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loadrunner结果分析实战之分析图关联

作者:川石学院 日期:2021-06-16 15:01:15 点击数:

  本章主要介绍性能测试loadrunner工具的分析图关联,所谓关联图法是用关联图来整理、分析、解决在原因和结果、目的和手段等方面存在复杂关系的问题的一种方法。它是质量管理的“新七种工具”之一。关联图法可以用来分析和解决企业活动以至社会活动中的许多复杂问题。

loadrunner结果分析实战之分析图关联(图1)

  在当前的分析图中点击右键,在右键菜单中选择Auto Correlate,将打开Auto Correlate对话框,如图8-7所示。图中显示的数据范围为选定的度量,如果不手动更改度量范围,那么会显示出整个运行结果的度量。

  “Time Range(时间范围)”选项卡用来设置分析关联图度量的时间范围。  

loadrunner结果分析实战之分析图关联(图2)

  图8-7 关联图时间范围

  在Suggest Time Range by下拉列表框中可以看到有两种时间范围方式:Trend(趋势)和Feature(功能),其实对于时间范围方式有三种,Suggest Time Range by下拉列表框下面还有一个Best按钮。这三种方式的含义如下:

  Trend(趋势):选择关联度量值变化趋势相对稳定的一段为时间范围。

  Feature(功能):在关联度量值变化相对稳定的时间内,选择一段大体与整个趋势相似的时间范围。

  Best(最佳):选择关联度量值发生明显变化趋势的一段时间范围。

  也可以手动调整时间范围,具体有两种方式,一种是手动填写具体的开始时间和结束时间;另一种是拖动绿色和红色线来指定起止时间,其中绿色线表示起始时间,红色线表示终止时间。

  通过“Correlation Options(自动关联)”选项卡可以设置要关联的图、数据间隔和输出选项,如图8-8所示。  

loadrunner结果分析实战之分析图关联(图3)

  图8-8 “自动关联”选项卡

  在Select Graphs for Correlation中选择需要关联的图。在Data Interval组合框中选择计算关联度量轮询之间的时间间隔,可以设置为自动,也可以自定义。在Output组合框中选择显示输出的级别。

  二、实例讲解

  分析图关联是通过复杂的统计学方法,精确定位哪些因素对交易响应时间的影响最大,关联并不关注具体的数据,而是关注于参数样本在特定时间范围内的状态、趋势。只有折线图可以使用Auto Correlation(除Web Page Diagnostic折线图外)。

  实例:分析“平均事务响应时间”图与“Windows资源”图关联的情况。

  1)选择要关联的图为当前活动图,实例中的当前活动图应该为“平均事务响应时间”图,再选择被关联图,被关联图为“Windows资源”图。在“平均事务响应时间”图中点击右键,选择Auto Correlation,在弹出的Auto Correlation对话框中选择Correlation Options选项卡,在其中选择需要关联的图,这里选择“Windows资源”图。生成如图8-9所示的自动关联图。  

loadrunner结果分析实战之分析图关联(图4)

  图8-9 初始关联图

  2)设置过滤条件。自动关联后,会发现很多并不需要的事务也被关联进来了,这时就需要对其进行过滤处理。点击Set Filter/Group By,如图8-10所示,这里只选择“商业机会_进入界面”和“商业机会_提交”两个事务进行分析。

  3)设置分析关联的时间范围。在过滤后的关联图中,点击右键选择Auto Correlation,弹出“自动关联”对话框,如图8-11所示。可以手动设置关联分析的时间范围,但需要注意的是,在这里要选择波折的地方进行分析,并且不能只选择只有一个波折的时间范围,至少要选择一段有两个以上波折的曲线。如果只选择一个波折,在自动关联后,会发现很多项的关联度都为100。这个分析就没有意思,因为只选择一个波折的时间范围太小。  

loadrunner结果分析实战之分析图关联(图5)

  图8-10 设置过滤条件  

loadrunner结果分析实战之分析图关联(图6)

  图8-11 设置时间范围

  4)分析关联度。自动关联后会看到下面列出所有关联度的信息,如图8-12所示。现在选择关联度最高的来分析。这里关联度最高的为Interrupts/sec,关联度为62。接下来到“Windows资源”图中查看Interrupts/sec项变化的情况,来确定系统资源中这一项是否可能存在瓶颈。在关联图上方Measurement to Correlate下拉列表框中选择不同的事务进行分析。  

loadrunner结果分析实战之分析图关联(图7)

  图8-12 分析关联度

  到这里整个关联分析就结束了。通过合并和关联的实战,可以看出Atuo Correlation与Merge存在一些共同点,但同时也存在一些区别,具体的区别如下:

  •   1)Merge不能选择特定的时间进行切片,所以只有先用Merge看整体趋势、分析全局。找到恰当的位置后,再使用Auto Correlation切片,进一步分析。

  •   2)Merge的输出没有Correlation Match这个值,即使使用Merge的Correlate选项也没有 Correlation Match 这个值,也就不能衡量两个参数之间的关系。

  今天关于“loadrunner结果分析实战之分析图关联”的内容就分享完了,大家喜欢的话可以每天来这里和小编一起学习涨薪技能。(笔芯)

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loadrunner结果分析实战之分析图关联(图8)


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