LR中平均响应时间&90%Percent时间理解

    平均响应时间与90%Percent时间这两个名词的计算方法不是很清楚。在公司的时候跟同事争论了半天，也没有个最终结果。下班回来做了个实验，把大致内容做了个总结，如下：

    1.平均响应时间：录制了一个LR自带订票的登录操作，给登录加了一个事物。在场景中设置5个vuser，运行1分钟。运行结束后，导入analysis中。平均响应时间图中，把表中的Raw Data数据中的登录事物的响应时间copy到excel中，算出它的平均值。结果与图表中的平均值是一样的。只是平均响应时间图中只把Raw Data中的最大、最小、平均值列出来了。

    2.90%Percent：首先，analysis中的Transaction Percentile改成100%。场景运行完后（沿用login的脚脚本），把运行结果导入analysis中。对比Summary报告中的100%Percent值与Raw Data中最大值是否一致。实践证明是完全一致的。根据这个结果，我可以推断出90%Percent是先将响应时间由大到小排序（假设有10个响应时间，1s,2s,3s,4s,5s,6s,7s,8s,9s,10s），然后去掉最大的响应时间（10s），取9s作为90% Percent时间。同理80%、70%。。。都是按照这个模式来计算的。51Testing软件测试网!?
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!e@g0w,Y0这里我还有2个疑问：

"l'HC+o)[r"W&\01.比如：1,1,3,10,2这样一组响应时间，最小、最大响应时间的差距很大，按照LR的计算方式等于3.4。个人觉得如果响应时间分布不是很均匀，这个算法就不太合理了。应该去掉一个最大值和一个最小值，再去求平均值（就跟电视中评委打分一样）。不知道这个方法是否可行，在这里提出来跟大家共同探讨！51Testing软件测试网s0iBl`1S u

2.平均响应时间图标中每个时间点的间隔时间都不一致，曲线的时间点是如何计算出来的？

总结的差不多了，希望跟大家共同探讨响应时间的问题。其中可能会有总结不正确、不充分的地方。还请大家帮忙指正！51Testing软件测试网1I:V do}/F

1@n GPAb0欢迎拍砖！！！