LoadRunner揭秘：90%响应时间的深挖与描述性统计在性能测试中的应用

在《LoadRunner没有告诉你的》系列文章中，火龙果软件工程技术中心深入探讨了描述性统计在性能测试结果分析中的重要性。主要聚焦于LoadRunner中的90%响应时间指标，这一概念在性能评估中扮演着关键角色，因为它提供了更为全面的性能评估视角，而不仅仅是平均事务响应时间。 90%响应时间意味着系统在处理请求时，90%的用户能在设定的时间内完成交互。它的重要性在于，仅依赖平均值可能无法准确反映系统的整体性能，因为平均值可能会被极端值拉高或降低。例如，两个测试组的平均响应时间相同，但如果一组的响应时间分布严重偏斜，如{1，3，5，10，16}，实际用户体验可能远不如另一组{5，6，7，8，9}。因此，理解不同百分位的响应时间，如50th、60th、70th等，能更好地评估系统的稳定性和用户满意度。 在LoadRunner中，虽然不直接提供90%用户响应时间的内置计算，但可以通过导出原始数据至Excel并利用PERCENTILE函数来获取。这有助于测试人员定制更适合业务场景的性能阈值，比如对于HomePage，如果设定响应时间目标为5秒，平均事务响应时间虽达标，但仍有约10-20%的用户可能会遇到延迟。同样，对于Page1，虽然平均响应时间符合3秒的要求，但仍可能存在部分用户体验不佳的情况。 90%响应时间和描述性统计方法的运用，帮助性能测试工程师更全面地分析性能瓶颈，确保系统的稳定性和用户体验达到预期。通过实际的数据分析，而非仅仅依赖单一的平均值，能够做出更为精准的性能优化决策。