loadrunner查看tps

最新推荐文章于 2024-09-09 15:11:09 发布
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博客主要提及使用LoadRunner工具查看TPS相关内容，LoadRunner是性能测试常用工具，TPS是衡量系统性能的重要指标，了解如何查看TPS对评估系统性能有重要意义。

loadrunner查看tps
在这里插入图片描述

让你的 JMeter 像 LoadRunner 那样实时查看每秒事务数(TPS)、事务响应时间(TRT)
Defonds 的专栏
01-16 5万+
熟悉 LoadRunner 的朋友一定不会对其 TPS(每秒事务数)、TRT(事务响应时间) 等视图感到陌生，因为这是压力测试最为关键的两个指标。JMeter 以其开源、灵活、扩展性高等特性赢得了广大测试从业人员的青睐，但是它没有像 LoadRunner 那样提供一个 TPS、TRT 之类的视图，虽然聚合报告也能说明一些整体以及实时的问题，但是就整体趋势、稳定性报告方面就无能无力了，见下图：所幸的
LoadRunner——查看报告（四）
muxiaoyu0318的博客
03-14 1810
在场景运行完后，可以在当前页面看到部分测试结果，如网络吞吐量，每秒请求数，事务平均响应时间，也可以在results->analyze results中查看详细的结果报告和图表，重点关注平均事务响应时间：0.761s 如按照性能需求中规定时间不能超过3s,目前符合需求。事务名 最小 平均 最大 标准方差 90%时间 通过 失败 停止。规律：越接近于0，说明不同结果值越接近，说明系统运行越稳定。90%时间：绝大部分VU在该时间内完成，辅助分析。添加的方法：比如添加TPS。
详细理解TPS
guozy_u的专栏
09-19 554
Loadrunner: Understanding Transaction Per Second (TPS) Transaction per second (TPS) is the number of transactions executed per second. In other words, it can be calculated based on how many transact...
LoadRunner性能测试指标 TPS（Transaction per Second）总结
就想讲点测试
05-09 2万+
内容为转载，具体情况还要具体参考，实践才能出真理 TPS(Transaction per Second)定义 TPS是Transactions Per Second 的缩写，也就是事务数/秒。它是软件测试结果的测量单位。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反 应的过程。客户机在发送请求时开始计时， 收到服务器响应后结束计时，以此来计算使用的时间和完成的事务数，最
[性能测试] LoadRunner结果分析 – TPS（转）
weixin_34290000的博客
07-21 298
[性能测试] LoadRunner结果分析 – TPS 针对吞吐率和 TPS 的关系，这个在结果分析中如何使用，就个人经验和朋友讨论后，提出如下建议指导，欢迎同僚指正。   相关定义 响应时间 = 网络响应时间 + 应用程序响应时间 响应时间 =(N1+N2+N3+N4)+(A1+A2+A3) TPS ：Trasaction per second也就是事务...
loadrunner—事务、TPS
weixin_30598225的博客
12-12 218
Transaction：事务是指客户端向服务器发送（http）请求，服务器向客户端返回结果的过程。 1 Action() 2 { 3 web_url("login", 4 "URL=http://www.abc.com/login"); 5 6 lr_start_transaction("login"); 7 8 w...
loadrunner的TPS和点击率HPS
滴水穿石
09-10 2112
TPS：Transaction Per Second 表示服务器每秒处理的事务数，它是衡量系统处理能力的重要指标。如果每个事务对应为一笔业务，那么tps就表示服务器每秒钟处理的业务数，处理业务数的值越大说明服务器的处理能力越强。 点击率：Hit Per Second 是指每秒钟用户向服务器提交HTTP数，用户每点击一次，服务器端就要对用户提交的请求进行一次处理，从事务的角度来说，如果把每次点击作为...
loadrunner压测分析的两个重要指标：平均响应时间和TPS
热门推荐
小爷欣欣
09-04 3万+
在小编所经历的两个项目中压测关注的重要指标是平均响应时间和TPS，lr这个软件分析结果给指标有很多，但是检验一个软件运行的速度和负载能力，平均响应时间和TPS是大多数验收人员最为关注的。 平均响应时间：就是处理一个事务所需要的时间。平均响应时间越小，说明处理速度越快，软件的效率就越好。 （1）这里的事务不太同我们操作数据库时的事务，数据库执行一个save语句就是一条事务，但是我们测试的脚本这一
LoadRunner11教程完整版
05-07
【LoadRunner11教程完整版】是一份详尽的指南，旨在帮助用户深入理解并熟练掌握HP LoadRunner 11这一强大的自动化性能测试工具。LoadRunner是 Hewlett-Packard（现为HPE）公司推出的一款业界领先的软件测试工具，...
浅谈JMeter与LoadRunner之性能负载跑步者
bugFix的博客
09-09 1021
一、性能测试基本概念 1.1、RT——Response time 1.1.1、请求响应时间 从客户端发出请求到得到响应的整个时间 一般包括网络响应时间+server的响应时间 1.1.2、用户接受准则 例如2-5-10原则，即按照正常用户体验，如果用户能够在2秒内得到响应，会感觉速度很快，如果2-5秒得到响应，用户感觉系统的响应速度还不多，在5-10秒之内得到响应时，用户会感觉系统的响应速度慢，但是可以接受，超过10秒后还没有响应，用户就会感觉不能够接受。 不同行业不同业务可接受的响应时间是不同的，一般情
（十四）Loadrunner压测最大TPS与压测结果分析
你听见花开的声音了吗
05-25 4598
1、事物通过率 事物通过率=成功事物数/总事物数，业界公认事物通过率标准为99.99%，但涉及到支付的，事物通过率一定要为100% 2、不建议使用Lr自带的监控功能 lr有提供apache、数据库、linux等资源监控功能，但实际压测时我们一般都都不会用到，压测时我们只用Lr看响应时间、TPS，就足够。如需监控数据库等资源，我们会用其他更专业的工具来监控。 3、压测最大TPS方...
loadrunner如何确定预期TPS
qq_27585345的博客
04-19 1233
大家都知道，在性能测试中，我们比较关注的有平均响应时间和TPS这两个重要的指标，TPS就是每秒处理的事务数，TPS的值越大，每秒处理的事务数就越多，说明处理的速度越快，软件的效率或者各方面都是比较好的。 我们可以把项目分成已上线和未上线来说，首先已经上线运行过的项目，证明项目的功能已经完善了，有的公司会专门做一个业务监控系统，来定期监控业务模块核心接口的调用量，平均耗时等。我们可以找到调用量最高...
最新Loadrunner性能指标分析
2401_84585372的博客
05-03 880
事务响应时间与负载”是“正在运行的虚拟用户”图和“平均响应事务时间”图的组合，通过它可以看出在任一时间点事务响应时间与用户数目的关系，从而掌握系统在用户并发方面的性能数据，为扩展用户系统提供参考。当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。“事务平均响应时间”显示的是测试场景运行期间的每一秒内事务执行所用的平均时间，通过它可以分析测试场景运行期间应用系统的性能走向。
LoadRunner结果分析 – TPS
roben
06-02 2604
针对吞吐率和TPS的关系，这个在结果分析中如何使用，就个人经验和朋友讨论后，提出如下建议指导，欢迎同僚指正。   相关定义 响应时间=网络响应时间+应用程序响应时间响应时间=(N1+N2+N3+N4)+(A1+A2+A3)TPS：Trasaction per second也就是事务数/秒。它是软件测试结果的测量单位。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应
TPS分析
weixin_33736832的博客
01-24 1187
TPS(Transaction per Second)定义 TPS是Transactions Per Second的缩写，也就是事务数/秒。它是软件测试结果的测量单位。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反 应的过程。客户机在发送请求时开始计时， 收到服务器响应后结束计时，以此来计算使用的时间和完成的事务数，最终利用这些信息来估计得分。 TPS（Transaction per...
Loadrunner性能指标分析
weixin_34414650的博客
06-18 282
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
LoadRunner结果分析笔记
weixin_33908217的博客
08-10 280
[转帖]  Transactions（用户事务分析）----用户事务分析是站在用户角度进行的基础性能分析。Transation Sunmmary（事务综述）----对事务进行综合分析是性能分析的第一步，通过分析测试时间内用户事务的成功与失败情况，可以直接判断出系统是否运行正常。Average Transaciton Response Time（事务平均响应时间）----事务平均响应时间”显示的是...
怎么查看tps
最新发布
06-08
<think>嗯，用户这次的问题很明确，是关于在LoadRunner中查看TPS的方法。从对话历史来看，用户之前已经了解过事务成功率的查看方式，现在转向关注TPS这个性能核心指标，说明用户正在深入性能测试的实际操作阶段。注意到用户特别强调了要参考站内引用，特别是引用[2]和[3]详细解释了TPS的概念和计算公式。这提示我需要将理论公式和实际操作结合起来回答。用户可能不仅是想查看数字，更想理解这些数值背后的含义。回顾之前的回答，用户对事务成功率已经掌握，现在转向TPS是顺理成章的进阶问题。考虑到引用[2]中提到的公式$$TPS=\frac{U_{concurrent}}{T_{response}+T_{think}}$$，用户可能后续还会问及如何优化这个公式中的变量。实际操作上，用户最需要的是具体的路径指引。Analysis模块的TransactionperSecond图表是核心，但也要提醒用户注意场景执行时的配置（如集合点会影响TPS计算）。同时要强调引用[3]的警告：TPS数值需要结合响应时间分析，孤立看没有意义。用户作为性能测试工程师，应该需要区分“事务总数/时长”这种平均TPS与图表中的实时TPS波动。所以回答中特意加入第二时间维度解释。另外引用[4]提到的throughput计算差异也很重要，避免用户将吞吐量与TPS混淆。最后生成的相关问题要延续性能分析链条：TPS异常排查、计算公式运用、与并发关系这些都是用户接下来自然会产生的问题。特别是如何提升TPS这点，引用[3]提到受服务器性能等多因素限制，值得深度展开。</think> 在LoadRunner中查看TPS（每秒事务数）需通过**Analysis模块**分析测试结果，以下是详细操作步骤及技术要点： --- ### **一、操作步骤** 1. **场景执行配置** - 脚本中需明确定义事务（使用`lr_start_transaction()`和`lr_end_transaction()`函数） - 在Controller中设置并发用户数、负载策略等参数[^2][^3] 2. **结果文件生成** - 场景运行结束后，生成`.lrr`结果文件 3. **Analysis模块操作** ```markdown a. 打开Analysis → 加载结果文件 b. 左侧导航栏选择 **Graphs** c. 右击空白区 → Add New Graph → 搜索并添加 **Transactions per Second** 图表 ``` - 图表默认展示*所有事务的聚合TPS曲线* - 右击图表 → **Set Filter/Group By** 可筛选特定事务的TPS 4. **关键数据解读** | 图表元素 | 含义 | |---|---| | X轴 | 测试时间线（秒） | | Y轴 | 实时TPS数值 | | 峰值点 | 系统最大处理能力临界点[^3] | | 平坦/下降趋势 | 系统瓶颈信号[^3] | --- ### **二、补充查看方式** 1. **事务摘要报表** - 路径：`Reports > Business Transaction Report` - 字段 **Transaction Hits/Sec** 即为平均TPS - 计算公式：$$TPS_{\text{avg}} = \frac{\text{总事务数}}{\text{测试时长}}$$ [^3] 2. **原始数据导出** ```markdown a. 右击图表 → Export Data to CSV b. 导出的CSV包含每秒详细TPS数据 ``` --- ### **三、TPS分析关键点** 1. **与响应时间关联** - 若TPS下降时平均响应时间陡增，说明系统资源饱和（如CPU/内存瓶颈）[^3] - 公式关系：$$TPS = \frac{U_{\text{concurrent}}}{T_{\text{response}} + T_{\text{think}}}$$ （U=并发用户数，T=响应/思考时间）[^2] 2. **异常情况判断** - **持续低于10**：可能存在配置错误或严重性能缺陷[^3] - **波动剧烈**：检查网络抖动或后端服务不稳定 - **脚本未覆盖完整事务链**：导致TPS数据低于真实值[^3] 3. **吞吐量关联** - TPS与Throughput（吞吐量）呈正相关，但关注点不同： - **TPS**：业务处理能力（事务维度） - **Throughput**：网络传输量（字节维度，通过`Throughput`图表查看）[^4] --- ### **示例分析** 若100并发用户测试中观察到： - **峰值TPS=85**（系统最大处理能力） - **稳定阶段TPS=62** - **响应时间从1s升至4s** 结论：系统在62 TPS时达到资源瓶颈，需优化代码或扩容[^2][^3]。 --- ### **
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