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LoadRunner结果分析

 
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LoadRunner结果分析
2011年12月27日
  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:100Mbps
    2.2 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. Vuser
    2. Transactions
    3. Web Resources
    4. Web Page Breakdown
    5. 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.
    Transaction Summary(事务摘要):了解平均响应时间Average单位为秒.
    其余的看不看都可以.都不是很重要.
  【注】 51Testing 授权IT168独家转载,未经明确的书面许可,任何人或单位不得对本文内容复制、转载或进行镜像,否则将追究法律责任。
     4.分析集合点
    在录制脚本中通常我们会使用到集合点,那么既然我们用到了集合点,我们就需要知道Vuser 是在什么时候集合在这个点上,又是怎样的一个被释放的过程.这个时候就需要观察Vuser-Rendezvous 图.
  点击查看大图
    图1
    可以看到大概在3 分50 的地方30 个用户才全部集中到start 集合点,持续了3 分多,在7 分30 的位置开始释放用户,9 分30 还有18 个用户,11 分10 还有5 个用户,整个过程持续了12 分.
  点击查看大图
    图2
    上面图2 是集合点与平均事务响应时间的比较图.
    注:在打开analysis 之后系统LR 默认这两个曲线是不在同一张图中的.这就需要自行设置了.具体步骤如下:
    点击图上.右键选择merge graphs.然后在select graph to merge with 中选择即将用来进行比较的graph.如图3:
  点击查看大图
    图3
    图2 中较深颜色的是平均响应时间,浅色的为集合点,当Vuser 在集合点持续了1分后平均响应时间呈现最大值,可见用户的并发对系统的性能是一个很大的考验.接下来看一下与事务有关的参数分析.下看一张图.
  点击查看大图
    图4
    这张图包括Average Transaction Response Time 和Running Vuser 两个数据图.从图中可以看到Vuser_init_Transaction(系统登录)对系统无任何的影响,Vuser 达到15 个的时候平均事务响应时间才有明显的升高,也就是说系统达到最优性能的时候允许14 个用户同时处理事务,Vuser 达到30 后1 分,系统响应时间最大,那么这个最大响应时间是要推迟1 分钟才出现的,在系统稳定之后事务响应时间开始下降说明这个时候有些用户已经执行完了操作.同时也可以看出要想将事务响应时间控制在10S 内.Vuser 数量最多不能超过2 个.看来是很难满足用户的需求了.
    做一件事有时候上级会问你这件事办得怎么样了.你会说做完一半了.那么这个一半的事情你花了多少时间呢?所以我们要想知道在给定时间的范围内完成事务的百分比就要靠下面这个图(Transaction Response Time(Percentile)
  点击查看大图
    图中画圈的地方表示10%的事务的响应时间是在80S 左右.80S 对于用户来说不是一个很小的数字,而且只有10%的事务,汗.你觉得这个系统性能会好么!
    实际工作中遇到的事情不是每一件事都能够在很短的时间内完成的,对于那些需要时间的事情我们就要分配适当的时间处理,时间分配的不均匀就会出现有些事情消耗的时间长一些,有些事情消耗的短一些,但我们自己清楚.LR 同样也为我们提供了这样的功能,使我们可以了解大部分的事务响应时间是多少?以确定这个系统我们还要付出多少的代价来提高它.
    Transaction Response Time(Distribution)-事务响应时间(分布)
    显示在方案中执行事务所用时间的分布.如果定义了可以接受的最小和最大事务性能时间,可以通过此图确定服务器性能是否在可接受范围内.
  点击查看大图
    很明显大多数事务的响应时间在60-140S.在我测试过的项目中多数客户所能接受的最大响应时间也要在20S 左右.140S 的时间!很少有人会去花这么多的时间去等待页面的出现吧!
    通过观察以上的数据表.我们不难看到此系统在这种环境下并不理想.世间事有果就有因,那么是什么原因导致得系统性能这样差呢?让我们一步一步的分析.
    系统性能不好的原因多方面,我们先从应用程序看.有的时候我不得不承认LR 的功能真的很强大,这也是我喜欢它的原因.先看一张页面细分图.
  点击查看大图
    一个应用程序是由很多个组件组成的,整个系统性能不好那我们就把它彻底的剖析一下.图片中显示了整个测试过程中涉及到的所有web 页.web page breakdown中显示的是每个页面的下载时间.点选左下角web page breakdown 展开,可以看到每个页中包括的 css 样式表,js 脚本,jsp 页面等所有的属性.
    在select page to breakdown 中选择页面.
  点击查看大图
    见图.
    在 Select Page To Breakdown 中选择http://192.168.0.135:8888/usertasks 后,在下方看到属于它的两个组件,第一行中Connection 和First Buffer 占据了整个的时间,那么它的消耗时间点就在这里,我们解决问题就要从这里下手.
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    也有可能你的程序中client 的时间最长.或者其他的,这些就要根据你自己的测试结果来分析了.下面我们来看一下CPU,内存.硬盘的瓶颈分析方法:
    首先我们要监视CPU,内存.硬盘的资源情况.得到以下的参数提供分析的依据.
  %processor time(processor_total):器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 %.也就是常见的CPU 使用率.
    %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。
    %DPC time(processor_total)::越低越好。在多处理器系统中,如果这个值大于50%并且Processor:% Processor Time非常高,加入一个网卡可能会提高性能,提供的网络已经不饱和。
    %Disk time(physicaldisk_total):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。
    Availiable bytes(memory):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。
    Context switch/sec(system): (实例化inetinfo 和dllhost 进程) 如果你决定要增加线程字节池的大小,你应该监视这三个计数器(包括上面的一个)。增加线程数可能会增加上下文切换次数,这样性能不会上升反而会下降。如果十个实例的上下文切换值非常高,就应该减小线程字节池的大小。
    %Disk reads/sec(physicaldisk_total):每秒读硬盘字节数.
    %Disk write/sec(physicaldisk_total):每秒写硬盘字节数.
    Page faults/sec: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。
    Pages per second:每秒钟检索的页数。该数字应少于每秒一页Working set: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。
    Avg.disk queue length:读取和写入请求(为所选磁盘在实例间隔中列队的)的平均数。该值应不超过磁盘数的1.5~2 倍。要提高性能,可增加磁盘。注意:一个Raid Disk实际有多个磁盘。
    Average disk read/write queue length: 指读取(写入)请求(列队)的平均数Disk reads/(writes)/s:理磁盘上每秒钟磁盘读、写的次数。两者相加,应小于磁盘设备最大容量。
    Average disk sec/read:以秒计算的在此盘上读取数据的所需平均时间。Average disk sec/transfer:指以秒计算的在此盘上写入数据的所需平均时间。
    Bytes total/sec:为发送和接收字节的速率,包括帧字符在内。判断 网络连接 速度是否是瓶颈,可以用该计数器的值和目前网络的带宽比较Page read/sec:每秒发出的物理数据库页读取数。这一统计信息显示的是在所有数据库间的物理页读取总数。由于物理 I/O 的开销大,可以通过使用更大的数据高速缓存、智能索引、更高效的查询或者改变数据库设计等方法,使开销减到最小。
    Page write/sec:(写的页/秒)每秒执行的物理数据库写的页数。
    1. 判断应用程序的问题
    如果系统由于应用程序代码效率低下或者系统结构设计有缺陷而导致大量的上下文切换(context switches/sec显示的上下文切换次数太高)那么就会占用大量的系统资源,如果系统的吞吐量降低并且 CPU 的使用率很高,并且此现象发生时切换水平在15000以上,那么意味着上下文切换次数过高.
  点击查看大图
    从图的整体看.context switches/sec变化不大,throughout曲线的斜率较高,并且此时的contextswitches/sec已经超过了15000.程序还是需要进一步优化.
     2. 判断CPU瓶颈
    如果processor queue length显示的队列长度保持不变(>=2)个并且处理器的利用率%Processortime超过90%,那么很可能存在处理器瓶颈.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.
  点击查看大图
    %processor time平均值大于95,processor queue length大于2.可以确定CPU瓶颈.此时的CPU已经不能满足程序需要.急需扩展.
     3. 判断内存泄露问题
    内存问题主要检查应用程序是否存在内存泄漏,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.内存泄漏应该通过一个长时间的,用来研究分析所有内存都耗尽时,应用程序反应情况的测试来检验.
  点击查看大图
    图中可以看到该程序并不存在内存泄露的问题.内存泄露问题经常出现在服务长时间运转的时候,由于部分程序对内存没有释放,而将内存慢慢耗尽.也是提醒大家对系统稳定性测试的关注.
    附件:
    CPU信息:
    Processor\ % Processor Time 获得处理器使用情况。
    也可以选择监视 Processor\ % User Time 和 % Privileged Time 以获得详细信息。
     Server Work Queues\ Queue Length 计数器会显示出处理器瓶颈。队列长度持续大于 4 则表示可能出现处理器拥塞。
    System\ Processor Queue Length 用于瓶颈检测通过使用 Process\ % Processor Time 和 Process\ Working Set
    Process\ % Processor Time过程的所有线程在每个处理器上的处理器时间总和。
    硬盘信息:
    Physical Disk\ % Disk Time
    Physical Disk\ Avg.Disk Queue Length
    例如,包括 Page Reads/sec 和 % Disk Time 及 Avg.Disk Queue Length。如果页面读取操作速率很低,同时 % Disk Time 和 Avg.Disk Queue Length的值很高,则可能有磁盘瓶径。但是,如果队列长度增加的同时页面读取速率并未降低,则内存不足。
    Physical Disk\ % Disk Time
    Physical Disk\ Avg.Disk Queue Length
    例如,包括 Page Reads/sec 和 % Disk Time 及 Avg.Disk Queue Length。如果页面读取操作速率很低,同时 % Disk Time 和 Avg.Disk Queue Length的值很高,则可能有磁盘瓶径。但是,如果队列长度增加的同时页面读取速率并未降低,则内存不足。
    请观察 Processor\ Interrupts/sec 计数器的值,该计数器测量来自输入/输出 (I/O) 设备的服务请求的速度。如果此计数器的值明显增加,而系统活动没有相应增加,则表明存在硬件问题。
    Physical Disk\ Disk Reads/sec and Disk Writes/sec
    Physical Disk\ Current Disk Queue Length
    Physical Disk\ % Disk Time
    LogicalDisk\ % Free Space
    测试磁盘性能时,将性能数据记录到另一个磁盘或计算机,以便这些数据不会干扰您正在测试的磁盘。
    可能需要观察的附加计数器包括 Physical Disk\ Avg.Disk sec/Transfer 、Avg.DiskBytes/Transfer,和Disk Bytes/sec。
    Avg.Disk sec/Transfer 计数器反映磁盘完成请求所用的时间。较高的值表明磁盘控制器由于失败而不断重试该磁盘。这些故障会增加平均磁盘传送时间。对于大多数磁盘,较高的磁盘平均传送时间是大于 0.3 秒。
    也可以查看 Avg.Disk Bytes/Transfer 的值。值大于 20 KB 表示该磁盘驱动器通常运行良好;如果应用程序正在访问磁盘,则会产生较低的值。例如,随机访问磁盘的应用程序会增加平均 Disk sec/Transfer 时间,因为随机传送需要增加搜索时间。
    Disk Bytes/sec 提供磁盘系统的吞吐率。
    决定工作负载的平衡要平衡网络 服务器 上的负载,需要了解服务器磁盘驱动器的繁忙程度。使用 Physical Disk\ %Disk Time 计数器,该计数器显示驱动器活动时间的百分比。如果 % Disk Time 较高(超过90%),请检查 Physical Disk\ Current Disk Queue Length 计数器以查看正在等待磁盘访问的系统请求数量。等待 I/O 请求的数量应当保持在不大于组成物理磁盘的主轴数的 1.5 到2倍。
    尽管廉价磁盘冗余阵列 (RAID) 设备通常有多个主轴,大多数磁盘有一个主轴。硬件 RAID设备在“系统监视器”中显示为一个物理磁盘;通过软件创建的 RAID 设备显示为多个驱动器(实例)。可以监视每个物理驱动器(而不是 RAID)的 Physical Disk 计数器,也可以使用 _Total 实例来监视所有计算机驱动器的数据。
    使用 Current Disk Queue Length 和 % Disk Time 计数器来检测磁盘子系统的瓶颈。如果Current Disk Queue Length 和 % Disk Time 的值始终较高,可以考虑升级磁盘驱动器或将某些文件移动到其他磁盘或服务器。
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    内容概要:本文详细介绍了Bandgap带隙基准电路的设计、仿真及其优化技巧。首先解释了启动电路的重要性和具体实现方式,确保电路能够稳定启动。接着深入探讨了如何通过仿真工具(如Cadence、Spectre等)进行抛物线曲线、电源抑制比(PSR)、稳定性等方面的仿真测试。提供了具体的Verilog、TCL和Spectre代码片段,帮助读者理解和实践这些复杂的电路特性。此外,还分享了一些实用的经验和技巧,如如何调整电阻比例、设置合适的仿真参数、处理潜在的振荡问题等。 适合人群:具有一定模拟电路基础知识的工程师和技术爱好者,尤其是对Bandgap带隙基准电路感兴趣的读者。 使用场景及目标:适用于希望深入了解Bandgap带隙基准电路的工作原理并掌握其仿真方法的人群。目标是在实践中提高电路设计能力,解决实际工程中的问题。 其他说明:文中不仅提供了理论知识,还包括大量实际操作步骤和代码示例,使读者能够在动手实践中加深理解。同时,强调了在GPDK45nm工艺下的特殊注意事项,为从事先进工艺电路设计的研究人员提供宝贵参考资料。

    人工智能-遥感-语义分割-PyTorch实现高分遥感语义分割(地物分类)项目源码+文档说明

    人工智能-遥感-语义分割-PyTorch实现高分遥感语义分割(地物分类)项目源码+文档说明,个人大四的毕业设计、经导师指导并认可通过的高分设计项目,评审分99分,代码完整确保可以运行,小白也可以亲自搞定,主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者,也可作为课程设计、期末大作业。 人工智能-遥感-语义分割-PyTorch实现高分遥感语义分割(地物分类)项目源码+文档说明人工智能-遥感-语义分割-PyTorch实现高分遥感语义分割(地物分类)项目源码+文档说明人工智能-遥感-语义分割-PyTorch实现高分遥感语义分割(地物分类)项目源码+文档说明人工智能-遥感-语义分割-PyTorch实现高分遥感语义分割(地物分类)项目源码+文档说明人工智能-遥感-语义分割-PyTorch实现高分遥感语义分割(地物分类)项目源码+文档说明人工智能-遥感-语义分割-PyTorch实现高分遥感语义分割(地物分类)项目源码+文档说明人工智能-遥感-语义分割-PyTorch实现高分遥感语义分割(地物分类)项目源码+文档说明人工智能-遥感-语义分割-PyTorch实现高分遥感语义分割(地物分类)项目源码+文档说明人工智能-遥感-语义分割-PyTorch实现高分遥感语义分割(地物分类)项目源码+文档说明人工智能-遥感-语义分割-PyTorch实现高分遥感语义分割(地物分类)项目源码+文档说明人工智能-遥感-语义分割-PyTorch实现高分遥感语义分割(地物分类)项目源码+文档说明人工智能-遥感-语义分割-PyTorch实现高分遥感语义分割(地物分类)项目源码+文档说明人工智能-遥感-语义分割-PyTorch实现高分遥感语义分割(地物分类)项目源码+文档说明人工智能-遥感-语义分割-PyTorch实现高分遥感语义分割(地物分类)项目源码+文档说明人工智能-遥感-语义分割-PyTo

    路宁-驾驭大模型开发真实项目代码.pdf

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    包装类型.md

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