loadrunner:并发用户90%的响应时间的用法

篇讨论的是基于LoradRunner的性能测试，并发用户90%的响应时间的用法。假设90％是14.721秒。

90Percent：是指把响应时间从小到大排序，90％的响应时间，在14.721秒这个范围之内；

1）这个90％是可以调的，方法：选择Tools/options/general

但是，改变这个数之后，对于.lra的分析报告好像不灵，我觉得因为这个报告的数据已经生成了；对于.lrr的分析报告～恩～竟然好像也不灵～不知道为什么，再研究研究；

12年3月29日补充90%响应时间修改方法：点击分析结果中的结果过滤器（Analysis Summary Filter），打开页面后看到Additional Settings- Transaction Percentil，默认是90，可以修改为任意值。

2）怎么看这个90％的数据呢？

我认为14.721秒这个数据，不应该和报告中平均响应时间11秒多相比较，而是应该和预期要求的系统响应时间15秒比较；

比如，标准查询测试申请中，预期的响应时间是15秒，测得的平均响应时间11秒左右，90％事务的响应时间14.7，说明，有90％的用户在做请求时，是可以满足在15秒内得到响应的；

3）90％和平均响应时间，该看哪个？

有高手说，“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；”

我觉得，结合起来看吧，如果平均事务响应可以满足要求了，这个90％应该差不多也满足吧，所以看一个就行了；如果有不一致的时候，比如，平均响应时间就在临界上了，比方说14秒了，那么，90％估计好不到哪儿去，可能超过15秒了，这时候再着重摆持摆持吧～

4）如何扩展90％的用途

   高手又说了，可以把loadrunner里的数据，放在excel里面做统计做表，比如把50%,70%,90%，随便你了，都列出来，想统计多少统计多少，想做什么表做什么表～

   俺对Excel实在是不熟，就琢磨了一个用处，那就是，看看要求的性能指标，有多少请求能够满足，方法如下：

比如看标准查询的数据：

a) 将raw data拷到excel里面，再按照从小到大的顺序排个序先；

b) 用一个函数，是统计类的函数PERCENTRANK，看看你需要的数值，在整个数据中的百分比； 

形如：PERCENTRANK(A1:A3335,15)，就是看15秒，在从1到3335这么多个请求中，占有什么位置，答案是0.907，也就是说，有90.7%的用户作出请求时，可以在15秒内得到响应。