LR_问题_平均响应时间解释,summary与analysis不一致----Summary Report中的时间说明
Summary是按整个场景的时间来做平均的,最大最小值,也是从整个场景中取出来的。
(1) 平均响应时间:事物全部响应时间做平均计算
(2) 90%响应时间:将事物全部响应时间进行排序,然后求90%数据中的最大值,即是说事务所有运行次数中,90%落在这个时间内,10%在这个时间之外,
举例1:假设有10个响应时间,1s,2s,3s,4s,5s,6s,7s,8s,9s,10s,则90%的响应时间是9s。有10%个响应时间大于它,90%的时间小于或等于它
举例2:假设有10个响应时间,12.3,15.4,15.9,16.6,17.8,18.5,19.5,20.5,21.5,22.5,则90%的响应时间是21.5。有10%个响应时间大于它,90%的时间小于或等于它
90%的用途
在确定性能需求时,可以用平均事务响应时间来衡量系统的性能,也可以使用90%或者95%用户响应时间来作为度量标准,不冲突,因为实际在定义某些系统的性能需求时,一定范围的请求失败也是可以被接受的。
一般情况下,如果平均事务响应时间满足要求了,那90%也基本满足了,看一个就可以了,但是不一致的时候,比如,平均响应时间在临界上,要求是15s,平均是14s,那就需要看看90%,是不是能够满足小于15%的要求……
这个90%是可以调的
方法:选择Tools/options/general,也可以参见下图直接点击90修改
(3) 标准差:在事物全部响应时间数据中做标准差运算
.数据分布离平均值越近,标准方差越小;数据分布离平均值越远,标准方差越大。
2.标准方差为0,意味着数列中每一个数都相等。
3.序列中每一个数都加上一个常数,标准方差保持不变的
Average transaction response time
通过下面的图标可以看出summary和analysis中的响应时间不一致,是因为采样时间不一样导致,Summary是按整个场景的时间来做平均的。而平均事务响应时间图里,是按频率来取值。这两个值没有什么可比性。也没有什么关系。
Analysis中的采样时间是可以修改的,见下图,average transaction response time的采样时间修改为整个场景的运行时间,则2个数值就一致了
Controler中的采样时间的配置见下图
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