MILY: 宋體">我想看完了上面的這個表和各列的解釋，不用多說大家也可以明白我的意思了。我把結論性的東西整理一下：
1. 90％用戶響應時間在 LoadRunner中是可以設置的，你可以改為80％或95％；
2. 對于這個表，LoadRunner中是沒有直接提供的，你可以把LR中的原始數據導出到Excel中，并使用Excel中的PERCENTILE 函數很簡單的算出不同百分比用戶請求的響應時間分布情況；
3. 從上面的表中來看，對于Home Page來說，平均事務響應時間(MEAN)只同70％用戶響應時間相一致。也就是說假如我們確定Home Page的響應時間應該在5秒內，那么從平均事務響應時間來看是滿足的，但是實際上有10-20％的用戶請求的響應時間是大于這個值的；對于Page 1也是一樣，假如我們確定對于Page 1 的請求應該在3秒內得到響應，雖然平均事務響應時間是滿足要求的，但是實際上有20-30％的用戶請求的響應時間是超過了我們的要求的；
4. 你可以在95 th之后繼續添加96/ 97/ 98/ 99/ 99.9/ 99.99 th，并利用Excel的圖表功能畫一條曲線，來更加清晰表現出系統響應時間的分布情況。這時候你也許會發現，那個最大值的出現幾率只不過是千分之一甚至萬分之一，而且99％的用戶請求的響應時間都是在性能需求所定義的范圍之內的；
5. 如果你想使用這種方法來評估系統的性能，一個推薦的做法是盡可能讓你的測試場景運行的時間長一些，因為當你獲得的測試數據越多，這個響應時間的分布曲線就越接近真實情況；
6. 在確定性能需求時，你可以用平均事務響應時間來衡量系統的性能，也可以用90％或95％用戶響應時間來作為度量標準，它們并不沖突。實際上，在定義某些系統的性能需求時，一定范圍內的請求失敗也是可以被接受的；
7. 上面提到的這些內容其實是與工具無關的，只要你可以得到原始的響應時間記錄，無論是使用LoadRunner還是JMeter或者OpenSTA，你都可以用這些方法和思路來評估你的系統的性能。
事實上，在性能測試領域中還有更多的東西是目前的商業測試工具或者開源測試工具都沒有專門講述的——換句話說，性能測試僅僅有工具是不夠的。我們還需要更多其他領域的知識，例如數學和統計學，來幫助我們更好的分析性能數據，找到隱藏在那些數據之下的真相。
歡迎各位同行高手灌水拍磚 ^_^
文章來源于領測軟件測試網 http://www.kjueaiud.com/
