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Windows 性能监视器的计数器及阈值应用(转)
2008-07-08 15:25:34
我把我整理的一些计数器及其阈值要求等贴出来，这些计数器是针对我对windows操作系统，C/S结构的sql server数据库及WEB平台.net产品测试时的一些计数器；Memory: 内存使用情况可能是系统性能中最重要的因素。如果系统“页交换”频繁，说明内存不足。“页交换”是使用称为“页面”的单位，将固定大小的代码和数据块从 RAM 移动到磁盘的过程，其目的是为了释放内存空间。尽管某些页交换使 Windows 2000 能够使用比实际更多的内存，也是可以接受的，但频繁的页交换将降低系统性能。减少页交换将显著提高系统响应速度。要监视内存不足的状况，请从以下的对象计数器开始：
Available Mbytes:可用物理内存数. 如果Available Mbytes的值很小（4 MB 或更小），则说明计算机上总的内存可能不足，或某程序没有释放内存。
page/sec: 表明由于硬件页面错误而从磁盘取出的页面数，或由于页面错误而写入磁盘以释放工作集空间的页面数。一般如果pages/sec持续高于几百，那么您应该进一步研究页交换活动。有可能需要增加内存，以减少换页的需求（你可以把这个数字乘以4k就得到由此引起的硬盘数据流量）。Pages/sec 的值很大不一定表明内存有问题，而可能是运行使用内存映射文件的程序所致。
page read/sec:页的硬故障，page/sec的子集，为了解析对内存的引用，必须读取页文件的次数。阈值为>5. 越低越好。大数值表示磁盘读而不是缓存读。
由于过多的页交换要使用大量的硬盘空间，因此有可能将导致将页交换内存不足与导致页交换的磁盘瓶径混淆。因此，在研究内存不足不太明显的页交换的原因时，您必须跟踪如下的磁盘使用情况计数器和内存计数器：
Physical Disk\ % Disk Time
Physical Disk\ Avg.Disk Queue Length
例如，包括 Page Reads/sec 和 % Disk Time 及 Avg.Disk Queue Length。如果页面读取操作速率很低，同时 % Disk Time 和 Avg.Disk Queue Length的值很高，则可能有磁盘瓶径。但是，如果队列长度增加的同时页面读取速率并未降低，则内存不足。
要确定过多的页交换对磁盘活动的影响，请将 Physical Disk\ Avg.Disk sec/Transfer 和 Memory\ Pages/sec 计数器的值增大数倍。如果这些计数器的计数结果超过了 0.1，那么页交换将花费百分之十以上的磁盘访问时间。如果长时间发生这种情况，那么您可能需要更多的内存。
Page Faults/sec:每秒软性页面失效的数目（包括有些可以直接在内存中满足而有些需要从硬盘读取）较page/sec只表明数据不能在内存的指定工作集中立即使用。
Cache Bytes：文件系统缓存（File System Cache），默认情况下为50%的可用物理内存。如IIS5.0 运行内存不够时，它会自动整理缓存。需要关注该计数器的趋势变化
如果您怀疑有内存泄露，请监视 Memory\ Available Bytes 和 Memory\ Committed Bytes，以观察内存行为，并监视您认为可能在泄露内存的进程的 Process\Private Bytes、Process\Working Set 和Process\Handle Count。如果您怀疑是内核模式进程导致了泄露，则还应该监视 Memory\Pool Nonpaged Bytes、Memory\ Pool Nonpaged Allocs 和 Process(process_name)\ Pool Nonpaged Bytes。
Pages per second :每秒钟检索的页数。该数字应少于每秒一页。Process：
%Processor Time: 被处理器消耗的处理器时间数量。如果服务器专用于sql server,可接受的最大上限是80-85%
Page Faults/sec:将进程产生的页故障与系统产生的相比较，以判断这个进程对系统页故障产生的影响。
Work set: 处理线程最近使用的内存页，反映了每一个进程使用的内存页的数量。如果服务器有足够的空闲内存，页就会被留在工作集中，当自由内存少于一个特定的阈值时，页就会被清除出工作集。
Inetinfo:Private Bytes:此进程所分配的无法与其它进程共享的当前字节数量。如果系统性能随着时间而降低，则此计数器可以是内存泄漏的最佳指示器。Processor：监视“处理器”和“系统”对象计数器可以提供关于处理器使用的有价值的信息，帮助您决定是否存在瓶颈。
%Processor Time:如果该值持续超过95%，表明瓶颈是CPU。可以考虑增加一个处理器或换一个更快的处理器。
%User Time:表示耗费CPU的数据库操作，如排序，执行aggregate functions等。如果该值很高，可考虑增加索引，尽量使用简单的表联接，水平分割大表格等方法来降低该值。
%Privileged Time：（CPU内核时间）是在特权模式下处理线程执行代码所花时间的百分比。如果该参数值和"Physical Disk"参数值一直很高，表明I/O有问题。可考虑更换更快的硬盘系统。另外设置Tempdb in RAM，减低"max async IO"，"max lazy writer IO"等措施都会降低该值。
此外，跟踪计算机的服务器工作队列当前长度的 Server Work Queues\ Queue Length 计数器会显示出处理器瓶颈。队列长度持续大于 4 则表示可能出现处理器拥塞。此计数器是特定时间的值，而不是一段时间的平均值。
% DPC Time:越低越好。在多处理器系统中，如果这个值大于50%并且Processor:% Processor Time非常高，加入一个网卡可能会提高性能，提供的网络已经不饱和。Thread
ContextSwitches/sec: (实例化inetinfo 和dllhost 进程) 如果你决定要增加线程字节池的大小，你应该监视这三个计数器（包括上面的一个）。增加线程数可能会增加上下文切换次数，这样性能不会上升反而会下降。如果十个实例的上下文切换值非常高，就应该减小线程字节池的大小。Physical Disk:
%Disk Time %:指所选磁盘驱动器忙于为读或写入请求提供服务所用的时间的百分比。如果三个计数器都比较大，那么硬盘不是瓶颈。如果只有%Disk Time比较大，另外两个都比较适中，硬盘可能会是瓶颈。在记录该计数器之前，请在Windows 2000 的命令行窗口中运行diskperf -yD。若数值持续超过80%，则可能是内存泄漏。
Avg.Disk Queue Length:指读取和写入请求(为所选磁盘在实例间隔中列队的)的平均数。该值应不超过磁盘数的1.5~2 倍。要提高性能，可增加磁盘。注意：一个Raid Disk实际有多个磁盘。
Average Disk Read/Write Queue Length:指读取(写入)请求(列队)的平均数。
Disk Reads(Writes)/s: 物理磁盘上每秒钟磁盘读、写的次数。两者相加，应小于磁盘设备最大容量。
Average Disksec/Read: 指以秒计算的在此盘上读取数据的所需平均时间。
Average Disk sec/Transfer:指以秒计算的在此盘上写入数据的所需平均时间。
Network Interface：
Bytes Total/sec :为发送和接收字节的速率，包括帧字符在内。判断网络连接速度是否是瓶颈，可以用该计数器的值和目前网络的带宽比较SQLServer性能计数器：
Access Methods(访问方法) 用于监视访问数据库中的逻辑页的方法。
. Full Scans/sec(全表扫描/秒) 每秒不受限的完全扫描数。可以是基本表扫描或全索引扫描。如果这个计数器显示的值比1或2高，应该分析你的查询以确定是否确实需要全表扫描，以及S Q L查询是否可以被优化。
. Page splits/sec(页分割/秒)由于数据更新操作引起的每秒页分割的数量。
Buffer Manager(缓冲器管理器)：监视 Microsoft® SQL Server? 如何使用： 内存存储数据页、内部数据结构和过程高速缓存；计数器在 SQL Server 从磁盘读取数据库页和将数据库页写入磁盘时监视物理 I/O。 监视 SQL Server 所使用的内存和计数器有助于确定： 是否由于缺少可用物理内存存储高速缓存中经常访问的数据而导致瓶颈存在。如果是这样，SQL Server 必须从磁盘检索数据。 是否可通过添加更多内存或使更多内存可用于数据高速缓存或 SQL Server 内部结构来提高查询性能。
SQL Server 需要从磁盘读取数据的频率。与其它操作相比，例如内存访问，物理 I/O 会耗费大量时间。尽可能减少物理 I/O 可以提高查询性能。
.Page Reads/sec：每秒发出的物理数据库页读取数。这一统计信息显示的是在所有数据库间的物理页读取总数。由于物理 I/O 的开销大，可以通过使用更大的数据高速缓存、智能索引、更高效的查询或者改变数据库设计等方法，使开销减到最小。
.Page Writes/sec (.写的页/秒) 每秒执行的物理数据库写的页数。
.Buffer Cache Hit Ratio. 在“缓冲池”（Buffer Cache/Buffer Pool）中没有被读过的页占整个缓冲池中所有页的比率。可在高速缓存中找到而不需要从磁盘中读取的页的百分比。这一比率是高速缓存命中总数除以自 SQL Server 实例启动后对高速缓存的查找总数。经过很长时间后，这一比率的变化很小。由于从高速缓存中读数据比从磁盘中读数据的开销要小得多，一般希望这一数值高一些。通常，可以通过增加 SQL Server 可用的内存数量来提高高速缓存命中率。计数器值依应用程序而定，但比率最好为90% 或更高。增加内存直到这一数值持续高于90%，表示90% 以上的数据请求可以从数据缓冲区中获得所需数据。
. Lazy Writes/sec(惰性写/秒)惰性写进程每秒写的缓冲区的数量。值最好为0。
Cache Manager(高速缓存管理器) 对象提供计数器，用于监视 Microsoft® SQL Server? 如何使用内存存储对象，如存储过程、特殊和准备好的 Transact-SQL 语句以及触发器。
. Cache Hit Ratio(高速缓存命中率，所有Cache”的命中率。在SQL Server中，Cache可以包括Log Cache，Buffer Cache以及Procedure Cache，是一个总体的比率。) 高速缓存命中次数和查找次数的比率。对于查看SQL Server高速缓存对于你的系统如何有效，这是一个非常好的计数器。如果这个值很低，持续低于80%，就需要增加更多的内存。
Latches(闩) 用于监视称为闩锁的内部 SQL Server 资源锁。监视闩锁以明确用户活动和资源使用情况，有助于查明性能瓶颈。
. Average Latch Wait Ti m e ( m s ) (平均闩等待时间(毫秒)) 一个SQL Server线程必须等待一个闩的平均时间，以毫秒为单位。如果这个值很高，你可能正经历严重的竞争问题。
. Latch Waits/sec (闩等待/秒) 在闩上每秒的等待数量。如果这个值很高，表明你正经历对资源的大量竞争。
Locks(锁) 提供有关个别资源类型上的 SQL Server 锁的信息。锁加在 SQL Server 资源上（如在一个事务中进行的行读取或修改），以防止多个事务并发使用资源。例如，如果一个排它 (X) 锁被一个事务加在某一表的某一行上，在这个锁被释放前，其它事务都不可以修改这一行。尽可能少使用锁可提高并发性，从而改善性能。可以同时监视 Locks 对象的多个实例，每个实例代表一个资源类型上的一个锁。
. Number of Deadlocks/sec(死锁的数量/秒) 导致死锁的锁请求的数量
. Average Wait Time(ms) (平均等待时间(毫秒)) 线程等待某种类型的锁的平均等待时间
. Lock Requests/sec(锁请求/秒) 每秒钟某种类型的锁请求的数量。
Memory manager:用于监视总体的服务器内存使用情况，以估计用户活动和资源使用，有助于查明性能瓶颈。监视 SQL Server 实例所使用的内存有助于确定：
是否由于缺少可用物理内存存储高速缓存中经常访问的数据而导致瓶颈存在。如果是这样，SQL Server 必须从磁盘检索数据。
是否可以通过添加更多内存或使更多内存可用于数据高速缓存或 SQL Server 内部结构来提高查询性能。
Lock blocks:服务器上锁定块的数量，锁是在页、行或者表这样的资源上。不希望看到一个增长的值。
Total server memory：sql server服务器当前正在使用的动态内存总量.监视IIS需要的一些计数器
Internet Information Services Global:
File Cache Hits %、File CacheFlushes、File Cache Hits
File Cache Hits %是全部缓存请求中缓存命中次数所占的比例，反映了IIS 的文件缓存设置的工作情况。对于一个大部分是静态网页组成的网站，该值应该保持在80%左右。而File Cache Hits是文件缓存命中的具体值，File CacheFlushes 是自服务器启动之后文件缓存刷新次数，如果刷新太慢，会浪费内存；如果刷新太快，缓存中的对象会太频繁的丢弃生成，起不到缓存的作用。通过比较File Cache Hits 和File Cache Flushes 可得出缓存命中率对缓存清空率的比率。通过观察它两个的值，可以得到一个适当的刷新值（参考IIS 的设置ObjectTTL 、MemCacheSize 、MaxCacheFileSize）
Web Service:
Bytes Total/sec:显示Web服务器发送和接受的总字节数。低数值表明该IIS正在以较低的速度进行数据传输。
Connection Refused：数值越低越好。高数值表明网络适配器或处理器存在瓶颈。
Not Found Errors：显示由于被请求文件无法找到而无法由服务器满足的请求数（HTTP状态代码404） -
LR HTTP/HTML脚本中过滤不需要的请求
2008-05-22 14:40:59
测试web页面，经常会发现页面会有跨域的请求、不必要的链接等等。这些链接会降低了脚本执行的效率，即脚本在执行到那个请求的时候需要等待超时时间，而这个请求虽然在这个网站中，但对我们测试并无任何意义，此时就需要对它进行屏蔽。
操作方法：
在运行设置——download filters中进行设置，我们可以ADD一个URL（例如：http：//www,test.com/job），然后选择exclude addresses in list，这样设置完成后，系统在运行的时候就不会下载设置的那个连接了，该设置中还有另外一个选项，是控制只下载的：include only addresses in list。
该选项还可用于调优：比如，系统中有个图片下载速度很慢，我们为了确定是否是他的原因引起的性能问题，我们可以将图片下载屏蔽前和屏蔽后进行对比，这样就可以验证这个问题了。
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性能分析名词解释——LoadRunner
2008-03-26 17:58:57
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。
1、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。
2、Average Transaciton Response Time（事务平均响应时间）
“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。
例：随着测试时间的变化，系统处理事务的速度开始逐渐变慢，这说明应用系统随着投产时间的变化，整体性能将会有下降的趋势。
3、Transactions per Second（每秒通过事务数/TPS）
“每秒通过事务数/TPS”显示在场景运行的每一秒钟，每个事务通过、失败以及停止的数量，使考查系统性能的一个重要参数。通过它可以确定系统在任何给定时刻的时间事务负载。分析TPS主要是看曲线的性能走向。
将它与平均事务响应时间进行对比，可以分析事务数目对执行时间的影响。
例：当压力加大时，点击率/TPS曲线如果变化缓慢或者有平坦的趋势，很有可能是服务器开始出现瓶颈。
4、Total Transactions per Second（每秒通过事务总数）
“每秒通过事务总数”显示在场景运行时，在每一秒内通过的事务总数、失败的事务总署以及停止的事务总数。
5、Transaction Performance Sunmmary（事务性能摘要）
“事务性能摘要”显示方案中所有事务的最小、最大和平均执行时间，可以直接判断响应时间是否符合用户的要求。
重点关注事务的平均和最大执行时间，如果其范围不在用户可以接受的时间范围内，需要进行原因分析。
6、Transaction Response Time Under Load（事务响应时间与负载）
“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。此图可以查看虚拟用户负载对执行时间的总体影响，对分析具有渐变负载的测试场景比较有用。
7、Transaction Response Time(Percentile)（事务响应时间(百分比)）
“事务响应时间(百分比)”是根据测试结果进行分析而得到的综合分析图，也就是工具通过一些统计分析方法间接得到的图表。通过它可以分析在给定事务响应时间范围内能执行的事务百分比。
8、Transaction Response Time(Distribution)（事务响应时间(分布)）
“事务响应时间(分布)”显示在场景运行过程中，事务执行所用时间的分布，通过它可以了解测试过程中不同响应时间的事务数量。如果系统预先定义了相关事务可以接受的最小和最大事务响应时间，则可以使用此图确定服务器性能是否在可以接受的范围内。
Web Resources（Web资源分析）
Web资源分析是从服务器入手对Web服务器的性能分析。
1、Hits per Second（每秒点击次数）
“每秒点击次数”，即使运行场景过程中虚拟用户每秒向Web服务器提交的HTTP请求数。
通过它可以评估虚拟用户产生的负载量，如将其和“平均事务响应时间”图比较，可以查看点击次数对事务性能产生的影响。通过对查看“每秒点击次数”，可以判断系统是否稳定。系统点击率下降通常表明服务器的响应速度在变慢，需进一步分析，发现系统瓶颈所在。
2、Throughput（吞吐率）
“吞吐率”显示的是场景运行过程中服务器的每秒的吞吐量。其度量单位是字节，表示虚拟用在任何给定的每一秒从服务器获得的数据量。
可以依据服务器的吞吐量来评估虚拟用户产生的负载量，以及看出服务器在流量方面的处理能力以及是否存在瓶颈。
“吞吐率”图和“点击率”图的区别：
“吞吐率”图，是每秒服务器处理的HTTP申请数。
“点击率”图，是客户端每秒从服务器获得的总数据量。
3、HTTP Status Code Summary（HTTP状态代码概要）
“HTTP状态代码概要”显示场景或会话步骤过程中从Web服务器返回的HTTP状态代码数，该图按照代码分组。HTTP状态代码表示HTTP请求的状态。
4、HTTP Responses per Second（每秒HTTP响应数）
“每秒HTTP响应数”是显示运行场景过程中每秒从Web服务器返回的不同HTTP状态代码的数量，还能返回其它各类状态码的信息，通过分析状态码，可以判断服务器在压力下的运行情况，也可以通过对图中显示的结果进行分组，进而定位生成错误的代码脚本。
5、Pages Downloader per Second（每秒下载页面数）
“每秒下载页面数”显示场景或会话步骤运行的每一秒内从服务器下载的网页数。使用此图可依据下载的页数来计算Vuser生成的负载量。
和吞吐量图一样，每秒下载页面数图标是Vuser在给定的任一秒内从服务器接收到的数据量。但是吞吐量考虑的各个资源极其大小（例，每个GIF文件的大小、每个网页的大小）。而每秒下载页面数只考虑页面数。
注：要查看每秒下载页数图，必须在R-T-S那里设置“每秒页面数(仅HTML模式)”。
6、Retries per Second（每秒重试次数）
“每秒重试次数”显示场景或会话步骤运行的每一秒内服务器尝试的连接次数。
在下列情况将重试服务器连接：
A、初始连接未经授权
B、要求代理服务器身份验证
C、服务器关闭了初始连接
D、初始连接无法连接到服务器
E、服务器最初无法解析负载生成器的IP地址
7、Retries Summary（重试次数概要）
“重试次数概要”显示场景或会话步骤运行过程中服务器尝试的连接次数，它按照重试原因分组。将此图与每秒重试次数图一起使用可以确定场景或会话步骤运行过程中服务器在哪个时间点进行了重试。
8、Connections（连接数）
“连接数”显示场景或会话步骤运行过程中每个时间点打开的TCP/IP连接数。
借助此图，可以知道何时需要添加其他连接。
例：当连接数到达稳定状态而事务响应时间迅速增大时，添加连接可以使性能得到极大提高（事务响应时间将降低）。
9、Connections Per Second（每秒连接数）
“每秒连接数”显示方案在运行过程中每秒建立的TCP/IP连接数。
理想情况下，很多HTTP请求都应该使用同一连接，而不是每个请求都新打开一个连接。通过每秒连接数图可以看出服务器的处理情况，就表明服务器的性能在逐渐下降。
10、SSLs Per Second（每秒SSL连接数）
“每秒SSL连接数”显示场景或会话步骤运行的每一秒内打开的新的以及重新使用的SSL连接数。当对安全服务器打开TCP/IP连接后，浏览器将打开SSL连接。
Web Page Breakdown（网页元素细分）
“网页元素细分”主要用来评估页面内容是否影响事务的响应时间，通过它可以深入地分析网站上那些下载很慢的图形或中断的连接等有问题的
元素。
1、Web Page Breakdown（页面分解总图）
“页面分解”显示某一具体事务在测试过程的响应情况，进而分析相关的事务运行是否正常。
“页面分解”图可以按下面四种方式进行进一步细分：
1)、Download Time Breaddown（下载时间细分）
“下载时间细分”图显示网页中不同元素的下载时间，同时还可按照下载过程把时间进行分解，用不同的颜色来显示DNS解析时间、建立连接时间、第一次缓冲时间等各自所占比例。
2)、Component Breakdown(Over Time)（组件细分(随时间变化)）
“组件细分”图显示选定网页的页面组件随时间变化的细分图。通过该图可以很容易的看出哪些元素在测试过程中下载时间不稳定。该图特别适用于需要在客户端下载控件较多的页面，通过分析控件的响应时间，很容易就能发现那些控件不稳定或者比较耗时。 -
（转）X银行营销服务系统性能测试小记
2008-03-26 17:46:26
在本次性能测试的过程中，我们遇到一些问题，通过解决这些问题，从中获得了一些经验。现总结如下：
1、问题一在我们对系统进行测试的过程中，某些操作是相关联的。例如我们测试“查看客户资产历史”这个交易的系统响应时间，这时需要先列出客户的基本信息，选中一个客户，点击打开另一个页面，才能查看到该客户的资产历史信息，同时，在测试脚本中需要对所选择的客户编号做一个参数化，但由于LoadRunner不提供像WinRunner或QTP一样识别页面对象的功能，如果在Vugen中直接抓取页面上显示的客户编号去参数化，实现起来将十分烦琐。考虑到在以上那两步操作中，第一步“列出客户基本信息”只是辅助的操作，而第二步操作“查看客户资产历史”才是我们要测试的功能点，因此我们忽略了这二者之间的关联性，仅对第二步操作中的客户编号进行参数化。（只要服务器端对此不加验证，甚至我们将第一步操作都忽略掉，也是可行的）。
结论：LoadRunner的工作原理是根据所选择的协议组装成相应的报文在前后台之间通讯，以此达到模拟实际操作的目的，因此我们只需将要测试的交易或功能点所需要组装的报文传送给后台服务器即可（因为我们关注的只是系统的性能，不是功能），而不必像功能测试那样，按部就班地重现每一步操作。
2、问题二在测试过程中，我们发现有一个查询交易的系统响应速度特别慢，无论是在Controller中使用单个虚拟用户执行脚本，还是在Vuser中直接运行，情况均是如此，然而当我们用手工进行同样操作的时候，响应时间却明显地小于工具统计出来的时间，也就是说，在LoadRunner中模拟操作的结果与真实操作的结果明显不一致。经过反复尝试与观察，我们才终于找到问题的原因所在：该查询交易是通过客户的证件号码查询客户信息，当用户输入客户的证件号码时，如果没有选择证件类型，系统会自动将证件类型设置为默认值“身份证”。按“证件类型+证件号码”为组合索引查询客户信息表，查询速度极快，而在我们录制脚本时，忽视了“证件类型”这项输入，只有“证件号码”，因此查询的效率大为降低。
解决办法：只需在测试脚本中，对CertType（“证件类型”）一项赋值为“A”（“身份证”），此时在LoadRunner中重新运行该脚本，响应速度提高，统计结果与实际完全一致！结论：LoadRunner的工作原理是根据所选择的协议组装成相应的报文在前后台之间通讯，以此达到模拟实际操作的目的，因此我们在测试脚本中组装发送到服务器端的报文时，注意一定要和实际操作时的发送报文完全一致，这样才能保证测试的结果与真实情况相吻合。
总结：这就要求在测试正式开始执行时，要对测试脚本进行反复的调试，通常的做法是：在Vugen中执行一遍脚本，统计执行某个事务的时间，再用手工实际做一遍同样的操作，大体上比较一下，确保与实际估算的时间没有太大出入后，再逐渐增加并发用户数，正式开始性能测试。
3、问题三在我们的每个测试脚本中的init部分，都录制了登录系统的操作，并且对登录的用户名进行了参数化，使用各种不同身份的用户（分行主管、支行主管、客户经理等）进行相同的操作。在并发测试过程中发现对某些查询交易测试的结果波动较大，系统响应时间从零点几秒到几十秒不等。经检查后发现原因在于：使用不同身份的用户登录系统后，在输入查询条件后，点击查询按钮后会将根据该用户的身份，将其所属的分行机构号、支行机构号、客户经理编号等一并提交，因此在脚本中，就必须根据不同的用户身份，分别将其对应的分支行机构号等也运用参数提交，否则在执行脚本时就会出现查询不到记录或查询速度变慢等各种问题。
解决方法有三个：1、修改脚本，使其能够依据用户的身份分别传送相应参数，2、针对不同类型的用户使用不同的脚本分别测试。3、输入参数使用统一的用户类型。在实际中，我们为了简化脚本的复杂度，节省对脚本编程的时间，采取的是第三种方法。
结论：由于LoadRunner的工作原理是根据所选择的协议组装成相应的报文在前后台之间通讯，因此它会跳过在应用程序前台进行的校验，所以在脚本回放的时候一定要注意在脚本中提前进行这些校验或改由人工控制，以保证发送报文的正确性（如操作权限的控制等）。
4、测试多用户并发登录系统的时候，从虚拟用户图和事务图上发现，总有一部分用户在登录的时候要等待很长时间，用户登录的最小时间与最大时间相差非常大。于是我们在让脚本自动运行的同时，手工再登录一个用户，发现无论如何都不会发生等待的情况，多次试验的结果均是如此，也就是说LoadRunner测试的结果与实际结果再次发生了偏差！经过反复的调试，以及与程序开发人员沟通，我们终于发现问题的原因所在：在用户登录系统的时候，系统会自动记录登录用户的信息，并产生一个登录ID，以此ID做为主键，向数据库插入记录。因此当大量用户在极短的时间内同时登录时，就有可能出现生成相同的登录ID的情况，此时便会造成数据库中的主键冲突，导致用户等待很长时间或登录失败。
