1.性能分析的基本原则

确定测试结果有效之后，接下来就要开始对测试数据进行深入地挖掘了。面对经过测试工具产生的纷繁复杂的原始测试数据，如果来进行分析呢？一个普遍遵循的原则是“由外而内，由表及里，层层深入”，如图4-1所示。

对于一个应用系统，性能开始出现下降的最直接表象就是系统的响应时间变长，于是，系统响应时间成为分析性能的起点。性能分析的原则如图4-1所示，首先应该从原始测试数据中查看系统响应时间，判读它是否满足用户对性能的期望。如果不满足，则说明系统的性能出现了问题。发现系统存在问题后，接着就要判断系统在哪个环节出现了瓶颈。

现在的IT系统架构极其复杂，任何一个环节出现瓶颈，都会导致系统出现性能的问题。要准确地判断瓶颈在什么地方，的确是一个棘手的问题。不过，任何复杂的系统无非是分为网络和服务器两部分。因此要考察的第二个问题就是：系统的瓶颈是出现在网络环节，还是在服务器环节？

如图4-2所示，用户从客户端发起的请求数据包经过网络，传递到应用服务器，最后到达数据库服务器，服务器处理完毕后按原路返回到客户端。在这个处理过程中，可以把整个时间分为两段：一段是Tn，即网络的响应时间；一段是Ts，即服务器的响应时间，包括应用服务器和数据库服务器的响应时间。对比Tn和Ts，就很容易知道系统在哪些环境的响应时间比例较大。

判断系统的瓶颈是出现在网络还是服务器端后，就可以进一步层层推进，对相应环节更详细的组件响应时间进行深入分析，直到最后找到造成性能问题的根本原因。

借助于LoadRunner的分析组件Analysis,很容易按照“由内而外，由表及里，层层深入”的原则进行分析，快速将问题定位。例如图4-3所示的事务，可以直接看出瓶颈出现在网络上。

2.性能分析任重而道远

看了前面的内容，也许很多人会以为性能分析非常容易，借助工具即可完成，但实则不然。即使有了正确的测试结果，也不一定能对系统的性能问题进行正确的定位。例如，服务器的内存不够可能会引起较大的磁盘I/O，进而导致CPU利用率居高不下——而根本原因可能是程序内部存在内存泄漏，而不是内存瓶颈。这类问题不但要靠经验，更要靠对系统的深入了解。

不难看出，性能测试是难度较大的一项工作，绝对不是一蹴而就的事情。根据作者的经验，最好的办法是把性能贯穿于性能测试过程的始末，所有人员都应该给予高度关注。

实际上，性能测试分析从测试场景时就开始了，而不是仅仅在测试结束后才进行。例如，在测试执行过程中可以借助分析数据库，观察事务实时响应时间来发现一些问题。

除了这些通用的方法外，性能测试分析人员应该积极的提高自己：在测试设计、执行、分析等各个阶段把工作做透，这样才可以把性能测试工作做好。