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  • 响应时间百分比
    2016-10-12 13:41:00

    LoadRunner Analysis-〉Tools-〉Options-〉General-〉Summary Report下修改Transaction Percentile 将90%调整为要设置的百分比

    转载于:https://www.cnblogs.com/zhuqq/p/5952474.html

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    以下两个插件提供测试结果,扩展图表显示

    --- Response Times Over Time

    --- Transactions per Second

    2、找到后,点击对应的插件名字进入详情页

    ① 点击“Response Times Over Time” ,进入插件的介绍页,点跳转”

    ② 点击版本号,进行下载

    3、下载后,我们解压后放到jmeter的安装目录的相同位置,如:

    lib目录下的就放到apache-jmeter-3.0\lib下

    ext下的就放到apache-jmeter-3.0\lib\ext\ 下,

    放后后重新Jmeter,

    4、重启后,可以添加对应的图表了:

    mysql状态查看 QPS/TPS/缓存命中率查看【转】

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  • 使用Kibana分析接口响应时间

    千次阅读 2020-12-18 13:57:41
    通常在Web端查看接口时间可能会受网络的影响,不能准确的反应服务端响应时间,所以在接口结束时增加了请求时间,统一写入到日志中。使用ES收集两台负载服务器的Nginx日志,可以借助Kibana可视化视图分析日志。日志...

    一、背景

    使用ES收集Nginx日志,可以借助Kibana可视化视图分析日志。日志格式如下:

    [2020-12-10 11:27:01] [-] [info] [application] [-] [-] [api_run_time] [接口响应时间] [{"api":"/index/test","took_s":"0.01","memory_used":"8.05"}]
    

    实现思路

    1. filebeat实时采集日志,并发送至LogStash服务器。
    2. Logstash接收到日志进行信息过滤和提取。
    3. Logstash将提取的日志信息发送至ES。
    4. 配置Kiban索引,查看ES日志。
    5. 添加Kiban可视化视图,进行日志分析。

    image.png

    二、日志服务器添加FileBeat配置

    1. 编辑filebeat配置文件,
    vim /usr/local/filebeat/filebeat.yml 
    
    1. 在-type:log 处增加一个规则
    - type: log
      enabled: true
      paths:
        - /home/logs/log_*.log  #填写日志路径 支持正则匹配
      tags: ["time_log"]
      fields_under_root: true     
      fields:
        serverip: ${SERVERIP}   #增加额外字段 收集源的服务器IP
      multiline:                    #处理多行日志
            pattern: '^(\[\d{4})\-(\d{2})\-(\d{2})'      #日志匹配的正则
            negate: true               #将不是以[年月日]开头的行作为合并行
            match: after              
            max_lines: 1000
            timeout: 30s
    
    1. 重启Filebeat
    ./filebeat -e -c filebeat.yml
    

    三、配置LogStash

    1. 修改配置文件
    vim /usr/local/logstash/config/elk_full_patten.conf
    
    1. 在filter{}中增加一个匹配规则:
    if "time_log" in [tags] {
            grok{
                    match => {
                            "message" => ["\[(?<[applog][log_time]>%{YEAR}-%{MONTHNUM}-%{MONTHDAY} %{HOUR}:%{MINUTE}:%{SECOND})\] \[%{QS:[applog][method]}\] \[%{QS:[applog][level]}\]\s+\[%{QS:[applog][category]}\] \[%{QS:[applog][url]}\] \[%{QS:[applog][params]}\] \[%{QS:[applog][logKey]}\] \[%{QS:[applog][logMsg]}\] \[%{QS:[applog][logData]}\]"]
                    }
                    remove_field => ["message"]
            }
            mutate{
                    remove_field => ["beat","meta","host","agent"]
            }
            mutate {
                            add_field => { "json_log" => "%{applog}" }
             }
             json {
                       source => "json_log"
                       remove_field => ["json_log","client","log_time","method","level","category","url","logKey","logMsg"]
             }
             mutate {
                      add_field => { "api_time" => "%{logData}" }
             }
             json {
                      source => "api_time"
                      remove_field => ["logData",'api_time']
              }  
        }
    
    1. 在output{}中增加ES配置
    if "time_log" in [tags] {
            if "api_run_time"== [applog][logKey]{
                    #stdout{codec=>rubydebug}  #调试信息
                     elasticsearch {
                            hosts => ["127.0.0.3:9200"]    #ES节点
                            index => "log_api_time-%{index_date}"    #按日期创建索引
                    }
            } 
        }
    
    1. 增加stdout{codec=>rubydebug}可查看LogStash的调试信息,日志收集的数据展示如下:
    { 
             "tags" => [
            [0] "time_log",
            [1] "beats_input_codec_plain_applied"
           ],
               "ecs" => {
                 "version" => "1.5.0"
        },  
            "applog" => {
               "method" => "-",
              "logData" => "{\"api\":\"/index/test\",\"took_s\":\"1.62\",\"memory_used_M\":\"10.34\"}",
               "logKey" => "api_run_time"
               "client" => "-",
             "category" => "application",
             "log_time" => "2020-12-08 17:56:01",
                "level" => "info"
               "logMsg" => "接口响应时间",
                "url" => "-"
        },
          "serverip" => "192.168.1.1",
             "input" => {
            "type" => "log"
        },
           "log" => {
              "file" => {
                "path" => "/home/logs/log_20201208.log"
            },
            "offset" => 2501110
        },
        "index_date" => "2020.12.08",
        "@version" => "1",
        "@timestamp" => 2020-12-08T09:57:04.636Z
    }
    

    四、Kibana配置视图

    1. 进入Management页面,点击索引模式,创建一个索引,名字为Logstash中配置的名字,如:log_api_time-*
      2.png

    2. 创建之后可在Discover页面查看索引记录,在右侧可以选择展示的字段
      3.png

    3. 进入Visualise页面,新增一个视图,在右侧存储桶中选择一个聚合字段为Date Histogram,字段选择timestamp,可生成以时间为单位的X轴。
      4.png

    4. 新增一个Y轴,聚合方式选择最大值,存储桶选择时间范围,指标选择要统计最大值的字段took_s。Y轴会取单位时间段内的该字段的最大值。可以增加一多个Y轴,如:增加一个最大值和平均值
      5.png

    5. 在指标和轴处设置Y轴展示形式为面积图,点击更新,好看的面积图就出来了。设置完成后需要点一下左上角的【保存】。
      6.png

    6. 进入DashBoard页面新增一个仪表盘,点击左上角的添加,选中刚才设置的视图,排好顺序就完成了。看一下效果图:
      7.png

    五、常见问题

    • Logstash解析日志时,我们要的时间字段存放在applog下的LogData是Json中,视图无法直接获取到这个字段,就得想办法将LogData的数据解析出来。
      解决方法
      1)使用mutate 增加一个字段json_log,将applog据提取到上一层,同时将applog中不需要的其他字段页提取出来了,所以需要在删除掉没用的字段。
      2)使用json 将json_log解析出来,在使用同样的方式将logData内的字段提取出。
      mutate {
                            add_field => { "json_log" => "%{applog}" }
             }
             json {
                       source => "json_log"
                       remove_field => ["json_log","channel","token","client","log_time","method","level","category","url","params","logKey","logMsg","result","ip","userId","ua","productId"]
             }
             mutate {
                      add_field => { "api_time" => "%{logData}" }
             }
             json {
                      source => "api_time"
                      remove_field => ["logData",'api_time']
              }  
    
    • took_s提取出之后,添加Y轴指标时,只有timestamp和offset并没有发现took_s字段 :
      解决方法
      1)发现Json字段toos_s是字符串类型,将took_s转为int即可。
      2)或者直接在记录日志时记录直接存储为float类型
          mutate{ 
                            convert => ["took_s" , "float"] 
                            convert => ["memory_used_M", "float"]
              }
    
    • 结合1、2优化了一下logData提取,修改日志记录字段为float,直接使用Json将LogData信息提到一个新的字段,节省很多步骤. 视图中选择指标时,直接选择api_time.took_s字段即可
    json {
        source => "[applog][logData]"
        target =>"api_time" 
    }
    

    六、拓展 screen操作

    • 创建新屏幕并执行任务 screen cd ~
    • 查看所有屏幕 screen -ls
    • 进入屏幕 screen -r 面板名字
    • 强制进入屏幕 screen -D -r 面板名字
    • 退出屏幕 Ctrl+A+D

    参考:
    https://github.com/logstash-plugins/logstash-patterns-core/blob/master/patterns/grok-patterns
    https://www.cntofu.com/book/52/filter/mutate.md
    https://www.jianshu.com/p/de06284e1484

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  • Blog:http://jackei.cnblogs.com描述性统计与性能结果分析——《LoadRunner 没有告诉你的》之一 LoadRunner中的...为什么要有90%用户响应时间?因为在评估一次测试的结果时,仅仅有平均事务响应时间是不够的。为...

    Blog:http://jackei.cnblogs.com

    描述性统计与性能结果分析——《LoadRunner 没有告诉你的》之一

     

    LoadRunner中的90%响应时间是什么意思?这个值在进行性能分析时有什么作用?本文争取用最简洁的文字来解答这个问题,并引申出“描述性统计”方法在性能测试结果分析中的应用。

    为什么要有90%用户响应时间?因为在评估一次测试的结果时,仅仅有平均事务响应时间是不够的。为什么这么说?你可以试着想想,是否平均事务响应时间满足了性能需求就表示系统的性能已经满足了绝大多数用户的要求?

    假如有两组测试结果,响应时间分别是 {1,3,5,10,16} 和 {5,6,7,8,9},它们的平均值都是7,你认为哪次测试的结果更理想?

    假如有一次测试,总共有100个请求被响应,其中最小响应时间为0.02秒,最大响应时间为110秒,平均事务响应时间为4.7秒,你会不会想到最小和最大响应时间如此大的偏差是否会导致平均值本身并不可信?

    为了解答上面的疑问,我们先来看一张表:

    在上面这个表中包含了几个不同的列,其含义如下:

    CmdID   测试时被请求的页面

    NUM      响应成功的请求数量

    MEAN    所有成功的请求的响应时间的平均值

    STD DEV      标准差(这个值的作用将在下一篇文章中重点介绍)

    MIN              响应时间的最小值

    50 th(60/70/80/90/95 th)          如果把响应时间从小到大顺序排序,那么50%的请求的响应时间在这个范围之内。后面的60/70/80/90/95 th 也是同样的含义

    MAX      响应时间的最大值

     

    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%;

    LoadRunner Analysis-〉Tools-〉Options-〉General-〉Summary Report下修改Transaction Percentile

    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。

    描述性统计与性能结果分析(续) ——《LoadRunner 没有告诉你的》之二

    数据统计分析的思路与分析结果的展示方式是同样重要的,有了好的分析思路,但是却不懂得如何更好的展示分析结果和数据来印证自己的分析,就像一个人满腹经纶却不知该如何一展雄才

    一图胜千言,所以这次我会用两张图表来说明“描述性统计”在性能测试结果分析中的其他应用。

    在这张图中,我们继续使用了上一篇文章——《描述性统计与结果分析》一文中的方法,对响应时间的分布情况来进行分析。上面这张图所使用的数据是通过对Google.com 首页进行测试得来的,在测试中分别使用10/25/50/75/100 几个不同级别的并发用户数量。通过这张图表,我们可以通过横向比较和纵向比较,更清晰的了解到被测应用在不同级别的负载下的响应能力。

    这张图所使用的数据与第一张图一样,但是我们使用了另外一个视角来对数据进行展示。表中最左侧的2000/5000/10000/50000的单位是毫秒,分别表示了在整个测试过程中,响应时间在0-2000毫秒范围内的事务数量占成功的事务总数的百分比,响应时间在2001-5000毫秒范围内的事务数量占成功的事务总数的百分比,响应时间在5001-10000毫秒范围内的事务数量占成功的事务总数的百分比,以及响应时间在10001-50000毫秒范围内的事务数量占成功的事务总数的百分比。

    这几个时间范围的确定是参考了业内比较通行的“2-5-10原则”——当然你也可以为自己的测试制定其他标准,只要得到企业内的承认就可以。所谓的“2-5-10原则”,简单说,就是当用户能够在2秒以内得到响应时,会感觉系统的响应很快;当用户在2-5秒之间得到响应时,会感觉系统的响应速度还可以;当用户在5-10秒以内得到响应时,会感觉系统的响应速度很慢,但是还可以接受;而当用户在超过10秒后仍然无法得到响应时,会感觉系统糟透了,或者认为系统已经失去响应,而选择离开这个Web站点,或者发起第二次请求。

    那么从上面的图表中可以看到,当并发用户数量为10时,超过95%的用户都可以在5秒内得到响应;当并发用户数量达到25时,已经有80%的事务的响应时间处在危险的临界值,而且有相当数量的事务的响应时间超过了用户可以容忍的限度;随着并发用户数量的进一步增加,超过用户容忍限度的事务越来越多,当并发用户数到达75时,系统几乎已经无法为任何用户提供响应了。

    这张图表也同样可以用于对不同负载下事务的成功、失败比例的比较分析。

    Note:上面两个图表中的数据,主要通过Excel 中提供的FREQUENCY,AVERAGE,MAX,MIN和PERCENTILE几个统计函数获得,具体的使用方法请参考Excel帮助手册。

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  • 伺服的采样周期:(对速度环、位置环而言,是对编码器采样,对电流环而言,是对霍尔元件或者电流互感器采样)、循环时间和响应时间均为伺服运动控制能力的指标。伺服循环时间:指PID计算循环时间,也是伺服设定值...
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  • 2.3、响应时间与性能测试需求 通常性能需求中只会包含用户的直观感受的时间,如首页加载时间少于3s,性能测试人员需要将需求做进一步的细分,需要考虑不同情况下的系统响应时间表现,比如收首次访问的响应时间、有...
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  • 假设今天领导告诉我测试一下这个服务器的性能各项指标(并发数,吞吐量,平均响应时间) 我按照我自己的思绪说,大家觉得有什么不对的地方请大家指点一下。 那么我就用java springboot + mybatis 弄一个简单ORM表,...
  • 此函数可查找阶跃响应的过冲百分比 (OS)、稳定时间 (ts)、上升时间 (tr) 和达到峰值的时间 (tp)。 此功能主要用于分析测量数据,但也可用于模拟结果。 此函数类似于 stepinfo 函数,但不需要控制系统工具箱。 它还...
  • 统计jmeter的压测结果数据结果文件xxx.jtl,统计其响应时间的比例 统计粒度:小于10ms,20ms,30ms...100ms,200ms,300ms 脚本实现思想: 统计数据结果文件的总行数sum,统计小于特定时间(如10ms)的行数ms10,算出...
  • 通过百分比,我们可以快速准确地了解在某个维度类型上(例如时间范围、地理区域、产品线等)数据总和发生了多大变化。 在本篇博文中,我们将会通过几个例子详细讲解如何在 Kibana 中使用 TSVB(时序数据可视化...
  • QPS(最大/最小/平均):Queries Per Secend...从客户机发送第一个请求开始计时,到收到服务器响应结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务个数。具体事务的定义,都是人定的,但通常把一个接口的处理各种业务逻辑的
  • 百分90响应时间

    2014-05-18 16:10:00
    为什么80%的码农都做不了架构师?...90%响应时间,就是这个意思,比如一个小时内90%的响应时间为500ms,表示是这个小时内所有请求该页面的响应时间中,有90%的请求响应时间小于或等于500ms 参考: ...
  • 在典型输入信号作用下,系统输出量从初始状态到最终状态的响应过程。当r(t)=1(t)时,系统响应可能为: 2、稳态过程(稳态响应) 在典型输入信号作用下,当t→∞时的系统输出。它表征系统输出最终复现输入量的...
  • 利用该模型分析了DNS服务器的响应时间百分比,确定了其性能瓶颈在于域名压缩速率.目前传统压缩算法由于规则的限制只能在查询应答时进行实时的域名压缩,在高访问量场景存在性能问题.为了提高压缩速率,从DNS数据特征...
  • 系统的常见性能指标 1.基础的日志文件 最基础的,可以从日志文件了解程序 2.响应时间和吞吐量 常用的网站性能测试指标有:...响应时间,反应了系统的快慢,指执行一个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总...
  • 性能优化指标-吞吐量,响应时间 性能优化指标 一、名词解释 RT = return time 响应时间 PV=page view 页面浏览数 TPS=transactions per second 每...
  • loadrunner 中的90%的请求响应时间

    万次阅读 2014-12-04 12:54:31
    描述性统计与性能结果分析-LoadRunner,学到了平均相应时间和90%事务相应时间的关系,其中平均响应时间满足了但是未必符合性能要求,有时候还要看90%事务相应时间。  具体参看以下内容:  LoadRunner中的90%...

空空如也

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