MILY: 宋体">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：
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％；
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；
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；
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；
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；
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；
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。
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。
欢迎各位同行高手灌水拍砖 ^_^
文章来源于领测软件测试网 https://www.ltesting.net/
