Loadrunner_PTS_Jmeter性能结果分析
jmeter报告解析
jmeter报告解析
JMeter是一款常用的性能测试工具，它可以生成测试报告以帮助分析和解释性能测试结果。
下面是对JMeter报告解析的一般步骤：
1. 打开JMeter报告：在JMeter中运行完测试后，可以通过菜单栏选择“查看结果树”或者“查看结果表格”来打开报告。
2. 查看摘要信息：报告的第一个部分通常是摘要信息，包括测试的总体结果、请求次数、错误率等关键指标。
通过查看摘要信息，可以快速了解整个测试的概况。
3. 分析图表数据：JMeter报告提供了多种图表，例如折线图、柱状图、饼图等，用于可视化展示测试结果。
常见的图表包括响应时间分布图、吞吐量图、错误率图等。
通过观察这些图表，可以更直观地了解系统的性能表现。
4. 深入分析详细数据：JMeter报告还提供了详细数据表格，其中包括每个请求的响应时间、错误信息、请求状态等。
可以通过排序、过滤等操作，找出性能瓶颈、错误原因等具体细节。
5. 生成趋势报告：如果进行了多次性能测试，可以使用JMeter的插件或其他工具生成趋势报告。
趋势报告可以比较不同测试之间的性能差异，帮助判断系统的稳定性和性能优化效果。
6. 导出和共享报告：JMeter报告可以导出为HTML、CSV或其他格式，以便与团队成员或利益相关者共享。
导出的报告可以包含摘要信息、图表数据、详细数据等内容，确保信息的全面性和易读性。
总而言之，JMeter报告解析是一个多方面的过程，需要结合摘要信息、图表数据和详细数据进行综合分析，以便发现潜在问题并提供性能改进建议。
软件测试报告性能测试结果与建议
软件测试报告性能测试结果与建议软件测试报告性能测试结果与建议一、测试概述在本次软件测试中，我们对XXX软件进行了性能测试，以评估其在负载压力下的表现。
本文将介绍测试过程、得到的结果以及基于结果所提出的建议。
二、测试环境与工具1. 测试环境- 操作系统：Windows 10- 处理器：Intel Core i7- 内存：8GB- 网络：1Gbps以太网2. 测试工具- JMeter：用于模拟多用户并发请求- Performance Monitor：用于监控系统资源利用率- LoadRunner：用于生成和管理测试脚本三、测试目标本次性能测试的主要目标如下：1. 评估软件在正常使用负载下的响应时间；2. 确定软件在高负载情况下的稳定性；3. 识别软件在负载峰值时的性能瓶颈；4. 提供性能改进的建议。
四、测试方案1. 测试场景设计在本次性能测试中，我们设计了以下两个测试场景：- 场景一：100个用户同时登录软件并进行基本操作，如浏览页面、搜索功能等；- 场景二：200个用户同时使用软件进行复杂操作，如上传大文件、处理复杂计算等。
2. 测试步骤- 步骤一：配置并启动测试环境- 步骤二：根据测试场景，使用JMeter和LoadRunner创建并运行相应的测试脚本- 步骤三：使用Performance Monitor监控系统资源利用率- 步骤四：记录测试运行时间、响应时间等关键指标- 步骤五：分析测试结果，确定性能瓶颈和改进方向五、测试结果与分析1. 性能指标在本次测试中，我们关注了以下几个重要的性能指标：- 页面响应时间：用户发送请求到页面显示完整的时间；- 吞吐量：单位时间内系统处理的请求数量；- 并发用户数：同时操作软件的用户数量；- 错误率：系统处理请求时发生错误的比例。
2. 测试结果根据测试数据分析，我们得出以下结果：- 场景一：- 页面响应时间平均为2秒，在用户可接受范围内；- 系统吞吐量在100个用户时稳定，并发用户数较低；- 错误率为0%，系统稳定性较高。
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。
loadrunner中各性能指标解释
Transactions（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、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。
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。
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。
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。
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。
【转】Jmeter性能测试报告解析
【转】Jmeter性能测试报告解析报告解析1、Aggregate Report 解析 Aggregate Report 是 JMeter 常⽤的⼀个 Listener，中⽂被翻译为“聚合报告”。
今天再次有同⾏问到这个报告中的各项数据表⽰什么意思，顺便在这⾥公布⼀下，以备⼤家查阅。
如果⼤家都是做Web应⽤的，例如只有⼀个登录的请求，那么在Aggregate Report中，会显⽰⼀⾏数据，共有10个字段，含义分别如下。
Label：每个 JMeter 的 element（例如 HTTP Request）都有⼀个 Name 属性，这⾥显⽰的就是 Name 属性的值 #Samples：表⽰你这次测试中⼀共发出了多少个请求，如果模拟10个⽤户，每个⽤户迭代10次，那么这⾥显⽰100 Average：平均响应时间——默认情况下是单个 Request 的平均响应时间，当使⽤了 Transaction Controller 时，也可以以Transaction 为单位显⽰平均响应时间 Median：中位数，也就是 50％⽤户的响应时间 90% Line：90％⽤户的响应时间 Note：关于 50％和 90％并发⽤户数的含义，请参考下⽂ /jackei/archive/2006/11/11/557972.html Min：最⼩响应时间 Max：最⼤响应时间 Error%：本次测试中出现错误的请求的数量/请求的总数 Throughput：吞吐量——默认情况下表⽰每秒完成的请求数（Request per Second），当使⽤了 Transaction Controller 时，也可以表⽰类似的 Transaction per Second 数 KB/Sec：每秒从服务器端接收到的数据量，相当于LoadRunner中的Throughput/Sec 基本知识： 1、吞吐量：是指在没有帧丢失的情况下，设备能够接受的最⼤速率。
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）。
Jmeter与loadrunner性能测试工具对比报告
Jmeter与loadrunner性能测试工具对比报告测试范围：即时库存系统中选定的三个测试接口：订单取消接口，客户下单接口，wms出库完成接口；
测试环境：测试过程中所有硬件及软件资源均相同，包括压力机，应用服务器，数据库服务器，中间件服务器及相关配置。
每一轮测试结束后数据库数据均清空。
尽可能排除外部因素对本次测试结果的影响。
测试目的：验证两种性能测试工具本身对同一性能测试点的性能指标差异。
测试结果：如下图所示：
测试结论：
1、通过三个接口的测试发现两种工具本身在系统响应时间上的差别基本处在“十毫秒”量级
上。
2、jmeter相比loadrunner在系统响应时间上略短，系统处理能力略高；
测试问题：通过统计测试结果发现，jmeter在统计系统处理能力，即TPS时，它算出的结果不是平均值，是一个不断上升增加的状态，最后需要手动进行平均，该问题还需在后期测试中进一步验证。
工具使用可行性分析：
1、针对直接调用java代码的一些webservice接口、应用程序的性能测试。
2、数据库sql性能测试。
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的使用及结果分析
使用率保持在70%-85%较理想，低了说明其它 瓶颈（或大型程序对CPU利用率不足）
Processor queue>2且CPU使用率过低说明系 统架构不理想
Processor queue>2且CPU使用率过高说明 CPU瓶颈
C/S系统中，CPU，内存若某一项根据用户请求 的增加而未发生增加一般是由硬件瓶颈造成
吞吐量（ Throughput ）
吞吐量极限为网络带宽的10%左右，若均值低于5% ， 基本可视为网络无瓶颈
一般随着负载的增加呈线性增长
每秒连接数（ Connections Per Second ）
当添加系统负载，而每秒连接数无明显增加时，一般为 服务器，数据库连接池限制
录制脚本：将所有功能录制在一个脚本中的不同 事务中
内存（Availiable bytes）
内存随着固定用户，固定操作，持续一段时间后 可用内存明显减少一般是发生内存泄露（稳定性 测试）
平均响应时间（ Average Transaction Response Time ）
衡量系统性能的重要参数 检查其有效性时一般采用对比，其他参数校验
对比：与不同负载时进行数值对比，一般会呈现线性增 长（针对大型软件），出现状态拐点时进行参数校验 其他参数校验：获取响应时间时看其他参数是否异常（比 如CPU，内存，吞吐量等）
状态
上升：指数函数一般性能较差，另一种为性能理想或系 统瓶颈
下降：出现情况比较少，一般是由于服务异常 水平：负载不够或瓶颈
周期性：波动较大的图形注意周期性
平稳状态线：状ห้องสมุดไป่ตู้相对比较稳定的状态 拐点：相对平稳状态间的拐点
jmeter性能测试重要指标以及性能结果分析
jmeter性能测试重要指标以及性能结果分析⼀、Aggregate Report 是常⽤的⼀个 Listener，中⽂被翻译为“聚合报告如果⼤家都是做应⽤的，例如只有⼀个登录的请求，那么在Aggregate Report中，会显⽰⼀⾏数据，共有10个字段，含义分别如下。
1、Lable：每个Jmeter的element（例如Http Request）都有⼀个Name属性，这⾥显⽰就是Name属性的值2、Samples：表⽰这次测试⼀共发出了多少次请求，如果模拟10⽤户，每个⽤户迭代10次，那么这⾥显⽰1003、Average：平均响应时间--默认情况下是单个Request的平均时间，当使⽤了Transaction Controller时，也可以以Transaction为单位显⽰平均响应时间4、Median：50%⽤户响应时间5、90%Line：90%⽤户的响应时间6、Min：最⼩响应时间7、Max：最⼤响应时间8、Error%：本次测试出现错误的请求的数量/请求总数9、Troughput：吞吐量---默认情况下表⽰每秒完成的请求数量（Request per second）,当使⽤了Transaction Controller时，也可以表⽰类似Loadruner的Transaction per second数10、KB/Sec：每秒从服务器端接收的数量，相当于Loadrunner的Throughput/Sec⼆、描述性统计与性能结果分析疑惑点：90％响应时间是什么意思？这个值在进⾏性能分析时有什么作⽤？为什么要有90％⽤户响应时间？因为在评估⼀次测试的结果时，仅仅有平均事务响应时间是不够的。
为什么这么说？你可以试着想想，是否平均事务响应时间满⾜了性能需求就表⽰系统的性能已经满⾜了绝⼤多数⽤户的要求？假如有两组测试结果，响应时间分别是 {1，3，5，10，16} 和 {5，6，7，8，9}，它们的平均值都是7，你认为哪次测试的结果更理想？假如有⼀次测试，总共有100个请求被响应，其中最⼩响应时间为0.02秒，最⼤响应时间为110秒，平均事务响应时间为4.7秒，你会不会想到最⼩和最⼤响应时间如此⼤的偏差是否会导致平均值本⾝并不可信？为了解答上⾯的疑问，我们先来看⼀张表：在上⾯这个表中包含了⼏个不同的列，其含义如下：CmdID 测试时被请求的页⾯NUM 响应成功的请求数量MEAN 所有成功的请求的响应时间的平均值STD DEV 标准差（这个值的作⽤将在下⼀篇⽂章中重点介绍）MIN 响应时间的最⼩值50 th(60/70/80/90/95 th) 如果把响应时间从⼩到⼤顺序排序，那么50％的请求的响应时间在这个范围之内。
Jmeter测试结果分析
Jmeter测试结果分析⼀、Listener的使⽤⽤过LoadRunner的⼈应该都知道，LoadRunner会为我们提供⼀⼤堆图标和曲线。
但是在Jmeter⾥，我们只能找到⼏个可怜的Listener来⽅便我们查看测试结果。
但是，对于初学者来说，⼀些简单的结果分析⼯具可以使我们更容易理解性能测试结果的分析原理。
所以，千万别⼩看这⼏个简单的Listener啊。
A.Aggregate Report 聚合报告我们可以看到，通过这份报告我们就可以得到通常意义上性能测试所最关⼼的⼏个结果了。
Samples -- 本次场景中⼀共完成了多少个TransactionAverage -- 平均响应时间Median -- 统计意义上⾯的响应时间的中值90% Line -- 所有transaction中90%的transaction的响应时间都⼩于xxMin -- 最⼩响应时间Max -- 最⼤响应时间PS: 以上时间的单位均为msError -- 出错率Troughput -- 吞吐量，单位：transaction/secKB/sec -- 以流量做衡量的吞吐量B.View Results Tree 以树状列表查看结果通过这个Listener，我们可以看到很详细的每个transaction它所返回的结果，其中红⾊是指出错的transaction，绿⾊则为通过的。
如果你测试的场景会有很多的transaction完成，建议在这个Listener中仅记录出错的transaction就可以了。
要做到这样，你只需要将Log/Display:中的Errors勾中就可以了。
⼆、.jtl⽂件的分析在性能测试过程中，我们往往需要将测试结果保存在⼀个⽂件当中，这样既可以保存测试结果，也可以为⽇后的性能测试报告提供更多的素材。
Jmeter中，结果都存放在.jtl⽂件。
这个.jtl⽂件可以提供多种格式的编写，⽽⼀般我们都是将其以csv⽂件格式记录，这样做是因为csv⽂件格式看起来⽐较⽅便，更重要的是这样做可以为⼆次分析提供很多便利。
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中各性能指标解释
1、Transactions（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、TransationSunmmary（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，是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、失败的事务总数以及停止的事务总数。
1.5、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。
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。
1.6、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。
jmeter结果分析（图形报表和聚合报告）
jmeter结果分析（图形报表和聚合报告）采⽤Jmeter测试⼯具对web系统作的负载测试，得出的响应报表，数据⽐较难懂，现作⼀具体说明。
以下是在⼀次具体负载测试中得出的具体数值，测试线程设置情况为：线程数：200，等待时间（ramp-up）：0秒，循环次数为永远，另：线程组——这些元件⽤于指定运⾏的线程数和等候周期。
每个线程模拟⼀个⽤户，⽽等候周期⽤于指定创建全部线程的时间。
例如，线程数为5，等候时间为10秒，则创建每个线程之间的时间间隔为2秒。
循环数定义了线程的运⾏时间。
使⽤调度器，还可以设置运⾏的起始时间。
取样器——对于服务器HTTP、FTP或LDAP请求，这些元件是可配置请求。
该教程仅侧重于Web Services请求。
监听器——这些元件⽤于请求数据的后期处理。
例如，可以将数据保存到⽂件或⽤图表来说明结果。
此时JMeter图表并没有提供许多配置选项；然⽽它是可扩展的，它始终可以添加额外的可视化效果或数据处理模块。
得出的图形报表和聚合报告如下所⽰：⼀、图形报表图表底部参数的含义如下：样本数⽬是总共发送到服务器的请求数。
最新样本是代表时间的数字,是服务器响应最后⼀个请求的时间。
吞吐量是服务器每分钟处理的请求数。
平均值是总运⾏时间除以发送到服务器的请求数。
中间值是代表时间的数字，有⼀半的服务器响应时间低于该值⽽另⼀半⾼于该值。
偏离表⽰服务器响应时间变化、离散程度测量值的⼤⼩，或者，换句话说，就是数据的分布。
⼆、聚合报告图表含义说明如下：Label：说明是请求类型，如Http，FTP等请求。
#Samples：也就是图形报表中的样本数⽬，总共发送到服务器的样本数⽬。
Average：也就是图形报表中的平均值，是总运⾏时间除以发送到服务器的请求数。
Median：也就是图形报表中的中间值，是代表时间的数字，有⼀半的服务器响应时间低于该值⽽另⼀半⾼于该值。
90%line：是指90%请求的响应时间⽐所得数值还要⼩。
JMeter测试结果图分析
JMeter测试结果图分析⼀、硬件资源图⾮GUI运⾏结果结束正常导出结果，不⽤导出PerfMon Metrics Collecter运⾏结束后打开PerfMon Metrics Collecter 视图，“浏览”数据⽂件，再将图存为图⽚⼆、测试结果图1、dashboard 仪表盘（1）Apdex(Application Performance Index)应⽤程序性能满意度的标准APDEX 是由 APDEX 公司推出的衡量企业应⽤程序性能满意度标准的计算⽅式，将⽤户的满意度⽤数字衡量，范围在 0-1 之间。
l 0 表⽰所有⽤户均不满意l 1 表⽰所有⽤户都满意l 设定请求样本⽬标响应时间为 t，则可容忍的响应时间上限设定为⽬标响应时间 t 的 4 倍即 4t，Apdex 计算公式定义为：(满意的样本数量+可容忍样本数量的⼀半)/总样本数量² Satisfied（满意）² Toleration threshold（可容忍门槛/上限）² Frustrated threshold（烦躁上限）(2) Request Summary样本请求的成功、失败百分占⽐图表。
(3）Statistics此部分结果展⽰的是每个样本事务的⼀些常见的性能测试指标，跟我们通常看到的聚合报告的表格展⽰⾮常相近，多了成功与失败的占⽐。
（4）Errors执⾏结果的错误情况，根据不同的错误类型进⾏展⽰。
四列分别对应：发⽣错误的类型、错误数量、类型错误占⽐（相对于错误总数）、类型错误样本占⽐（相对于所有的请求样本数量）。
2、Charts（1）Over Time² Response Times Over Time随时间推移，样本请求响应时间的变化。
² Bytes Throughput Over Time随时间推移，⽹络数据传输（发送、接收，单位：字节）速率的变化。
² Latencies Over Time随时间推移，请求样本延迟响应的变化。
计算机系统性能评估的性能分析工具
计算机系统性能评估的性能分析工具计算机系统的性能评估对于提高系统的效率和性能至关重要。
为了能够全面准确地评估系统的性能，我们需要使用性能分析工具，通过收集、分析和可视化系统的各项指标来提供详细的性能数据和分析报告。
本文将介绍一些常用的计算机系统性能评估的性能分析工具，以帮助读者更好地了解和利用这些工具。
一、性能监控工具性能监控工具是一类常用的性能分析工具，它们能够在运行时对系统进行实时监控，收集关键指标并提供报告。
其中最为著名的是Nagios和Zabbix。
Nagios是一个开源的网络监控工具，可以监控主机、服务和网络设备的状态，实时收集性能数据，并提供基于Web的可视化界面，方便用户查看和分析系统性能。
Zabbix也是一个开源的网络监控工具，功能类似于Nagios，但比Nagios更为强大和灵活。
它提供了更多监控选项和功能，并支持自定义报警和数据分析。
二、性能测试工具性能测试工具是另一类常用的性能分析工具，它们通过模拟真实的负载场景来测试系统的性能，并提供性能数据和报告。
常见的性能测试工具有JMeter和LoadRunner。
JMeter是一个开源的性能测试工具，主要用于测试Web应用程序的性能。
它可以模拟多种负载情况，收集系统的响应时间和吞吐量等性能指标，并生成相应的报告，帮助开发人员发现系统的瓶颈和优化空间。
LoadRunner是一款商业性能测试工具，功能强大而全面。
它支持多种应用程序的性能测试，包括Web、移动和企业级应用。
LoadRunner 可以模拟高并发场景，通过收集关键指标和分析性能数据，帮助用户更好地评估系统的性能和稳定性。
三、性能分析工具性能分析工具是用于分析系统性能数据的工具，它们能够深入分析性能数据，查找系统瓶颈，并提供相应的优化建议。
常用的性能分析工具有GProf和Perf。
GProf是一个开源的性能分析工具，用于分析C/C++程序的性能。
它可以收集函数级别的性能数据，并生成相应的报告，帮助开发人员找出程序中的性能问题和优化方案。
jmeter报告分析
JMeter报告分析JMeter是一款常用的性能测试工具，可以帮助开发人员评估和测试Web应用程序的性能。
使用JMeter进行性能测试后，我们可以生成报告来分析测试结果并获得有关应用程序性能的宝贵信息。
本文将逐步介绍如何分析JMeter报告。
步骤一：生成JMeter报告首先，我们需要运行JMeter测试计划并生成测试结果。
在JMeter中，我们可以创建一个测试计划，然后添加线程组和相关的HTTP请求。
执行该测试计划后，JMeter会收集测试结果。
步骤二：打开JMeter报告JMeter生成的报告是一个HTML文件，可以在常见的浏览器中打开。
在浏览器中，我们可以看到报告的概览页面，其中包含了一些关键的性能指标和图表。
步骤三：理解报告概览报告的概览页面通常会显示以下关键指标：•平均响应时间：该指标表示服务器平均响应每个请求所需的时间。
较低的响应时间通常表示更好的性能。
•吞吐量：吞吐量表示在一段时间内发送的请求数量。
高吞吐量通常表示系统的处理能力较强。
•错误率：错误率表示发送的请求中出现错误的百分比。
较低的错误率通常表示应用程序的稳定性较高。
步骤四：查看详细报告在报告的概览页面上，通常还会提供链接，可以跳转到更详细的报告页面。
点击这些链接，我们可以获得更多有关性能测试结果的详细信息。
步骤五：查看图表和图形在详细报告页面上，我们通常会看到一些图表和图形，用于展示不同性能指标的趋势和变化。
这些图表包括：•响应时间图表：该图表显示了请求的平均响应时间随时间的变化情况。
我们可以通过该图表来判断系统在不同负载下的性能表现。
•吞吐量图表：吞吐量图表显示了在一段时间内发送的请求数量随时间的变化情况。
该图表可以帮助我们分析系统的负载情况。
•错误率图表：错误率图表显示了在一段时间内请求中出现错误的百分比。
我们可以根据该图表来评估系统的稳定性。
步骤六：分析性能问题通过分析报告中的关键指标、图表和图形，我们可以确定应用程序的性能问题。
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。
jmeter测试结果分析及改进方案
jmeter测试结果分析及改进⽅案常见的互联⽹架构中，⼀般都能看到spring+mybatis+mysql+redis搭配的⾝影，在我所服务的公司亦是如此。
⼀般来说，应⽤内部的接⼝都是直接调⽤的，所谓的⾯向接⼝编程，应⽤间的调⽤直接调或者通过类似dubbo之类的服务框架来执⾏，数据格式往往采⽤json，即统⼀也⽅便各数据间做转换和取值，缓存⼀般使⽤redis或memcached，存储⼀些对象或json格式的字符串。
对外提供的接⼝，⼀般都需要进⾏压⼒测试，以便估算其性能，并为后续的调优提供指导⽅向，以下接⼝便是在压测过程中出现的各种“奇怪现象”，所谓奇怪，指的是从表象上看与我们正常的逻辑思路不符，但其本质还是我们对压⼒下程序的表现出来的特征不熟悉，⽤惯⽤的知识结构试图去解释，这根本是⾏不通的。
下⽂是我在⼀次全⾯压测过程后对数据进⾏的分析汇总，其中的现象是很多压测常见的，⾥⾯的分析过程及改进措施我认为有很⼤的参考意义。
具体内容如下：（部分接⼝为了安全我省略了其名称，但不影响我们的分析，另外形如1N3T之类的表⽰的是1台nginx，3台tomcat,具体的tps数值只是为了说明优化前后的⽐照，没有实际意义）1 接⼝名称: 获取列表1.1 压测现象:单台tps700多，应⽤cpu⾼负载 1.1.1 问题分析: 旧框架，平均响应时间长，应⽤CPU⾼，程序内部有⼤量的bean到map到json之间的转换，修改数据库连接数后，tps没有提升。
1.1.2 改进措施: 重构系统，⽤mybatis替代之前的dao操作，减少bean-map-json之间的内部数据转换，减少程序内部的⽆⽤操作。
1.1.3 改进效果: tps改进后能到3000左右，有较⼤提升，但压测时应⽤cpu⼏乎跑满，还有改善空间。
1.2 压测现象：数据库资源利⽤率⾼ 1.2.1 问题分析: 单台应⽤，数据库资源cpu都能到50%，10台tomcat在1万并发下数据库cpu跑满，load值700多，但db的qps也不过11554，并不算多，因此怀疑是sql执⾏耗费了cpu，可能是某条sql没有按索引查找或者索引失效。
- 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)。
PTS、Jmeter、LoadRunner压测对比（简单web压测）
阿里云性能测试（Performance Testing）是全球领先的SaaS性能测试平台，具有强大的分布式压测能力，可模拟海量用户真实的业务场景，让应用性能问题无所遁形。
性能测试包含两个版本，Lite版适合于业务场景简单的系统，免费使用；企业版适合于承受大规模压力的系统，同时每月提供免费额度，可以满足大部分企业客户。
主要优势有：
专业：分布式并发压测，施压能力无上限；模拟业务场景，性能缺陷暴露无疑；阿里性能专家在线，测试无忧。
易用：平台提供压测机，无需安装软件；脚本场景监控简单化，省时省力；1分钟上手，轻轻松松做性能测试。
经济：提供企业版免费额度，零成本使用；提前容量评估，促进业务快速发展；提升用户体验，快速扩大市场份额。
可靠：服务高质量容灾，可用性高达99.99%；测试结果真实准确；多种安全防护措施，保障数据安全。
用淘宝帐号/1688账号登陆，没有可以注册一个阿里云账号
PTS Lite（简易版）: https:///lite/index.htm
PTS (企业版): https:///aliyun/
性能测试学习中心: https:///#/pub/pts
BBS论坛：/thread/243.html
旺旺技术支持群：1473075831
一、简单Web压测场景：
场景：10个并发（立即启动），运行时间为10min，关闭（立即关闭）
压测：简单web压测，http GET请求压测
二、PTS、Jmeter、LoadRunner压测对比
（
功能
（
议
增加Sampler:
基本功能：
（
增加
（
（
（
具录制脚本
（
单
录制/编写测试脚本：
基本功能：
（
或编写脚本
（
缺点：
（
测使用复杂
测试任务设计：执行10分钟（
（
INFO
INFO/WARN/ERROR
级别的日志；
WARN
WARN/ERROR
ERROR
志
（
如想控制压测请求的发送频率，可设置步调时间；
一但设置在指定的单位时间内只会发送一次压测请求，详见步调时间说明
（
发为
测试任务：
（
进行排期设置，设定任务运行时间
（
行监控
（
个场景
线程组设置：
基本功能：
（
发用户数，准备时间，
循环次数，运行时间
（
常规、梯度模式，目标
模式需设置定时器，复
杂
基本功能：
图形（Think Time 杂缺点：（支持并发较少（要了解各参数含义，业务规则较多实时监控结果显示（业务指标、ECS 指标、RDS 指标）：
基本功能：（响应时间，并发数，请求状态（网络，磁盘（连接数，容量，缺点：（里云购买的ECS/RDS/SLB 缺点：详情，监控较少LoadRunner 基本功能：（（自定义选择，看（行状态
（
详情
缺点：
（
下载
测试结果：可通过聚合报告查看
缺点：
（
（
LoadRun 测试结果：通过Summary结果查看
基本功能：
（
试结果编辑
（
保存
缺点：
（
PTS使用阿里云ECS服务器进行压测，施压机与被压机都是阿里云ECS LoadRunner和Jmeter使用本地机器进行压测
通过本地ping服务器，看响应时间大约在30ms左右。