《LoadRunner 没有告诉你的》之二——描述性统计与性能结果分析（续）

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做者：陈雷 (Jackei)

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数据统计分析的思路与分析结果的展现方式是一样重要的，有了好的分析思路，可是却不懂得如何更好的展现分析结果和数据来印证本身的分析，就像一我的满腹经纶殊不知该如何一展雄才

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一图胜千言，因此此次我会用两张图表来讲明“描述性统计”在性能测试结果分析中的其余应用。

 

在这张图中，咱们继续使用了上一篇文章——《描述性统计与结果分析》一文中的方法，对响应时间的分布状况来进行分析。上面这张图所使用的数据是经过对

Google.com 首页进行测试得来的，在测试中分别使用10/25/50/75/100 几个不一样级别的并发用户数量。经过这张图表，咱们能够经过横向比较和纵向比较，更清晰的了解到被测应用在不一样级别的负载下的响应能力。

 

 

这张图所使用的数据与第一张图同样，可是咱们使用了另一个视角来对数据进行展现。表中最左侧的2000/5000/10000/50000的单位是毫秒，分别表示了在整个测试过程当中，响应时间在0-2000毫秒范围内的事务数量占成功的事务总数的百分比，响应时间在2001-5000毫秒范围内的事务数量占成功的事务总数的百分比，响应时间在5001-10000毫秒范围内的事务数量占成功的事务总数的百分比，以及响应时间在10001-50000毫秒范围内的事务数量占成功的事务总数的百分比。

这几个时间范围的肯定是参考了业内比较通行的“2-5-10原则”——固然你也能够为本身的测试制定其余标准，只要获得企业内的认可就能够。所谓的“2-5-10原则”，简单说，就是当用户可以在2秒之内获得响应时，会感受系统的响应很快；当用户在2-5秒之间获得响应时，会感受系统的响应速度还能够；当用户在5-10秒之内获得响应时，会感受系统的响应速度很慢，可是还能够接受；而当用户在超过10秒后仍然没法获得响应时，会感受系统糟透了，或者认为系统已经失去响应，而选择离开这个Web站点，或者发起第二次请求。

那么从上面的图表中能够看到，当并发用户数量为10时，超过95％的用户均可以在5秒内获得响应；当并发用户数量达到25时，已经有80％的事务的响应时间处在危险的临界值，并且有至关数量的事务的响应时间超过了用户能够容忍的限度；随着并发用户数量的进一步增长，超过用户容忍限度的事务愈来愈多，当并发用户数到达75时，系统几乎已经没法为任何用户提供响应了。

这张图表也一样能够用于对不一样负载下事务的成功、失败比例的比较分析。

 

Note：上面两个图表中的数据，主要经过Excel 中提供的FREQUENCY，AVERAGE，MAX，MIN和PERCENTILE几个统计函数得到，具体的使用方法请参考Excel帮助手册。