1通过上面图形结果可知, 在刚开始虚拟用户为100个, 11s左右时达到200个, 从1min45s 后逐渐减少, 6min7s左右时用户全部退出访问。
loadrunner结果分析报告
LoadRunner 结果分析报告1. 引言在软件开发的过程中，性能测试是一个至关重要的环节。
性能测试能够帮助我们评估系统的负载能力、稳定性和响应时间等关键指标。
本文将通过分析LoadRunner 测试结果来评估系统的性能表现，为进一步的优化提供指导。
2. 测试背景在进行结果分析之前，首先需要了解测试背景。
我们在一个电子商务平台上进行了性能测试，模拟了多个用户同时访问系统的情况。
测试目的是评估系统在高负载下的性能表现，并发现潜在的性能问题。
3. 测试设计在进行性能测试之前，需要明确测试的设计。
我们使用了 LoadRunner 这一常用的性能测试工具。
测试设计主要包括测试场景的设置、虚拟用户的模拟和测试数据的准备等。
3.1 测试场景设置我们选择了一些常见的用户行为作为测试场景，包括登录、浏览商品、添加购物车和下单等。
这些场景模拟了用户在电商平台上的典型行为。
3.2 虚拟用户模拟为了模拟真实的用户场景，我们使用了 LoadRunner 提供的虚拟用户功能。
通过设置虚拟用户的数量和行为，我们可以模拟多个用户同时访问系统的情况。
3.3 测试数据准备为了模拟真实的情况，我们需要准备一些测试数据。
这些数据包括用户信息、商品信息和订单信息等。
通过使用真实的数据，我们可以更准确地评估系统的性能。
4. 测试结果分析在进行性能测试后，我们得到了一系列的测试结果数据。
下面将详细分析这些数据，以评估系统的性能表现。
4.1 吞吐量分析吞吐量是衡量系统性能的重要指标之一，它表示在单位时间内系统处理的请求数量。
我们通过 LoadRunner 的结果数据计算出了系统在不同负载下的吞吐量，并绘制成图表进行分析。
4.2 响应时间分析响应时间是用户感知系统性能的关键指标，它表示用户发送请求到系统返回结果的时间。
我们通过 LoadRunner 的结果数据计算出了系统在不同负载下的平均响应时间，并绘制成图表进行分析。
4.3 错误率分析错误率是衡量系统稳定性的指标之一，它表示系统在处理请求时出现错误的比率。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
性能测试报告一、被测项目简介本次测试的对象是LR自带的飞机订票系统，该系统的类型是浏览器/服务器类型。
该系统包含的功能主要有用户登陆，选择出发地和目的地、选择出发时间和座位类型、选择航班功能、支付退出登录等。
二、测试规划测试计划测试重点本次的测试重点主要有：●用户登录功能●选择出发地和目的地功能测试环境●软件配置：Windows7旗舰版32位操作系统；HP LoadRunner 11.00Google Chrome 浏览器IE浏览器●硬件条件：处理器：Intel(R) Core(TM) i5-2450M CPU @ 2.50GHz内存：2GB三、测试用例设计本次实验主要的测试方面是用户登录和航班选择，提前注册好十个账号，和十种不同的但正确的航班选择；并用于接下来的参数化。
十组账号信息如下：航班信息如下：四、测试脚本1.录制的脚本+说明录制的脚本如下：vuser_init(){return 0;}Action(){web_url("WebTours","URL=http://127.0.0.1:1080/WebTours/","Resource=0","RecContentType=text/html","Referer=","Snapshot=t1.inf","Mode=HTML",LAST);lr_think_time(19);lr_start_transaction("login"); //定义事务登录web_submit_form("login.pl","Snapshot=t2.inf",ITEMDATA,"Name=username", "Value={username}", ENDITEM,"Name=password", "Value={password}", ENDITEM,"Name=login.x", "Value=82", ENDITEM,"Name=login.y", "Value=9", ENDITEM,LAST);lr_end_transaction("login", LR_AUTO); //事务结束web_image("Search Flights Button","Alt=Search Flights Button","Snapshot=t3.inf",LAST);lr_think_time(9);lr_start_transaction("book"); //定义事务订票web_submit_form("reservations.pl","Snapshot=t4.inf",ITEMDATA,"Name=depart", "Value={from}", ENDITEM,"Name=departDate", "Value=01/10/2015", ENDITEM,"Name=arrive", "Value={to}", ENDITEM,"Name=returnDate", "Value=01/11/2015", ENDITEM,"Name=numPassengers", "Value=1", ENDITEM,"Name=roundtrip", "Value=<OFF>", ENDITEM,"Name=seatPref", "Value=Window", ENDITEM,"Name=seatType", "Value=First", ENDITEM,"Name=findFlights.x", "Value=78", ENDITEM,"Name=findFlights.y", "Value=4", ENDITEM,LAST);lr_think_time(9);web_submit_form("reservations.pl_2","Snapshot=t5.inf",ITEMDATA,"Name=outboundFlight", "Value={b}", ENDITEM,"Name=reserveFlights.x", "Value=74", ENDITEM,"Name=reserveFlights.y", "Value=9", ENDITEM,LAST);lr_end_transaction("book", LR_AUTO); //订票事务结束lr_think_time(6);web_submit_form("reservations.pl_3","Snapshot=t6.inf",ITEMDATA,"Name=firstName", "Value=s", ENDITEM,"Name=lastName", "Value=s", ENDITEM,"Name=address1", "Value=s", ENDITEM,"Name=address2", "Value=s", ENDITEM,"Name=pass1", "Value=s s", ENDITEM,"Name=creditCard", "Value=2", ENDITEM,"Name=expDate", "Value=2", ENDITEM,"Name=saveCC", "Value=<OFF>", ENDITEM,"Name=buyFlights.x", "Value=66", ENDITEM,"Name=buyFlights.y", "Value=9", ENDITEM,LAST);web_image("SignOff Button","Alt=SignOff Button","Snapshot=t7.inf",LAST);return 0;}vuser_end(){return 0;}#ifndef _GLOBALS_H#define _GLOBALS_H//--------------------------------------------------------------------// Include Files#include "lrun.h"#include "web_api.h"#include "lrw_custom_body.h"//--------------------------------------------------------------------// Global Variables#endif // _GLOBALS_H2.参数化因为本次实验的测试重点是登录和航班选择，因此在这两个部分分别进行参数化并定义事务。
登录时设置参数如下：提前注册好十个账号密码，将这十个账户作为参数化的数据。
选择航班时的参数化如下：、共有三个参数，分别是选择的出发地、目的地和航班信息（即航班号、所需费用和时间）。
3.事务定义共定义两个事务：login和book五、场景配置共设置12个Vuser，并行策略是一开始每10秒增加两个Vuser，直到运行的Vuser的数量达到12个，然后再持续1分半钟，退出时，每15秒退出5个Vuser。
因此整个过程所需时间约为三分钟二十秒左右。
六、测试结果（客观）测试结果：运行的并发数：事务响应时间图：每秒点击数：七、八、测试结果分析和结论LoadRunner进行场景测试结果收集后，首先显示的是该结果的一个摘要信息。
主要包括：场景执行情况（Analysis Summary）统计信息摘要（Statistics Summary）事务摘要（Transaction Summary）HTTP响应摘要（HTTP Responses Summary）1、场景执行情况本部分给出了本次测试场景的名称、结果存放路径及持续时间。
由图可知，本次测试从19：25到19:28结束，历时3分21秒，与之前的场景配置中的时间吻合。
2、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、总请求数等信息。
由上图我们可以看出，本次测试最大并发数是12，总吞吐量为1，427，672字节，平均每秒吞吐量为7,068字节，总请求数为1064，平均每秒请求数为5.267。
对于吞吐量，单位时间内的吞吐量越大，说明服务器处理能力越好，而请求数与吞吐量一班成正比关系。
本次实验仅仅设置了12个虚拟用户，为了处理方便，节省时间。
3、事务摘要本部分给出了场景执行结束以后相关Action的平均响应时间、通过率等情况。
由上图可知，每个Action的平均响应时间和通过率。
Book订票操作有两个被阻止，37个通过，而登录操作全部通过。
4、HTTP响应摘要本部分显示在场景执行过程中，每次HTTP请求发出去的状态，是成功还是失败。
5、并发数分析该部分显示了在场景执行过程中并发数的执行情况，包括Vuser的状态、完成脚本的Vuser的数量以及集合统计信息，将这些图和事务图结合使用可以确定Vuser的数量对事务响应时间的影响。