《LoadRunner 沒有告訴你的》之二——描述性統計與性能結果分析（續）

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做者：陳雷 (Jackei)

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數據統計分析的思路與分析結果的展現方式是一樣重要的，有了好的分析思路，可是卻不懂得如何更好的展現分析結果和數據來印證本身的分析，就像一我的滿腹經綸殊不知該如何一展雄才

^_^

 

一圖勝千言，因此此次我會用兩張圖表來講明「描述性統計」在性能測試結果分析中的其餘應用。

 

在這張圖中，咱們繼續使用了上一篇文章——《描述性統計與結果分析》一文中的方法，對響應時間的分佈狀況來進行分析。上面這張圖所使用的數據是經過對

Google.com 首頁進行測試得來的，在測試中分別使用10/25/50/75/100 幾個不一樣級別的併發用戶數量。經過這張圖表，咱們能夠經過橫向比較和縱向比較，更清晰的瞭解到被測應用在不一樣級別的負載下的響應能力。

 

 

這張圖所使用的數據與第一張圖同樣，可是咱們使用了另一個視角來對數據進行展現。表中最左側的2000/5000/10000/50000的單位是毫秒，分別表示了在整個測試過程當中，響應時間在0-2000毫秒範圍內的事務數量佔成功的事務總數的百分比，響應時間在2001-5000毫秒範圍內的事務數量佔成功的事務總數的百分比，響應時間在5001-10000毫秒範圍內的事務數量佔成功的事務總數的百分比，以及響應時間在10001-50000毫秒範圍內的事務數量佔成功的事務總數的百分比。

這幾個時間範圍的肯定是參考了業內比較通行的「2-5-10原則」——固然你也能夠爲本身的測試製定其餘標準，只要獲得企業內的認可就能夠。所謂的「2-5-10原則」，簡單說，就是當用戶可以在2秒之內獲得響應時，會感受系統的響應很快；當用戶在2-5秒之間獲得響應時，會感受系統的響應速度還能夠；當用戶在5-10秒之內獲得響應時，會感受系統的響應速度很慢，可是還能夠接受；而當用戶在超過10秒後仍然沒法獲得響應時，會感受系統糟透了，或者認爲系統已經失去響應，而選擇離開這個Web站點，或者發起第二次請求。

那麼從上面的圖表中能夠看到，當併發用戶數量爲10時，超過95％的用戶均可以在5秒內獲得響應；當併發用戶數量達到25時，已經有80％的事務的響應時間處在危險的臨界值，並且有至關數量的事務的響應時間超過了用戶能夠容忍的限度；隨着併發用戶數量的進一步增長，超過用戶容忍限度的事務愈來愈多，當併發用戶數到達75時，系統幾乎已經沒法爲任何用戶提供響應了。

這張圖表也一樣能夠用於對不一樣負載下事務的成功、失敗比例的比較分析。

 

Note：上面兩個圖表中的數據，主要經過Excel 中提供的FREQUENCY，AVERAGE，MAX，MIN和PERCENTILE幾個統計函數得到，具體的使用方法請參考Excel幫助手冊。