Loadrunner常用15种的分析点

本文介绍了性能测试中常用的15种关键指标,包括Vusers、Rendezvous等,通过这些指标可以帮助我们了解系统的稳定性及性能瓶颈。
1、Vusers:提供了生产负载的虚拟用户运行状态的相关信息,可以帮助我们了解负载生成的结果。
  2、Rendezvous(负载过程中集合点下的虚拟用户):当设置集合点后会生成相关数据,反映了随着时间的推移各个时间点上并发用户的数目,方便我们了解并发用户的变化情况。
  3、Errors(错误统计):通过错误信息可以了解错误产生的时间和错误类型,方便定位产生错误的原因。
  4、Errors per Second(每秒错误):了解在每个时间点上错误产生的数目,数值越小越好。通过统计数据可以了解错误随负载的变化情况,定为何时系统在负载下开始不稳定甚至出错。
  5、Average Transaction Response Time(平均事务响应时间):反映随着时间的变化事务响应时间的变化情况,时间越小说明处理的速度越快。如果和用户负载生成图合并,就可以发现用户负载增加对系统事务响应时间的影响规律。
  6、Transactions per Second(每秒事务):TPS吞吐量,反映了系统在同一时间内能处理事务的最大能力,这个数据越高,说明系统处理能力越强。
  7、Transactions Summary(事务概要说明)     统计事物的Pass数和Fail数,了解负载的事务完成情况。通过的事务数越多,说明系统的处理能力越强;失败的事务数越小说明系统越可靠。
  8、Transaction performance Summary(事务性能概要):事务的平均时间、最大时间、最小时间柱状图,方便分析事务响应时间的情况。柱状图的落差越小说明响应时间的波动小,如果落差很大,说明系统不够稳定。
  9、Transaction Response Time Under Load(用户负载下事务响应时间):负载用户增长的过程中响应时间的变化情况,该图的线条越平稳,说明系统越稳定。
  10、Transactions Response time(事务响应时间百分比):不同百分比下的事务响应时间范围,可以了解有多少比例的事物发生在某个时间内,也可以发现响应时间的分布规律,数据越平稳说明响应时间变化越小。
  11、Transaction Response Time(各时间段上的事务数):每个时间段上的事务个数,响应时间较小的分类下的是无数越多越好。
  12、Hits per Second(每秒点击):当前负载重对系统所产生的点击量记录,每一次点击相当于对服务器发出了一次请求,数据越大越好。
  13、Throughput(吞吐量):系统负载下所使用的带宽,该数据越小说明系统的带宽依赖就越小,通过这个数据可以确定是不是网络出现了瓶颈。
  14、HTTP Responses per Second(每秒HTTP响应):每秒服务器返回各种状态的数目,一般和每秒点击量相同。点击量是客户端发出的请求数,而HTTP响应数是服务器返回的 响应数。如果服务器的响应数小于点击量,那么说明服务器无法应答超出负载的连接请求。
  15、Connections per Second(每秒连接):统计终端的连接和新建的连接数,方便了解每秒对服务器产生连接的数量。同时连接数越多,说明服务器的连接池越大,当连接数随着 负载上升而停止时,说明系统的连接池已满,通常这时候服务器会返回504错误。需要修改服务器的最大连接来解决该问题。
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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