事务图也是需要重点观察的,它的产生是基于在脚本中封装的事务,初学者经常会忘记,在脚本里加事务,导致统计出来的数据无法显示事务的相关信息。
事务图的种类比较多,如平均事务响应时间图、TPS、事务概要等。在实际应用中很少会把所有的图表都分析到,只需分析关键图表即可。
注意：事务图的分析是站在用户角度进行的,主要关注响应时间
1·事务概要
事务概要(Transaction Summary)可以清楚地看到哪些事务失败比较多,也可以判断出系统是否运行正常。从图4-14中可以看出check itinerary事务失败了大概28次,失败率较高,需要重点分析。
2.平均事务响应时间
平均事务响应时间(Average Transaction Response Time)统计的是在测试场景运行期间,,每秒内事务执行所用的平均时间,通过它可以分析系统的性能走向,也是最直观的指标之一。平均事务响应时间图中提供了场景运行期间事务响应时间的最大、平均、最小以及标准差等信息,对于分析十分有用。
例如,随着测试时间的变化,系统处理事务的速度开始逐渐变慢,这说明系统随着运行时间的变化,整体性能将有下降的趋势。如图4-15所示,在3~6min之间有明显的降低与回升,从这里我们可以大胆猜测有可能是服务器处理能力强,瞬间处理完毕,也可能是处理能力差或者是出现大量错误导致。另外,如果该指标整体走势比较平缓,没有大幅度的上下波动,选取Average Time或90 Percent Time都可以。但是如果像图4-15所示,变化波动比较大,也没有什么规律可言,那么一般选取90 Percent Time。此处我们关注90 Percent Time.
一般在性能测试结果分析中,要去除思考时间。方法为在图中单击鼠标右键,选择Set Filter(roup,取消选中Think Time 。
3,每秒通过事务数
每秒通过事务数(TPS)表示每秒通过的事务数,是考查系统性能的一个重要指标。通过它可以确定系统在任何时刻的事务处理能力,这个数值越高,说明系统处理能力越强。分析TPS主要是看该曲线的性能走向。
当压力加大时, TPS曲线如果变化缓慢或者有平坦的趋势,则很有可能是服务器开始出现瓶颈。如图4-16所示,在3~6min之间因为失败的事务数太多,所以平均事务响应时间减小。同时,也可以看出整体的TPS都比较小,服务器的处理能力有瓶颈。
4,事务性能摘要
Transaction Performance Summary (事务性能摘要)体现了所有事务的最大响应时间、最小响应时间和平均响应时间,通常我们关注最大响应时间以及平均响应时间。事务性能摘要如图4-17所示。
5.事务响应时间分布
事务响应时间分布(Transaction Response Time Distribution)可以体现不同响应时间的事务数量,清晰地看到事务响应时间的分布情况。图4-18为checkitinerary事务响应时间
