0

我正在尝试解码从 Performance Center 获得的原始结果文件中 sum_data/ 文件夹下的“graph_*.dat”文件的内容。

我已经弄清楚了第 1 列（事务名称）、第 2 列（Unix 时间戳）和第 3 列（响应时间），但还有 4 列对我来说真的没有意义。有人可以解释一下吗？

我对 graph_5.dat 文件（事务响应时间）特别感兴趣。我还得出结论，并非所有 graph_*.dat 文件在这些列中都包含有意义的数据。

这是 graph_5.dat 文件的一个简短片段：

40 xxxxxx7723 5.458429 0.800000 2.406426 8.481170 27.879561
40 xxxxxx7724 5.458429 0.800000 2.406426 8.481170 27.879561
40 xxxxxx7725 5.458429 0.800000 2.406426 8.481170 27.879561
40 xxxxxx7726 5.458429 0.800000 2.406426 8.481170 27.879561
40 xxxxxx7727 5.458429 0.800000 2.406426 8.481170 27.879561
40 xxxxxx7728 2.551755 0.400000 2.462352 2.641159 2.607780
40 xxxxxx7729 2.551755 0.400000 2.462352 2.641159 2.607780
40 xxxxxx7730 2.551755 0.400000 2.462352 2.641159 2.607780
40 xxxxxx7731 2.551755 0.400000 2.462352 2.641159 2.607780
40 xxxxxx7732 2.551755 0.400000 2.462352 2.641159 2.607780
40 xxxxxx7733 1.317764 0.600000 0.936688 1.896918 1.145876
40 xxxxxx7734 1.317764 0.600000 0.936688 1.896918 1.145876
40 xxxxxx7735 1.317764 0.600000 0.936688 1.896918 1.145876
40 xxxxxx7736 1.317764 0.600000 0.936688 1.896918 1.145876
40 xxxxxx7737 1.317764 0.600000 0.936688 1.896918 1.145876
40 xxxxxx7738 1.168778 0.400000 1.108304 1.229253 0.547880
40 xxxxxx7739 1.168778 0.400000 1.108304 1.229253 0.547880
40 xxxxxx7740 1.168778 0.400000 1.108304 1.229253 0.547880
40 xxxxxx7741 1.168778 0.400000 1.108304 1.229253 0.547880
40 xxxxxx7742 1.168778 0.400000 1.108304 1.229253 0.547880
4

2 回答 2

1

我已经能够扣除有关列的以下内容：

ID TimeStamp  RespTim  TPS      A        B        C 
== ========== ======== ======== ======== ======== =========
40 xxxxxx7723 5.458429 0.800000 2.406426 8.481170 27.879561
40 xxxxxx7724 5.458429 0.800000 2.406426 8.481170 27.879561
40 xxxxxx7725 5.458429 0.800000 2.406426 8.481170 27.879561
40 xxxxxx7726 5.458429 0.800000 2.406426 8.481170 27.879561
40 xxxxxx7727 5.458429 0.800000 2.406426 8.481170 27.879561

40 xxxxxx7728 2.551755 0.400000 2.462352 2.641159 2.607780
40 xxxxxx7729 2.551755 0.400000 2.462352 2.641159 2.607780
40 xxxxxx7730 2.551755 0.400000 2.462352 2.641159 2.607780
40 xxxxxx7731 2.551755 0.400000 2.462352 2.641159 2.607780
40 xxxxxx7732 2.551755 0.400000 2.462352 2.641159 2.607780

ID          Transaction ID from sum_data.ini file
TimeStamp   UNIX Timestamp (UTC 0)
RespTime    Avg. Response for this period
TPS         Transactions per Seconds
A,B and C   These are unknown still

请注意，除了 TimeStamp 之外，前 5 行是相同的。我相信这是由于 LR 在 5 秒内收集数据的方式。

TPS (0.8) 值表明在这 5 秒内实际上进行了 4 笔交易。他们的平均值。响应时间为 5.458429 秒。

为了验证 TPS 列，我发现如果您将特定事务的所有 TPS 值相加，您最终将得到 PASSED 计数，如摘要页面所示！

我已经确定 A 总是小于 B 和 C，但 B 可能大于 C，通常 C 比 B 大得多。我只是还没有看到它们的模式...... A 是最小交易时间，B 是最大交易时间，“RespTime”是平均交易时间。我还不知道C是什么意思。

于 2010-07-07T09:45:31.370 回答
0

首先，我不建议解释或以其他方式依赖 Loadrunner 的内部数据格式。我已经用 WinRunner 做到了这一点，这完全不是一个长期或中期的解决方案，因为它们（HP/Ex-Mercury）似乎会根据他们认为合适的方式更改格式，即使对于较小的更新/SR/次要版本也是如此。

第二——其中一个数字可能是“浪费的”时间，即作为交易一部分的所有思考时间的总和。

尝试摆弄 lr_set_transaction 和相关函数，以便在将某些值传递给这些函数时预测文件应包含的内容。

第三——但这只是一个猜测：我 99%（嗯——70%...）确定其他时间包含 LR 收集的值，因此它可以进行 Web 请求细分。（当您将 LR 脚本集成到 Business Availability Center 中时，您可以获得任何事务的所有 Web 请求的细分图。我不确定 LR 本身是否确实在报告中使用了这些值，或者我们有什么。但是，您可以通过使用空事务来验证我的猜测——故障时间组件应该为 0（或等于总响应时间？），思考时间组件也应该如此）。

嗯...

于 2010-07-05T17:44:10.387 回答