1. LoadRunner之—Block
l 如何在一个脚本中实现不同事务不同次数的循环呢？
l 案例：假如你想在一个脚本中，实现登录执行1次，查询执行2次，插入执行3次，怎么办？录3个脚本？每个事务分别在脚本中复制N次？
l 当然不用，LR早就想到了你的需求，下面让我们隆重推出Block。
l 位置：Run-time Settings--General--Run Logic
l 操作：
l 将你所要考察的事务设置在不同的Action内。
l 在Run Logic中的Run中删掉默认的Action。
l 在Run中插入Block。
l 在插入的Block中再插入我们要考察的Action。
l 设置Block的properties。这里有两种选择，Sequential和Random。如果选择Sequential，在下面的Iteration中直接填入数值，那么Block中的Action都会按输入的次数执行。如果选择Random，下面的properties还可以设置Block内各Action执行的百分比。
l 按照我们前面的案例，我们只需要设置3个Block，每个Block中分别插入一个Action，设置执行次数分别为1，2，3就可以了。
l 本人理解补充
1、 如果脚本中各个action没有顺序或逻辑关系，Block中action顺序可以是任意的。如查询。但是像登录这样必须在前面执行的action，随意放置将导致脚本失败。
2、 在Number of Iterations中设置的循环次数，作用于Run(x)下的所有Action，而不作用于Block下的action。即Block下的action可以通过设置Block的Properties来指定循环的次数。
2. 《LoadRunner 没有告诉你的》之一——描述性统计与性能结果分析
l LoadRunner中的90％响应时间是什么意思？这个值在进行性能分析时有什么作用？本文争取用最简洁的文字来解答这个问题，并引申出“描述性统计”方法在性能测试结果分析中的应用。
l 为什么要有90％用户响应时间？因为在评估一次测试的结果时，仅仅有平均事务响应时间是不够的。为什么这么说？你可以试着想想，是否平均事务响应时间满足了性能需求就表示系统的性能已经满足了绝大多数用户的要求？
l 假如有两组测试结果，响应时间分别是 {1，3，5，10，16} 和 {5，6，7，8，9}，它们的平均值都是7，你认为哪次测试的结果更理想？
l 假如有一次测试，总共有100个请求被响应，其中最小响应时间为0.02秒，最大响应时间为110秒，平均事务响应时间为4.7秒，你会不会想到最小和最大响应时间如此大的偏差是否会导致平均值本身并不可信？
l 为了解答上面的疑问，我们先来看一张表：
l 在上面这个表中包含了几个不同的列，其含义如下：
l CmdID 测试时被请求的页面
l NUM 响应成功的请求数量
l MEAN 所有成功的请求的响应时间的平均值
l STD DEV 标准差（这个值的作用将在下一篇文章中重点介绍）
l MIN 响应时间的最小值
l 50 th(60/70/80/90/95 th) 如果把响应时间从小到大顺序排序，那么50％的请求的响应时间在这个范围之内。后面的60/70/80/90/95 th 也是同样的含义
l MAX 响应时间的最大值
l 我想看完了上面的这个表和各列的解释，不用多说大家也可以明白我的意思了。我把结论性的东西整理一下：
l 1. 90％用户响应时间在 LoadRunner中是可以设置的，你可以改为80％或95％；
l 2. 对于这个表，LoadRunner中是没有直接提供的，你可以把LR中的原始数据导出到Excel中，并使用Excel中的PERCENTILE 函数很简单的算出不同百分比用户请求的响应时间分布情况；
l 3. 从上面的表中来看，对于Home Page来说，平均事务响应时间(MEAN)只同70％用户响应时间相一致。也就是说假如我们确定Home Page的响应时间应该在5秒内，那么从平均事务响应时间来看是满足的，但是实际上有10-20％的用户请求的响应时间是大于这个值的；对于Page 1也是一样，假如我们确定对于Page 1 的请求应该在3秒内得到响应，虽然平均事务响应时间是满足要求的，但是实际上有20-30％的用户请求的响应时间是超过了我们的要求的；
l 4. 你可以在95 th之后继续添加96/ 97/ 98/ 99/ 99.9/ 99.99 th，并利用Excel的图表功能画一条曲线，来更加清晰表现出系统响应时间的分布情况。这时候你也许会发现，那个最大值的出现几率只不过是千分之一甚至万分之一，而且99％的用户请求的响应时间都是在性能需求所定义的范围之内的；
l 5. 如果你想使用这种方法来评估系统的性能，一个推荐的做法是尽可能让你的测试场景运行的时间长一些，因为当你获得的测试数据越多，这个响应时间的分布曲线就越接近真实情况；
l 6. 在确定性能需求时，你可以用平均事务响应时间来衡量系统的性能，也可以用90％或95％用户响应时间来作为度量标准，它们并不冲突。实际上，在定义某些系统的性能需求时，一定范围内的请求失败也是可以被接受的；
l 7. 上面提到的这些内容其实是与工具无关的，只要你可以得到原始的响应时间记录，无论是使用LoadRunner还是JMeter或者OpenSTA，你都可以用这些方法和思路来评估你的系统的性能。
l 事实上，在性能测试领域中还有更多的东西是目前的商业测试工具或者开源测试工具都没有专门讲述的——换句话说，性能测试仅仅有工具是不够的。我们还需要更多其他领域的知识，例如数学和统计学，来帮助我们更好的分析性能数据，找到隐藏在那些数据之下的真相。
3. 《LoadRunner 没有告诉你的》之二——描述性统计与性能结果分析
l 数据统计分析的思路与分析结果的展示方式是同样重要的，有了好的分析思路，但是却不懂得如何更好的展示分析结果和数据来印证自己的分析，就像一个人满腹经纶却不知该如何一展雄才 ^_^
l 一图胜千言，所以这次我会用两张图表来说明“描述性统计”在性能测试结果分析中的其他应用。
l
l 在这张图中，我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，对响应时间的分布情况来进行分析。上面这张图所使用的数据是通过对
l Google.com 首页进行测试得来的，在测试中分别使用10/25/50/75/100 几个不同级别的并发用户数量。通过这张图表，我们可以通过横向比较和纵向比较，更清晰的了解到被测应用在不同级别的负载下的响应能力。
l
l 这张图所使用的数据与第一张图一样，但是我们使用了另外一个视角来对数据进行展示。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。
l 这几个时间范围的确定是参考了业内比较通行的“2-5-10原则”——当然你也可以为自己的测试制定其他标准，只要得到企业内的承认就可以。所谓的“2-5-10原则”，简单说，就是当用户能够在2秒以内得到响应时，会感觉系统的响应很快；当用户在2-5秒之间得到响应时，会感觉系统的响应速度还可以；当用户在5-10秒以内得到响应时，会感觉系统的响应速度很慢，但是还可以接受；而当用户在超过10秒后仍然无法得到响应时，会感觉系统糟透了，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。
l 那么从上面的图表中可以看到，当并发用户数量为10时，超过95％的用户都可以在5秒内得到响应；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，而且有相当数量的事务的响应时间超过了用户可以容忍的限度；随着并发用户数量的进一步增加，超过用户容忍限度的事务越来越多，当并发用户数到达75时，系统几乎已经无法为任何用户提供响应了。
l 这张图表也同样可以用于对不同负载下事务的成功、失败比例的比较分析。
l Note：上面两个图表中的数据，主要通过Excel 中提供的FREQUENCY，AVERAGE，MAX，MIN和PERCENTILE几个统计函数获得，具体的使用方法请参考Excel帮助手册。
4. 《LoadRunner 没有告诉你的》之三——理发店模型
l 相信大家都进过或见过理发店，一间或大或小的铺面，1个或几个理发师，几张理发用的椅子和供顾客等待的长条板凳
l
l 在我们的这个理发店中，我们事先做了如下的假设：
l 1. 理发店共有3名理发师；
l 2. 每位理发师剪一个发的时间都是1小时；
l 3. 我们顾客们都是很有时间观念的人而且非常挑剔，他们对于每次光顾理发店时所能容忍的等待时间+剪发时间是3小时，而且等待时间越长，顾客的满意度越低。如果3个小时还不能剪完头发，我们的顾客会立马生气的走人。
l 通过上面的假设我们不难想象出下面的场景：
l 1. 当理发店内只有1位顾客时，只需要有1名理发师为他提供服务，其他两名理发师可能继续等着，也可能会帮忙打打杂。1小时后，这位顾客剪完头发出门走了。那么在这1个小时里，整个理发店只服务了1位顾客，这位顾客花费在这次剪发的时间是1小时；
l 2. 当理发店内同时有两位顾客时，就会同时有两名理发师在为顾客服务，另外1位发呆或者打杂帮忙。仍然是1小时后，两位顾客剪完头发出门。在这1小时里，理发店服务了两位顾客，这两位顾客花费在剪发的时间均为1小时；
l 3. 很容易理解，当理发店内同时有三位顾客时，理发店可以在1小时内同时服务三位顾客，每位顾客花费在这次剪发的时间仍然是均为1小时；
l 从上面几个场景中我们可以发现，在理发店同时服务的顾客数量从1位增加到3位的过程中，随着顾客数量的增多，理发店的整体工作效率在提高，但是每位顾客在理发店内所呆的时间并未延长。
l 当然，我们可以假设当只有1位顾客和2位顾客时，空闲的理发师可以帮忙打杂，使得其他理发师的工作效率提高，并使每位顾客的剪发时间小于1小时。不过即使根据这个假设，虽然随着顾客数量的增多，每位顾客的服务时间有所延长，但是这个时间始终还被控制在顾客可接受的范围之内，并且顾客是不需要等待的。
l 不过随着理发店的生意越来越好，顾客也越来越多，新的场景出现了。假设有一次顾客A、B、C刚进理发店准备剪发，外面一推门又进来了顾客D、E、F。因为A、B、C三位顾客先到，所以D、E、F三位只好坐在长板凳上等着。1小时后，A、B、C三位剪完头发走了，他们每个人这次剪发所花费的时间均为1小时。可是D、E、F三位就没有这么好运，因为他们要先等A、B、C三位剪完才能剪，所以他们每个人这次剪发所花费的时间均为2小时——包括等待1小时和剪发1小时。
l 通过上面这个场景我们可以发现，对于理发店来说，都是每小时服务三位顾客——第1个小时是A、B、C，第二个小时是D、E、F；但是对于顾客D、E、F来说，“响应时间”延长了。如果你可以理解上面的这些场景，就可以继续往下看了。
l 在新的场景中，我们假设这次理发店里一次来了9位顾客，根据我们上面的场景，相信你不难推断，这9位顾客中有3位的“响应时间”为1小时，有3位的“响应时间”为2小时（等待1小时+剪发1小时），还有3位的“响应时间”为3小时（等待2小时+剪发1小时）——已经到达用户所能忍受的极限。假如在把这个场景中的顾客数量改为10，那么我们已经可以断定，一定会有1位顾客因为“响应时间”过长而无法忍受，最终离开理发店走了。
l 我想并不需要特别说明，大家也一定可以把上面的这些场景跟性能测试挂上钩了。如果你还是觉得比较抽象，继续看下面的这张图 ^_^
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l 这张图中展示的是1个标准的软件性能模型。在图中有三条曲线，分别表示资源的利用情况（Utilization，包括硬件资源和软件资源）、吞吐量（Throughput，这里是指每秒事务数）以及响应时间（Response Time）。图中坐标轴的横轴从左到右表现了并发用户数（Number of Concurrent Users）的不断增长。
l 在这张图中我们可以看到，最开始，随着并发用户数的增长，资源占用率和吞吐量会相应的增长，但是响应时间的变化不大；不过当并发用户数增长到一定程度后，资源占用达到饱和，吞吐量增长明显放缓甚至停止增长，而响应时间却进一步延长。如果并发用户数继续增长，你会发现软硬件资源占用继续维持在饱和状态，但是吞吐量开始下降，响应时间明显的超出了用户可接受的范围，并且最终导致用户放弃了这次请求甚至离开。
l 根据这种性能表现，图中划分了三个区域，分别是Light Load（较轻的压力）、Heavy Load（较重的压力）和Buckle Zone（用户无法忍受并放弃请求）。在Light Load和Heavy Load 两个区域交界处的并发用户数，我们称为“最佳并发用户数（The Optimum Number of Concurrent Users）”，而Heavy Load和Buckle Zone两个区域交界处的并发用户数则称为“最大并发用户数（The Maximum Number of Concurrent Users）”。
l 当系统的负载等于最佳并发用户数时，系统的整体效率最高，没有资源被浪费，用户也不需要等待；当系统负载处于最佳并发用户数和最大并发用户数之间时，系统可以继续工作，但是用户的等待时间延长，满意度开始降低，并且如果负载一直持续，将最终会导致有些用户无法忍受而放弃；而当系统负载大于最大并发用户数时，将注定会导致某些用户无法忍受超长的响应时间而放弃。
l 对应到我们上面理发店的例子，每小时3个顾客就是这个理发店的最佳并发用户数，而每小时9个顾客则是它的最大并发用户数。当每小时都有3个顾客到来时，理发店的整体工作效率最高；而当每小时都有9个顾客到来时，前几个小时来的顾客还可以忍受，但是随着等待的顾客人数越来越多，等待时间越来越长，最终还是会有顾客无法忍受而离开。同时，随着理发店里顾客人数的增多和理发师工作时间的延长，理发师会逐渐产生疲劳，还要多花一些时间来清理环境和维持秩序，这些因素将最终导致理发师的工作效率随着顾客人数的增多和工作的延长而逐渐的下降，到最后可能要1.5小时甚至2个小时才能剪完1个发了。
l 当然，如果一开始就有10个顾客到来，则注定有1位顾客剪不到头发了。
l 进一步理解“最佳并发用户数”和“最大并发用户数”
l 在上一节中，我们详细的描述了并发用户数同资源占用情况、吞吐量以及响应时间的关系，并且提到了两个新的概念——“最佳并发用户数（The Optimum Number of Concurrent Users）”和“最大并发用户数（The Maximum Number of Concurrent Users）”。在这一节中，我们将对“最佳并发用户数”和“最大并发用户数”的定义做更加清晰和明确的说明。
l 对于一个确定的被测系统来说，在某个具体的软硬件环境下，它的“最佳并发用户数”和“最大并发用户数”都是客观存在。以“最佳并发用户数”为例，假如一个系统的最佳并发用户数是50，那么一旦并发量超过这个值，系统的吞吐量和响应时间必然会 “此消彼长”；如果系统负载长期大于这个数，必然会导致用户的满意度降低并最终达到一种无法忍受的地步。所以我们应该 保证最佳并发用户数要大于系统的平均负载。
l 要补充的一点是，当我们需要对一个系统长时间施加压力——例如连续加压3-5天，来验证系统的可靠性或者说稳定性时，我们所使用的并发用户数应该等于或小于“最佳并发用户数”——大家也可以结合上面的讨论想想这是为什么 ^_^
l 而对于最大并发用户数的识别，需要考虑和鉴别一下以下两种情况：
l 1. 当系统的负载达到最大并发用户数后，响应时间超过了用户可以忍受的最大限度——这个限度应该来源于性能需求，例如：在某个级别的负载下，系统的响应时间应该小于5秒。这里容易疏忽的一点是，不要把顾客因为无法忍受而离开时店内的顾客数量作为理发店的“最大并发用户数”，因为这位顾客是在3小时前到达的，也就是说3小时前理发店内的顾客数量才是我们要找的“最大并发用户数”。而且，这位顾客的离开只是一个开始，可能有会更多的顾客随后也因为无法忍受超长的等待时间而离开；
l 2. 在响应时间还没有到达用户可忍受的最大限度前，有可能已经出现了用户请求的失败。以理发店模型为例，如果理发店只能容纳6位顾客，那么当7位顾客同时来到理发店时，虽然我们可以知道所有顾客都能在可容忍的时间内剪完头发，但是因为理发店容量有限，最终只好有一位顾客打道回府，改天再来。
l 对于一个系统来说，我们应该 确保系统的最大并发用户数要大于系统需要承受的峰值负载。
l 如果你已经理解了上面提到的全部的概念，我想你可以展开进一步的思考，回头看一下自己以往做过的性能测试，看看是否可以对以往的工作产生新的理解。也欢迎大家在这里提出自己的心得或疑惑，继续讨论下去。
l 理发店模型的进一步扩展
l 这一节中我会提到一些对理发店模型的扩展，当然，我依然是只讲述现实中的理发店的故事，至于如何将这些扩展同性能测试以及性能解决方案等方面关联起来，就留给大家继续思考了 ^_^
l 扩展场景1：有些顾客已经是理发店的老顾客，他们和理发师已经非常熟悉，理发师可以不用花费太多时间沟通就知道这位顾客的想法。并且理发师对这位顾客的脑袋的形状也很熟悉，所以可以更快的完成一次理发的工作。
l 扩展场景2：理发店并不是只有剪发一种业务，还提供了烫发染发之类的业务，那么当顾客提出新的要求时，理发师服务一位顾客的时间可能会超过标准的1小时。而且这时如果要计算每位顾客的等待时间就变得复杂了很多，有些顾客的排队时间会比原来预计的延长，并最终导致他们因为无法忍受而离开。
l 扩展场景3：随着烫发和染发业务的增加，理发师们决定分工，两位专门剪发，一位专门负责烫发和染发。
l 扩展场景4：理发店的生意越来越好，理发师的数量和理发店的门面已经无法满足顾客的要求，于是理发店的老板决定在旁边再开一家店，并招聘一些工作能力更强的理发师。
l 扩展场景5：理发店的生意变得极为火爆了，两家店都无法满足顾客数量增长的需求，并且有些顾客开始反映到理发店的路途太远，到了以后又因为烫发和染发的人太多而等太久。可是理发店的老板也明白烫发和染发的收入要远远高于剪发阿，于是他脑筋一转，决定继续改变策略，在附近的几个大型小区租用小的铺面开设分店，专职剪发业务；再在市区的繁华路段开设旗舰店，专门为烫发、染发的顾客，以及VIP顾客服务。并增设800电话，当顾客想要剪发时，可以拨打这个电话，并由服务人员根据顾客的居住地点，将其指引到距离最近的一家分店去。
l 这篇文章就先写到这里了，希望大家在看完之后可以继续思考一下，也写出自己的心得体会或者新的想法，记下自己的不解和疑惑，让我们在不断的交流和讨论中走的更远 ^_^
5. 《LoadRunner 没有告诉你的》之四——理解性能
l 如何评价性能的优劣: 用户视角 vs. 系统视角
l 对于最终用户(End-User)来说，评价系统的性能好坏只有一个字——“快”。最终用户并不需要关心系统当前的状态——即使系统这时正在处理着成千上万的请求，对于用户来说，由他所发出的这个请求是他唯一需要关心的，系统对用户请求的响应速度决定了用户对系统性能的评价。
l 而对于系统的运营商和开发商来说，期望的是能够让尽可能多的用户在任意时刻都拥有最好的体验，这就要确保系统能够在同一时间内处理更多的用户请求。正如在《理发店模型》一文中所描述的：系统的负载（并发用户数）与吞吐量（每秒事务数）、响应时间以及资源利用率（包括软硬件资源）之间存在着一个“此消彼长”的关系。因此，从系统的运营商和开发商的角度来看，所谓的“性能”是一个整体的概念，是系统的负载与吞吐量、可接受的响应时间以及资源利用率之间的平衡。
l 换句话说，“好的性能”意味着更大的最佳并发用户数（The Optimum Number of Concurrent Users）和 最大并发用户数（The Maximum Number of Concurrent Users）。有关“最佳/最大并发用户数”的概念请参见《理发店模型》一文。
l 另外，从系统的视角来看，所需要关注的还包括三个与“性能”有关的属性：可靠性（Reliability），可伸缩性（Scalability）和可恢复性（Recoverability）——我将会在本系列文章的第五篇“无处不在的性能测试”中专门讨论这三个属性的含义和相关的实践经验。
l 响应时间
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l 上面这张图引自段念兄的一份讲义，不过我略作了些修改。从图中我们可以清楚的看到一个请求的响应时间是由几部分时间组成的，包括
l C1：用户请求发出前在客户端需要完成的预处理所需要的时间；
l C2：客户端收到服务器返回的响应后，对数据进行处理并呈现所需要的时间；
l A1：Web/App Server 对请求进行处理所需要的时间；
l A2：DB Server 对请求进行处理所需的时间；
l A3：Web/App Server 对 DB Server 返回的结果进行处理所需的时间；
l N1：请求由客户端发出并达到Web/App Server 所需要的时间；
l N2：如果需要进行数据库相关的操作，由Web/App Server 将请求发送至DB Server 所需要的时间；
l N3：DB Server 完成处理并将结果返回Web/App Server 所需的时间；
l N4：Web/App Server 完成处理并将结果返回给客户端所需的时间；
l 从用户的角度来看，响应时间＝(C1+C2)+(A1+A2+A3)+(N1+N2+N3+N4)；但是从系统的角度来看，响应时间只包括(A1+A2+A3)+(N1+N2+N3+N4)。
l 在理解了响应时间的组成之后，可以帮助我们通过对响应时间的分析来更好的识别和定位系统的性能瓶颈。
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l 吞吐量 vs. 吞吐量
l 在不同的测试工具中，对于吞吐量(Throughput)会有不同的解释。例如，在LoadRunner中，这个指标是以字节数为单位来衡量网络吞吐量的，而在JMeter中则是以事务数/秒为单位来衡量系统的响应能力的。不过在大多数英文的性能测试方面的书籍或资料中，吞吐量的定义使用的是后者。
l
l 并发用户数 ≠ 每秒请求数
l 这是两个容易让初学者混淆的概念。
l 简单说，当你在性能测试工具或者脚本中设置了100并发用户数后，并不能期望着一定会有每秒100个请求发给服务器。事实上，对于一个虚拟用户来说，每秒发出多少请求只跟服务器返回响应的速度有关。如果虚拟用户在0.5秒内就收到了响应，那么它会立即发出第二个请求；而如果要一直等待3秒才能得到响应，它将会一直等到收到响应后才发出第二个请求。也就是说，并发用户数的设置只是保证服务器在任一时刻都有100个请求需要处理，而并不一定是保证每秒中发送100个请求给服务器。
l 所以，只有当响应时间恰好是1秒时，并发用户数才会等于每秒请求数；否则，每秒请求数可能大于并发用户数或小于并发用户数。
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6. 《LoadRunner 没有告诉你的》之五——无所不在的性能测试
l 需求阶段
l 我们不可能将一辆设计载重为0.75吨的皮卡改装成载重15吨的大型卡车，如果你面对的正是这样的问题，那么恐怕你只能重做一辆，而且客户不会为你之前那辆付钱。对于一个已经完成的应用系统来说也是如此。
l 如果我们在系统结构确定之前就能够了解到系统的将要面对的压力，用户的使用习惯和使用频度，我们就可以更早也更有效的提前解决或预防可能发生的性能缺陷，也将会极大的减少后期返工和反复调优所带来的工作量。如果我们预期到系统的容量将会不断的增长，我们还可以给出相应的解决方案来低成本的解决这类问题，就像上面那辆皮卡，也许你可以有办法把20辆皮卡捆在一起，或者把15吨的东西分由20辆来运。
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l 分析设计阶段
l 系统性能的优化并不是要等待整个系统全部集成后才能开始的，早在分析设计阶段，我们就可以开始考虑系统的技术架构和数据库部分的优化。
l 数据库通常位于整个系统的最底层，如果直到系统上线前才发现因为数据库设计不合理而导致性能极差，通常使用任何一种方法来优化都已经于事无补了。要避免这类问题，最常见的做法是在数据库结构确定后，通过工具或脚本向数据库中注入大量的数据，并模拟各种业务的数据库操作。根据对数据库性能的观察和分析，对数据库表结构和索引进行调整以优化数据库性能。
l 在系统的技术架构方面，要明白先进的技术并不是解决问题的唯一方法，过于强调技术的作用反而会将你带入歧途。例如：某些业务虽然经常面临着巨大的压力，并且业务本身的复杂性决定了通过算法的优化来提高系统的性能收效甚微。但是我们知道用户对于该业务的实时性要求并不高，并且返回结果对于不同用户来说是相同的。那么我们完全可以考虑将每次请求都动态生成返回结果的方式改为每次用户请求都返回一个定期更新的静态页面。
l 另外，所谓“先进技术”通常都会在带来某一方面改进的同时带来另一方面的问题，未经试验就盲目的在系统中加入各种流行元素未必是最好的选择。例如ORM可以提供一些方便，但是它生成的SQL是未经优化的，有时甚至比人工编写的SQL效率更低。
l 最后，要知道不同厂家的设备性能是不同的，而且不同的硬件设备搭载不同的操作系统、数据库、中间件以及应用服务器，表现出来的性能也是不同的。如果有足够的资源，应当考虑提前进行软硬件平台的对比选型；如果没有足够的资源，可以考虑通过一些专业的组织或网站来获取或购买相关的评估报告。
l
l 编码阶段
l 一片树叶在哪里最难被发现？——当这片树叶落在一堆树叶里面的时候。
l 如果你只是在系统测试完成后才开始性能测试，那么即使发现系统存在性能缺陷，并且已经有了几个可供怀疑的对象，但是当一段因为使用了不当的算法而导致执行效率很低的代码藏身于一个庞大的系统中时，找出它是非常困难的。避免这种情况出现的方法是尽早开始核心业务代码的性能测试，重点集中在对算法和实现方法的优化上。
l 另外，及早开始的测试也可以帮你更容易找到内存泄漏的问题。
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l 测试阶段
l 产品终于交到我们手上了，搭建测试环境，设计测试场景，执行测试，找到系统的最佳并发用户数和最大并发用户数，将系统进行分类，评判系统的性能表现是否满足需求中定义的目标——如果有需求的话 ^_^
l 如果发现系统的性能表现与预期目标相去甚远，则需要根据执行测试过程中收集到的数据来分析和识别性能瓶颈，优化系统性能。
l 在这个阶段还有很多值得我们深入思考和讨论的东西，在本系列后续的文章中，我们将会更多的关注这一部分的内容。
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l 维护阶段
l 维护阶段通常遇到的问题是需要在实验室中模拟客户环境，重现在客户那里发现的缺陷并修复缺陷。相比功能缺陷，性能缺陷与某一具体环境和场景的关联更加密切，所以在测试前需要检查生产环境中各服务器的资源利用率、系统访问日志、应用服务器的日志、数据库的日志。如果客户使用了专门的系统来监测各个服务器的软硬件资源使用情况的话，检查该系统是否记录下了软硬件资源的异常或者警告。
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l 与性能测试相关的其他测试
l 可靠性测试（Reliability Testing） 对于一个运营商级的系统来说，能够保证提供7×24的连续稳定的服务是非常重要的。当然，你可以通过一些“高可用性（High Availability）”技术方案来增强系统的可靠性，但是对于系统本身的可靠性测试是不能被忽略的。
l 常用的测试方法是使用一定的负载长时间向服务器加压，并观察随着加压时间的延长，响应时间、吞吐量以及资源利用率的变化。要注意的是，所使用的负载应当是系统的最佳并并发用户数，而不是最大并发用户数。
l 可伸缩性测试（Scalability Testing） 对于一个系统来说，在一个给定的环境下，它的最佳并发用户数和最大并发用户数是客观存在的，但是系统所面临的压力却有可能随上线时间的延长而增大。例如，一个在线购物站点，注册用户数量不断增多，访问站点查询商品信息和购买商品的人也不断的增多，我们应该用一种什么样的方案，在不影响系统继续为用户提供服务的前提下来实现系统的扩容？
l 一种常用的方案是使用负载均衡（Load Balance）和集群（Cluster）技术。但是在我们为客户提供这种方案之前，需要先自己进行测试，保证该技术的有效性——我们是否真的可以通过简单的增加服务器数据和修改某些参数配置，就能够使得系统的容量得到线性的增长？
l 可恢复性测试（Recoverability Testing） 虽然我们已经可以准确的估算出系统上线后将要面对的压力，并且可以保证系统的最佳并发用户数和最大并发用户数是足以应对这些压力的，但是这个世界上总是有些事情上我们所无法预料到的——例如9.11事件发生后，AOL的网站访问量在短时间内增长到了平时的数十倍。
l 我们无法保证系统可以在任何情况下都能为用户正确无误的提供服务，但是我们需要确保当意外过去后，系统可以恢复到正常的状态，并继续后来的用户提供服务——就像从未发生过任何事情一样。
l 如果要实现“可恢复性测试”，我们可以借助于测试工具或脚本来逐渐的增大并发用户数，直至并发用户数已经超过了系统所能承受的最大并发用户数，并导致软硬件资源利用率饱和，响应时间无限延长，大量的请求因为超过响应时间要求或无法获得响应而失败；之后，我们逐渐的减少并发用户数，并观察资源利用率、响应时间、吞吐量以及交易成功率的变化是否与预期目标一致。
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l 当然，这一切的前提是在系统负载达到峰值前，Server一直在顽强的挣扎着而没有down掉 ^_^
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l 性能测试，并非网络应用专属
l 软件的性能和性能测试都是伴随着网络应用的兴起而逐渐被重视起来的，但是软件性能和性能测试却并非网络应用的专属名词，因为单机版的应用同样需要考虑性能问题。下面举几个简单的例子来方便大家的理解：
l 1. 当使用Word来编辑一个500多页，并包含了丰富图表、图片和各种格式、样式信息的文档时，是否每次对大段的文字或表格的修改、删除或重新排版，都要等待系统花几秒钟的时间进行处理？
l 2. 当在Excel中使用嵌套的统计和数学函数对几万行记录进行统计分析时，是否每次都要两三分钟才能看到结果？
l 3. 杀毒软件是否每次都要花费两个小时才能完成一次对所有的分区的扫描？
l 4. 是否每次在手机的通讯簿中根据姓名搜索某个人的联系方式都要三四秒钟才有响应？
l 如果大家有兴趣，也可以通过Google搜索到更多的有关单机应用性能测试的资料。
7. 《LoadRunner没有告诉你的》之六——获取有效的性能需求
l 一个实际的例子
l 为了便于大家的理解，我们先来看一个性能需求的例子，让大家有一个感性的认识，本文后面的讨论也会再次提到这个例子。
l 这是一个证券行业系统中某个业务的“实际需求”——实际上是我根据通过网络搜集到的数据杜撰出来的，不过看起来像是真实的 ^_^
l l 系统总容量达到日委托6000万笔，成交9000万笔
l l 系统处理速度每秒7300笔，峰值处理能力达到每秒10000笔
l l 实际股东帐号数3000万
l 这个例子中已经包括几个明确的需求：
l l 最佳并发用户数需求：每秒7300笔
l l 最大并发用户数需求：峰值处理能力达到每秒10000笔
l l 基础数据容量：实际股东帐号数3000万
l l 业务数据容量：日委托6000万笔，成交9000万笔——可以根据这个推算出每周、每月、每年系统容量的增长模型
l 什么是“有效的”性能需求？
l 要想获得有效的性能需求，就要先了解什么样的需求是“有效的”。有效的性能需求应该符合以下三个条件。
l 1. 明确的数字，而不是模糊的语句。
l 结合上面的例子来看，相信这个应该不难理解。但是有的时候有了数字未必就不模糊。例如常见的一种需求是“系统需要支持5000用户”，或者“最大在线用户数为8000”。这些有数字的需求仍然不够明确，因为还需要考虑区分系统中不同业务模块的负载，以及区分在线用户和并发用户的区别。关于这方面的内容，在下面两篇文章中的留言内容中有精彩的讨论：
l http://www.cnblogs.com/jackei/archive/2006/11/15/560578.html
l http://www.cnblogs.com/jackei/archive/2006/11/16/561846.html
l 2. 有凭有据，合理，有实际意义。
l 通常来说，性能需求要么由客户提出，要么由开发方提出。对于第一种情况，要保证需求是合理的，有现实意义的，不能由着客户使劲往高处说，要让客户明白性能是有成本的。对于第二种情况，性能需求不能简单的来源于项目组成员、PM或者测试工程师的估计或者猜测，要保证性能需求的提出是有根据的，所使用的数据和计算公式是有出处的——本文后面的部分会介绍获得可用的数据和计算公式的方法。
l 3. 相关人员达成一致。
l 这一点非常关键。如果相关人不能对性能需求达成一致，可能测了也白测——特别是在客户没有提出明确的性能需求而由开发方提出时。这里要注意“相关人员”的识别，通常项目型的项目的需要与客户方的项目经理或负责人进行确认，产品型的项目需要与直属领导或者市场部进行确认。如果实在不知道该找谁确认，那就把这个责任交给你的直属领导；如果你就是领导了，那这领导也白当了 ^_^
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l 如何获得有效的性能需求
l 上面提到了“有效的”性能需求的一个例子和三个条件，下面来我们将看到有哪些途径可以帮助我们获得相关的数据——这些方法我在实际的工作中都用过，并且已经被证实是可行的。这几种方法由易到难排列如下：
l 1. 客户方提出
l 这是最理想的一种方式，通常电信、金融、保险、证券以及一些其他运营商级系统的客户——特别是国外的客户都会提出比较明确的性能需求。
l 2. 根据历史数据来分析
l 根据客户以往的业务情况来分析客户的业务量以及每年、每月、每周、每天的峰值业务量。如果客户有旧的系统，可以根据已有系统的访问日志，数据库记录，业务报表来分析。要特别注意的是，不同行业、不同应用、不同的业务是有各自的特点的。例如，购物网站在平时的负载主要集中在晚上，但是节假日时访问量和交易量会是平时的数倍；而地铁的售票系统面临的高峰除了周末，还有周一到周五的一早一晚上下班时间。
l 3. 参考历史项目的数据
l 如果该产品已有其他客户使用，并且规模类似的，可以参考其他客户的需求。例如在线购物网站，或者超市管理系统，各行业的进销存系统。
l 4. 参考其他同行类似项目的数据
l 如果本企业没有做过类似的项目，那么可以参考其他同行企业的公布出来的数据——通常在企业公布的新闻或者成功解决方案中会提到，包括系统容量，系统所能承受的负载以及系统响应能力等。
l 5. 参考其他类似行业应用的数据
l 如果无法找打其他同行的数据，也可以参考类似的应用的需求。例如做IPTV或者DVB计费系统的测试，可以参考电信计费系统的需求——虽然不能完全照搬数据，但是可以通过其他行业成熟的需求来了解需要测试的项目有哪些，应该考虑到的情况有哪些种。
l 6. 参考新闻或其他资料中的数据
l 最后的一招，特别是对于一些当前比较引人关注的行业，涉及到所谓的“政绩”的行业，通常可以通过各种新闻媒体找到一些可供参考的数据，但是需要耐心的寻找。例如我们在IPTV和DVB系统的测试中，可以根据新闻中公布的各省、各市，以及国外各大运营商的用户发展情况和用户使用习惯来估算系统容量和系统各个模块的并发量。
l 又一块砖抛出来了，希望大家在看完之后也有更多的玉丢过来 ^_^
8. 《LoadRunner没有告诉你的》之七——使用 LoadRunner 连续长时间执行测试，如何保证参数化的数据足够又不会重复？
l 有朋友开始投诉了，说我已经好长一段时间没有写技术类文章了。汗颜，积极改进。刚好今天在群里有同行遇到一个关于 LR 参数化的问题，其实这个问题以前也遇到过，所以就顺便把我的想法整理一下发上来。
l 当时我们要做的是使用性能测试工具模拟大量用户在线点播 Movie 的业务，这个点播 Movie 的业务在第一次点播成功后，如果同一用户再次点播同一 Movie，系统的处理流程与第一次点播是不同的。另外，我们在执行测试时，通常都会连续执行几个小时以获得尽可能多的样本数据。
l 那么问题就在于，一方面我们不能在一次测试中重复的读取同样的数据，另一方面准备几十万甚至上百万的数据工作量也太大，而且还涉及到相关的基础数据的准备。那么，我们该如何在使用 LoadRunner 连续长时间执行测试，保证参数化的数据充足而又不会重复呢？
l 其实方法很简单。无论上 LR 还是 JMeter，都提供了将多个参数的取值存放在同一个文件中，或者每个参数单独指定一个文件的功能，针对上面这个例子，我们只是简单的创建了两个文件和三个参数，第一个参数和第二个参数（用户账号和密码）存放在第一个文件中，有1000条记录；第三个参数（Movie 的 ID）存放在第二个文件中，有999条记录。然后在测试工具中设置参数取值的读取为顺序读取并且循环读取。通过这种简单的方法组合出了大量的数据。
l 问题被解决了。
9. LoadRunner之--Think Time
l “Think Time”顾名思义－思考时间。它效仿真实用户在实际操作过程中的等待时间。也就是说，实际用户在浏览网页，操作B/S系统的时候，不可能像机器一样不停的点啊点，在操作和操作之间会有一定的间隔。如：你浏览网页，打开一个或几个网页后，你会阅读，读过之后才会继续打开新网页。你阅读时所消耗的时间就是Think Time。对于服务器来说，这段时间是没有压力的。
l 我们做性能测试，很多时候就要模拟这种状态。例如：某系统，要求满足100用户同时在线操作，响应时间在5秒。如果不设置Think Time，我觉得，你的测试是失败的。大家想想为什么？答案将在文章的结尾揭晓。
l 下面我来讲解一下LR中Think Time的设置。
l 设置Think Time有两种方式，一种是使用Record think time在录制过程中根据实际等待时间自动的写入脚本。另一种是在脚本录制结束后手动加入到脚本中。接下来我们详细介绍。
l 自动：
l 位置及操作：Recording Option－Advanced：勾上Record think time，这样在你录制的时候，Think Time就会自动添加入你的脚本。需要注意的是，后面还有一项Think time threshold，它的作用是定义你所要录制的Think Time的最小时间。举个例子，如果你把这个值设置为5秒，那么如果录制过程中等待的时间小于５秒，那么就不会在脚本中记录这个Think Time。
l 手动：
l 位置及操作：脚本中任何你想要插入的地方。注意，不要将Think Time插入到你定义的事务当中，否则，测出的事务时间需要减去Think Time的时间呦。操作：在你想要插入Think Time的地方，右键，Insert－New Step在Time To Think （） second在空中填写你为想要设置的时间。也可以在脚本中直接写函数lr_think_time();
l 添加好后，我们在Run-time Settings中设置执行的策略。
l 位置：Run-time Settings－Think Time。进入后，我们会看到两个选项。Ignore think time：忽略think time，也就是即使你添加了think time，脚本执行的时候也不会理睬，忽略不执行。Replay the think time：下面还有３个子项。As recorded：按照录制的执行。不用多说。Multiply recorded think time by：这就是我录制的think time乘一个系数。如，你录制的think time是4秒，在这里设置2，最后执行时就会按4秒×2＝８秒来执行。如果你想要执行２秒，就在这里填0.5。Use random percentage of the recorded think time：这里随机设置一个百分比，并规定上下限。如，录制的think time为4秒。Min为50％，Max为200％。那么执行的时候它就会从2秒到8秒内随机取一个数来执行。Limit think time to：为think time设置一个上限，不管上面的如何设置，执行的时候，取值都不会操过这个上限。
l 讲到这里，think time的设置大家应该很明白了。不知道让大家思考的问题是否想通了。需求说的是100用户同时在线操作，注意，是在线！大家想想，100人在线肯定有人在操作，也有人只是在线，没有对服务器发出任何请求。如果不设置think time，相当于100人并发操作，每个人都不停的向服务器发送请求，这比需求的压力可是大很多的呦～
10. LoadRunner之--关联（correlation）
l 所谓的关联（correlation）就是把脚本中某些写死的（hard-coded）资料，转变成是摘取自服务器所送的、动态的、每次都不一样的资料。举一个常见的例子，刚刚提到有些比较聪明的服务器，这些服务器在每个浏览器第一次跟它要资料时，都会在资料中夹带一个唯一的辨识码，接下来就会利用这个辨识码来辨识跟它要资料的是不是同一个浏览器。一般称这个辨识码为Session ID。对于每个新的交易，服务器都会产生新的Session ID给浏览器。这也就是为什么执行脚本会失败的原因，因为VuGen还是用旧的Session ID向服务器要资料，服务器会发现这个Session ID是失效的或是它根本不认识这个Session ID，当然就不会传送正确的网页资料给VuGen了。
l 当录制脚本时，浏览器送出网页A的请求，服务器将网页A的内容传送给浏览器，并且夹带了一个ID=123的资料，当浏览器再送出网页B的情求时，这时就要用到ID=123的资料，服务器才会认为这是合法的请求，并且把网页B的内容送回给浏览器。
l 在执行脚本时会发生什么状况？浏览器再送出网页B的请求时，用的还是当初录制的ID=123的资料，而不是用服务器新给的ID=456，整个脚本的执行就会失败。要对付这种服务器，我们必须想办法找出这个Session ID到底是什么、位于何处，然后把它摘取下来，放到某个参数中，并且取代掉脚本中有用到Session ID的部份，这样就可以成功骗过服务器，正确地完成整个交易了。