LR性能分析图解释
性能分析详解
LR性能结果分析详解：分析总结页面话费为三个主要的段，统计总结、事务总结以及HTTP响应总结场景执行情况（Analysis Summary）：该部分该出了本次测试的场景的名称、结果存放路径以及场景持续时间，由图得知：本次测试从16:54开始，到17:03分结束，共历时9分34秒，与场景执行计划中设计的时间基本吻合。
统计信息（Statistic summary）：该部分给出的场景执行结束后并发数，总吞吐量、平均吞吐量、总请求数、平均每秒请求数的统计值，如下图，从改图中可以得知，本次的是运行的最大的并发数为50，总吞吐量是1,374,894,959字节,平均每秒吞吐量为2,391,122字节，总的请求数为55,590，平均每秒的请求为96.678，对于吞吐量，单位时间内吞吐量越大，说明服务器的处理能力越好，而且请求数进表示客户端想服务器端发出的请求数，与吞吐量一般成正比关系。
事务摘要（Transaction Summary）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、90percent等情况，如下图所示，从该图我们得到每个Action的平均响应时间为2.386s，事务在当前行90%的最大响应时间为：3.145s，该图中通过的事务位：3,145，停止的事务为：1，失败的事务为：0。
HTTP响应摘要（HTTP Responses Summary）该部分显示在场景执行过程中，每次HTTP请求发出的状态，是成功还是失败，从图中可以看出，在本次测试过程中lr共模拟发出了55,590次请求（统计信息摘要中的“total Hits”一致）。
其中“HTTP 200（请求成功）”的是52,085次，而“HTTP 302（对象已移动）”则有3,505次，说明本次过程中，发出的请求大部分都能正确响应，并发数分析（Running Vuser）：“Running Vuser（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。
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图含义讲解
LR分析图含义上一篇/ 下一篇2010-10-27 14:21:17查看( 18 )/ 评论( 0 ) / 评分( 0 / 0 )运行的用户图表显示了虚拟用户在场景中当前执行脚本的情况。
一个虚拟用户按照测试脚本执行一次任务直到全部结束，这个用户已经执行了所需脚本的所有重复（iterations）除非手工停止controller中的用户虚拟用户会在渐增的场景中被增加，不像上图中所有用户同时被加载，在虚拟用户的数量在压力测试计划中到达一个高度之后，会保持这些用户运行一段时间，再使用户数递减，递减的速度要比递增的快，因为从移除用户对服务器几乎没有任何不利影响。
无论什么时候，在测试中出现问题，你都应该知道当前场景中的用户数量。
压力测试的目的是诊断程序在虚拟压力下出现的问题，所以，当虚拟用户的数量达到某个值时，会看到数据都在减少，这可以说明程序的不稳定。
突发的数据向相反方向（正或负）的延伸都意味着运行的虚拟用户在增加中这张图表遵循着标准的测试时间表，每分钟增加10个用户，到达最大用户数250时运行10分钟，之后每分钟减少25个用户每秒点击率显示在网站服务器上随着时间推移的点击数量。
这个图表可以显示整个场景或者最后60、180、600或3600秒的情况。
你可以将它与事务响应时间图表对比来查看点击是如何影响事务的执行的。
每秒点击率的增涨表明服务器负荷的增加，所以将每秒点击率与事务响应时间和吞吐量对比，可以让你对服务器在压力下的执行有更多理解。
当一个网站服务器正在活动中，每秒点击率将会时常镜像成功的HTTP 响应信号的总数。
在上图中运行的第25分钟左右到达了尖锋。
这可以在诸如运行的用户数、吞吐量和事务响应时间中这些图表中找到答案。
Throughput(吞吐量)展示了数据的总量,它基于字节，由网页服务器每秒向传送scenario的运行情况. Throughput 是基于字节/秒来传输的，它描述通过网络服务器传输的数据在网络上任意事件发生时的传输量。
LR结果分析表
计数器指标1. 平均事务响应时间A verage Transation Response Time 优秀：<2s良好：2－5s及格：6－10s不及格：>10s2. 每秒点击率Hits per Second当增大系统的压力（或增加并发用户数）时，吞吐率和TPS的变化曲线呈大体一致，则系统基本稳定若压力增大时，吞吐率的曲线增加到一定程度后出现变化缓慢，甚至平坦，很可能是网络出现带宽瓶颈.同理若点击率/TPS曲线出现变化缓慢或者平坦,说明服务器开始出现.3. 请求响应时间Time to Last Byte4. 每秒系统处理事务数Transaction per second5. 吞吐量Throughout6. CPU利用率Processor / ％Processor Time 好：70％坏：85％很差：90％+7. 数据库操作消耗的CPU时间Processor / %User Time如果该值较大，可以考虑是否能通过友好算法等方法降低这个值。
如果该服务器是数据库服务器，Processor\%User Time值大的原因很可能是数据库的排序或是函数操作消耗了过多的CPU时间，此时可以考虑对数据库系统进行优化。
8. 核心态CPU平均利用率Processor /%Privileged Time 如果该参数值和"Physical Disk"参数值一直很高，表明I/O有问题。
可考虑更换更快的硬盘系统9. 处理列队中的线程数Processor / Processor Queue Length 如果该值保持不变（>=2）个并且%Processor Time超过90%，那么可能存在处理器瓶颈。
如果发现超过2，而处理器的利用率却一直很低，那么或许更应该去解决处理器阻塞问题，这里处理器一般不是瓶颈。
10. 文件系统缓存Memory / Cache Bytes 50%的可用物理内存11. 剩余的可用内存Memory / A vaiable Mbytes 至少要有10%的物理内存值12. 每秒下载页数Memory / pages/sec 好：无页交换坏：CPU每秒10个页交换很差：更多的页交换13. 页面读取操作速率Memory / page read/sec 如果页面读取操作速率很低，同时% Disk Time和A vg.Disk Queue Length的值很高，则可能有磁盘瓶径。
利用LR生成图表分析性能
LR在运行场景或会话步骤时，数据将存储在扩展名为.lrr 的结果文件中。Analysis是处理收集的结果信息并生成图和报告的实用程序。在使用 Analysis 实用程序时，可以在会话中进行工作。Analysis 会话至少包含一组场景或会话步骤结果（.lrr 文件）。Analysis 将活动图的显示信息和布局设置存储在扩展名为.lra 的文件中。（引用哦）打开Analysis的方法不多说，下来说一下如何分析。
在结果的概述信息中可以大概了解系统的性能，一般用的比较多的就是事务的平均响应时间了，以及整个系统的响应时间，在这里可以直接判定系统是否符合性能需求，但这并不是一个真正了解系统性能的地方，每个运行结果都应该详细的做进一步的深入了解，这样我们就需要在多个图表中对比查看进行结果的分析了，以下是我个人的了解了：
第一个看的是平均事务响应时间图，由此图可以看到事务所占用时间的走向，例如，此图中的数据走向趋高就证明系统的事务处理时间不正常，需要进一步的分析为何事务响应时间一致走高，那么此时就需要打开网页细分图了。
（到这里就会知道为何要插入事务因为不同的事务操作的页面不同，就可以重点的分析问题了，就好比在告诉你“看看1000个用户时系统的性能”与“看看1000个用户并发登录系统时的性能”一样，换句话说就是让你知道我要找哪里的问题！但是具体该怎么定义事务就要看自己的需要了！）
目前我觉的这两个图是最能说明问题的，但是前提是其他业务数据都是正常的，如何判定其他业务数据的正确性呢，这就需要根据事务图、用户图等来综合判定了！
第二个看的是网页细分图，在网页细分图中就可以查看页面的详细参数包括DNS解析时间，连接服务器花费时间，第一次缓冲时间、SSL握手时间、页面组件下载时间、接受时间等，这个时候基本就可以判断出来时间花费在哪里，然后再去定位问题。比如显示第一次缓冲时间过长则去查看第一次缓冲时间细分图查找问题在服务端还是网络上。
lr性能分析
判断CPU瓶颈1，%processor time 平均值大于952，processor queue length大于2 (大于处理器个数+1).可以确定CPU瓶颈3，CPU空闲时间为零(zero percent idle CPU)4，过高的用户占用CPU时间(%User Time)5, 过高的系统占用CPU时间(%Priviliaged Time：长期大于90%或者95%)备注：%User time(processor_total)表示耗费CPU的数据库操作，如排序，执行aggregate functions等。
如果该值很高，可考虑增加索引，尽量使用简单的表联接，水平分割大表格等方法来降低该值如果发现processor queue length显示的队列长度超过2,而处理器的利用率却一直很低,或许更应该去解决处理器阻塞问题,这里处理器一般不是瓶颈。
判断内存瓶颈与内存泄漏1，如果发生了内存泄漏,process\private bytes计数器和process\working set计数器的值往往会升高,同时avaiable bytes的值会降低。
2，如果Available Mbytes（剩余物理内存数）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。
定位磁盘瓶颈1，% Disk Time和Avg.Disk Queue Length的值(应不大于组成物理磁盘的主轴数的1.5 到2倍) 很高，而Page Reads/sec页面读取操作速率很低，则可能存在磁盘瓶径。
2，Physical Disk\ Disk Reads/sec and Disk Writes/sec大于20 ms,则有可能磁盘瓶颈3，Avg.Disk sec/Transfer盘中写入数据的平均时间，单位是秒，一般来说，定义该值小于15ms最为优异，介于15-30ms之间为良好，30-60ms之间为可以接受，超过60ms则需要考虑更换硬盘或硬盘的RAID方式了4，Disk Transfers/sec指在此盘上读取/写入操作速率。
LR(0)和SLR分析表的构造
此文略长。
我也没想到这写起来这么多，但对构造过程绝对清楚，一步步慢慢看吧。
LR的第一个L和LL的第一个L含义相同，即从左到右扫描句子，第二个R表示Ri ght most最右推导。
在通常的描述中，后面还有一个括号里面的数字如，LR(0)、LR(1)这样，括号里面的数字表示用于决策所需的后续token分词数。
首先看一下LR分析器的模型图可惜看出，LR分析器最关键的部分就是LR分析表了，而LR分析表的构建是由已构造出的LR(0)项目集规范族来进行构造的。
LR分析法貌似是不要求掌握的，而且这部分比我想象的还要复杂，今天看了好多。
才勉强搞清楚这个项目集规范族的构造，但是用来锻炼思维确实不错啊。
项目集，那么字面上看就是项目的集合了，项目是什么呢。
这个也确实不好说，书上是说在文法G中每个产生式的右部适当位置添加一个圆点构成LR(0)项目，举个例子吧。
比如对于A->xyz这条产生式可以构造的LR(0)项目就有4个A->.xyz A->x.yz A->xy.z A->xyz.这样很清楚了吧，就是用.分割。
这个分割产生的四个项目在进行真正的语法分析的时候对应不同的操作，比如规约还是移位。
这里不讨论。
重点是项目集规范族的构造，在知道了LR(0)项目后，可以来看看项目集规范族的定义，对于构成识别一个文法活前缀的DFA项目集(状态)的全体我们称之为这个文法的LR(0)项目集规范族。
至于什么是活前缀呢，定义如下对于任一文法G[S]，若S’经过任意次推导得到αAω，继续经过一次推导得到αβω，若γ是αβ的前缀，则称γ是G的一个活前缀。
现在知道了LR(0)项目，了解了活前缀，和项目集规范族的定义，还须引入LR(0)项目集的闭包函数CLOSURE和状态转换函数GO两个概念，先给出数学上的定义，如果你觉得麻烦可以跳过，后面会给出一道例题。
①闭包函数CLOSURE(I)的定义如下：a）I的项目均在CLOSURE(I)中。
LR性能测试主要图表分析
LoadRunner性能测试主要图表分析HP Mercury LoadRunner 是一款功能相当强大的性能测试工具,由三个部分构成, VUGen, Controller以及Analysis. 其中VUGen负责进行脚本录制, Controller是一个总控中心,负责场景的配置,监控器的选取和监控,并选择合适的负载生成器进行执行, Analysis是一个分析模块,主要负责所有执行数据的分析以及报告的生成.之所以说LoadRunner是强大的性能测试工具,主要是因为VUGen支持大概好几十种主流的协议. 因此支持的被测对象相当广泛,另外Analysis也有超强的功能,提供非常丰富的图表,供测试结束之后分析和定位问题.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。
LR分析概述
定义 如果有Z 且β为终极符串(或空)。称α是规范前 缀。若α是含有句柄的规范前缀,且每 个句柄是α的后端，称α是可归规范前 缀。
* α β(Z为开始符)， r
例子：SmABcde 规范前缀 mAB mABc mABcd mABcde 后缀 cde de e -
若其中Abc是句柄，根据定义有mABc 是可归规范前缀。
解：拓展文法的新文法如下：
G(S): S→E [0] E→aA[1] E→bB[2] A→cA[3] A→d [4] B→cB[5] B→d [6]
解：可归前缀图
0:S→.E
E
1:S→E.
E→.bB E→.aA a b
2:E→a.A
A d
6:E→aA. 10:A→d. 4:A→c.A
A→.d A→.cA c
说明abbce#不是例6.1 G[S]的 说明abbce#不是例6.1 文法 G[S]的句子 abbce#不是例
action goto s2 s4 r2 3 s6 r3 3 s5 出错
7.3 SLR（1）分析 SLR(1)方法:是只在LR(0)可归前缀 图的二义性状态下向前看一符。 当有I={x→α●bβ A→r● B→δ●} FOLLOW(A)∩FOLLOW(B)=φ, FOLLOW(A)∩b=φ； FOLLOW(B)∩b=φ 则称该冲突可以解决。 满足上述条件则可利用SLR(1)方法
# Acc
E 1
Goto A
B
6 7 8 9 r1 r2 r3 r5 r4 r6
r1 r2 r3 r5 r4 r6
r1 r2 r3 r5 r4 r6
动画演示 第5步：d，(11)出栈，B进栈；5对 B查表得9。
解：串bccd的LR(0)分析过程
LR分析器详解
根据“展望”的程度，一个LR分析器可以产 生若干不同的分析方法。
• LR(0) 基本LR分析法 • SLR 简单LR分析法 • LR(1) 规范LR分析法
4.1.2 LR(0)项目集规范族和LR(0)分析表
LR(0)描述了一种只概括“历史”信息而不包含预测 性“展望”信息的“状态”。 LR(0)分析表的构造:
r6
r6
9
3
10
S 11
r1
r1
r3
r3
r5
r5
剩余输入串 i# i# #
动作 规约，ET 移进 移进 规约，Fi 规约，TF 规约，EE+T 接受。
LR文法
一个文法，如果能构造一张分析表，使得它的每个入口均是 唯一确定的，则我们将这个文法称为LR文法。
一个LR分析器有时需要“展望”未来的k个输入符号才能决 定采取什么样的“移进—规约”决策。
语句的识别 输出
DFA
LR分析表
ACTION
GOTO
i +*(
)
#
E
T
F
0 S5
S4
1
2
3
1
S6
acc
2
r2 S 7
r2
r2
3
r4
r4
r4
r4
“4动作S”5(ACTION)表: S二4
8
2
3
5维数组，ACr6TIONr6[k，a] r6 r6
规6 定了S 当5 状态 k 面临输S入4
9
3
符号
7
aS时5应采取什么动作S 。4
*
句型i1*i2+i3的句E柄:
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。
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分析法
⑴ S’ →.E ⑵ S’ →E .
例如：文法5.7的所有LR（0）项目为：⑶⑸
E →. aA E → aA .
⑷ ⑹
E → a.A A → . cA
文法：S’ →E
E → aA |bB A → cA |d B → cB |d
⑺ A → c.A ⑻ A → cA . ⑼ A →. d ⑽ A → d.
B 12
13
14
9
⑴ S’ →.E ⑵ S’ →E . ⑶ E →. aA ⑷ E → a.A ⑸ E → aA . ⑹ A → . cA
⑺ A → c.A ⑻ A → cA . ⑼ A →. d ⑽ A → d.
⑾ E → .bB ⑿ E → b. B
17
⒀ E → b B. 15）B → c.B
… / / .. …
… ……
结果为P106图5.7
能识别文法 5.7前缀的
DFA P106 图5.7
c a
c
A 8:
4: d
(0) S’ →E (1) E → aA
d
10: (2) E → bB
(3) A → cA
(4) A → d
2: A
(5) B → cB
6: (6) B → d
0: E
1:
b
对于一个文法，我们可以把其所有项 目表示的状态构造为一个NFA，该NFA用 来识别该文法所有的活前缀。
用词法分析中采用的子集法可以将 NFA确定化DFA，该DFA的每个状态是一 个项目集合，这些集合的全体就构成了该 文法的LR（0）项目集规范族。
LR分析表的构造
文法 拓广文法
LR（0）项目
由具体的算法 得到最终的 某种LR分析表
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。
LR指标分析
• Inetinfo: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 统性能随着时间而降低，则此计数器可以 是内存泄漏的最佳指示器。
• Processor：监视“处理器”和“系统”对 ： 象计数器可以提供关于处理器使用的有价 值的信息，帮助您决定是否存在瓶颈。
• Process： ： %Processor Time: 被进程消耗的处理器时 间数量。如果服务器专用于sql server,可接 受的最大上限是80-85%
• Page Faults/sec:将进程产生的页故障与系 统产生的相比较，以判断这个进程对系统 页故障产生的影响。
• 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。
• Physical Disk: %Disk Time %:指所选磁盘驱动器忙于为读 或写入请求提供服务所用的时间的百分比。 如果三个计数器都比较大，那么硬盘不是 瓶颈。如果只有%Disk Time比较大，另外 两个都比较适中，硬盘可能会是瓶颈。在 记录该计数器之前，请在Windows 2000 的 命令行窗口中运行diskperf -yD。若数值持 续超过80%，则可能是内存泄漏。
• Locks/lock requests/sec • 指每秒请求的锁个数。通过优化查询来减 少读取次数，可以减少该计数器的值。
• Locks/lock timeouts/sec指每秒由于等待对 锁的授权的锁请求数，理想情况下，该计 数器的值为0
• Locks/lock waits/sec • 指每秒无法立刻得到授权而超时的锁请求 数，理想情况下，该计数器的值应该尽可 能为0
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。
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7、Transaction Response Time(Percentile)（事务响应时间(百分比)）
“事务响应时间(百分比)”是根据测试结果进行分析而得到的综合分析图，也就是工具通过一些统计分析方法间接得到的图表。通过它可以分析在给定事务响应时间范围内能执行的事务百分比。
8、Transaction Response Time(Distribution)（事务响应时间(分布)）
“事务响应时间(分布)”显示在场景运行过程中，事务执行所用时间的分布，通过它可以了解测试过程中不同响应时间的事务数量。如果系统预先定义了相关事务可以接受的最小和最大事务响应时间，则可以使用此图确定服务器性能是否在可以接受的范围内。
Web Resources（Web资源分析）
Web资源分析是从服务器入手对Web服务器的性能分析。
“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。
“页面分解”图可以按下面四种方式进行进一步细分：
1)、Download Time Breaddown（下载时间细分）
“下载时间细分”图显示网页中不同元素的下载时间，同时还可按照下载过程把时间进行分解，用不同的颜色来显示DNS解析时间、建立连接时间、第一次缓冲时间等各自所占比例。
2)、Component Breakdown(Over Time)（组件细分(随时间变化)）
First Buffer Time：是指客户端与服务器端建立连接后，从服务器发送第一个数据包开始计时，数据经过网络传送到客户端，到浏览器接收到第一个缓冲所用的时间。
2、Page Component Breakdown（页面组件细分）
“页面组件细分”图显示每个网页及其组件的平均下载时间（以秒为单位）。可以根据下载组件所用的平均秒数对图列进行排序，通过它有助于隔离有问题的组件。
注：要查看每秒下载页数图，必须在R-T-S那里设置“每秒页面数(仅HTML模式)”。
6、Retries per Second（每秒重试次数）
“每秒重试次数”显示场景或会话步骤运行的每一秒内服务器尝试的连接次数。
在下列情况将重试服务器连接：
A、初始连接未经授权
B、要求代理服务器身份验证
C、服务器关闭了初始连接
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。
2、Throughput（吞吐率）
“吞吐率”显示的是场景运行过程中服务器的每秒的吞吐量。其度量单位是字节，表示虚拟用在任何给定的每一秒从服务器获得的数据量。
可以依据服务器的吞吐量来评估虚拟用户产生的负载量，以及看出服务器在流量方面的处理能力以及是否存在瓶颈。
“吞吐率”图和“点击率”图的区别：
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。此图可以查看虚拟用户负载对执行时间的总体影响，对分析具有渐变负载的测试场景比较有用。
Web Page Breakdown（网页元素细分）
“网页元素细分”主要用来评估页面内容是否影响事务的响应时间，通过它可以深入地分析网站上那些下载很慢的图形或中断的连接等有问题的
元素。
1、Web Page Breakdown（页面分解总图）
“页面分解”显示某一具体事务在测试过程的响应情况，进而分析相关的事务运行是否正常。
6、Time to First Buffer Breakdown（第一次缓冲时间细分）
“第一次缓冲时间细分”图显示成功收到从Web服务器返回的第一次缓冲之前的这一段时间内的每个页面组件的相关服务器/网路时间。如果组件的下载时间很长，则可以使用此图确定产生的问题与服务器有关还是与网络有关。
网络时间：定义为第一个HTTP请求那一刻开始，直到确认为止所经过的平均时间。
服务器时间：定义为从收到初始HTTP请求确认开始，直到成功收到来自Web服务器的一次缓冲为止所经过的平均时间。
7、Time to First Buffer Breakdown(Over Time)（第一次缓冲时间细分(随时间变化)）
“第一次缓冲时间细分(随时间变化)”图显示成功收到从Web服务器返回的第一个缓冲之前的这段时间内，场景运行的每一秒中每个网页组件的服务器时间和网络时间。可以使用此图确定场景运行期间服务器或网络出现问题的时间点。
1、Hits per Second（每秒点击次数）
“每秒点击次数”，即使运行场景过程中虚拟用户每秒向Web服务器提交的HTTP请求数。
通过它可以评估虚拟用户产生的负载量，如将其和“平均事务响应时间”图比较，可以查看点击次数对事务性能产生的影响。通过对查看“每秒点击次数”，可以判断系统是否稳定。系统点击率下降通常表明服务器的响应速度在变慢，需进一步分析，发现系统瓶颈所在。
5、Page Download Time Breakdown(Over Time)（页面下载时间细分(随时间变化)）
“页面下载时间细分(随时间变化)”图显示方案运行期间，每一秒内每个页面组件下载时间的细分。使用此图可以确定网络或服务器在方案执行期间哪一时间点发生了问题。
“页面组件细分(随时间变化)”图和“页面下载时间细分(随时间变化)”图通常结合起来进行分析：首先确定有问题的组件，然后分析它们的下载过程，进而定位原因在哪里。
“吞吐率”图，是每秒服务器处理的HTTP申请数。
“点击率”图，是客户端每秒从服务器获得的总数据量。
3、HTTP s Code Summary（HTTP状态代码概要）
“HTTP状态代码概要”显示场景或会话步骤过程中从Web服务器返回的HTTP状态代码数，该图按照代码分组。HTTP状态代码表示HTTP请求的状态。
“页面下载时间细分”图显示每个页面组件下载时间的细分，可以根据它确定在网页下载期间事务响应时间缓慢是由网络错误引起还是由服务器错误引起。
“页面下载时间细分”图根据DNS解析时间、连接时间、第一次缓冲时间、SSL握手时间、接收时间、FTP验证时间、客户端时间和错误时间来对每个组件的下载过程进行细分。
3、Page Component Breakdown(Over Time)（页面组件分解(随时间变化)）
“页面组件分解(随时间变化)”图显示在方案运行期间的每一秒内每个网页及其组件的平均响应时间 （以秒为单位）。
4、Page Download Time Breakdown（页面下载时间细分）
D、初始连接无法连接到服务器
E、服务器最初无法解析负载生成器的IP地址
7、Retries Summary（重试次数概要）
“重试次数概要”显示场景或会话步骤运行过程中服务器尝试的连接次数，它按照重试原因分组。将此图与每秒重试次数图一起使用可以确定场景或会话步骤运行过程中服务器在哪个时间点进行了重试。
4、HTTP Responses per Second（每秒HTTP响应数）
“每秒HTTP响应数”是显示运行场景过程中每秒从Web服务器返回的不同HTTP状态代码的数量，还能返回其它各类状态码的信息，通过分析状态码，可以判断服务器在压力下的运行情况，也可以通过对图中显示的结果进行分组，进而定位生成错误的代码脚本。
5、Pages Downloader per Second（每秒下载页面数）
“每秒下载页面数”显示场景或会话步骤运行的每一秒内从服务器下载的网页数。使用此图可依据下载的页数来计算Vuser生成的负载量。
和吞吐量图一样，每秒下载页面数图标是Vuser在给定的任一秒内从服务器接收到的数据量。但是吞吐量考虑的各个资源极其大小（例，每个GIF文件的大小、每个网页的大小）。而每秒下载页面数只考虑页面数。
4)、Time to First Buffer Breakdown(Over Time)（第一次缓冲时间细分(随时间变化)）
“第一次缓冲时间细分(随时间变化)”图显示成功收到从Web服务器返回的第一次缓冲之前的这段时间，场景或会话步骤运行的每一秒中每个网页组件的服务器时间和网络时间（以秒为单位）。可以使用该图确定场景或会话步骤运行期间服务器或网络出现问题的时间。
8、Connections（连接数）
“连接数”显示场景或会话步骤运行过程中每个时间点打开的TCP/IP连接数。
借助此图，可以知道何时需要添加其他连接。
例：当连接数到达稳定状态而事务响应时间迅速增大时，添加连接可以使性能得到极大提高（事务响应时间将降低）。
9、Connections Per Second（每秒连接数）
8、Downloader Component Size(KB)（已下载组件大小）
“已下载组件大小”图显示每个已经下载的网页组建的大小。通过它可以直接看出哪些组件比较大并需要进一步进行优化以提高性能。