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1、采购订单录入（50 个用户）1、 响应时间：1最大时间平均时间最小时间90%登录21.37121.37121.37121.371进入订单录入页面0.2120.2120.2120.212保存订单0.4120.4120.4120.41250最大时间平均时间最小时间90%登录30.0527.8521.75929.707进入订单录入页面6.9663.9431.4646.107保存订单5.5442.8330.7994.5362、 网络下载时间细分：这个页面服务器处理时间过长，说明在服务器端在处理这个页面的信息时，需要过长的时间。这两个页面客户端接收时间比较长，说明这两个页面接收的数据比较多，可以适当的做
2、一些优化。3、 页面组件分析：这三个页面中的组件平均下载时间比较的长，特别是第一个页面，所以导致登录的时间很长。4、 下载组件大小：这三个页面所含5、 网络分析：绿色：吞吐量紫色：每秒点击率根据每秒点击率与吞吐量的分析，网络不是性能的瓶颈。采购审核（ 50 个用户）50最大时间平均时间最小时间90%采购审核9.6564.591.9242.092订单生成收货单（50 个用户）50最大时间平均时间最小时间90%生成收货单4.6663.5962.1094.293保存收获单列表3.8022.9540.9993.747提交收货单3.232.4171.562.833查询收货单 （ 65 条）3.6922.
3、5752.2962.781发票生成单（ 50个用户）50最大时间平均时间最小时间90%保存发票匹配7.8653.1420.276.756提交发票匹配6.9013.1440.2396.257生成发票匹配7.6963.4620.7466.124网页分析：这两个页面下载的时间最长。下载的组件大小：页面下载时间分析：通过对下载的组件大小与页面下载时间分析可以知道，组件大小是影响这两个页面性能的主要原因。4 个脚本同时运行（200 用户）1、响应时间最大运行vuer 数： 57最小时间平均时间最大时间标准偏差90%从上图可以看出：登录、保存采购申请录入单、采购审批这三个模块可能存在性能问题。2、吞吐量与
4、点击率合并图：从这个图可以看出网络不存在性能瓶颈。3、网页分析从上图可以看出：登录、保存采购申请录入单、采购审批这三个事务下载时间最长。4、页面组件细分这两个组件随着时间的推移，用户量的增加，下载时间急剧上升5、 网页下载细分从这个表中可以看出，随着时间的推移，客户端接收的时间急剧上升。这两个组件性能瓶颈均在服务器的处理时间上面这个页面的性能瓶颈在客户端接收数据上面，说明客户端数据比较的大，导致接受时间比较的长。这个页面的客户端接受时间在HTTP响应数达到最大值时，开始急剧增大。6、 下载组件大小这几个页面下载的组件是最大的。通过这次的测试，该软件的性能除了登录、保存采购申请录入单、采购审批这
5、三个事务之外，其他的性能还在可以接受范围之内。这三个模块需要做到优化。大数据量下的测试：生成收货单：1、响应时间：最小值平均值最大值标准差90%2、第一次缓冲时间分析：从上图可以看出， 服务器处理时间很大， 并且属于上升的趋势， 说明服务器在处理这个事务时，花费了大量的时间，需要看一下程序处理和数据库取数据是否存在算法上的问题。3、下载组件大小这几个页面下载的组件最大。4、页面下载时间细分结合第一次缓冲时间进行分析，可以看出这两个页面是服务器处理的时间过长。在压力测试中，提交收货单不能全部成功，通过了31 个事务，失败了15 个事务，说明这一块的性能存在比较大的问题。生成收货单，通过46 个事务，失败4 个事务。生成发票匹配单1、 响应时间：保存发票匹配通过41 事务，失败6 事务提交发票匹配通过37 事务，失败4 事务生成发票匹配通过47 事务，失败3 事务。其中有 3 个 HTTP 500 响应。2、 页面分析这四个页面耗时最长3、 页面下载时间细分从上图可以看出这三个页面服务器的处理时间过长，应该优化此操作的程序算法或数据库提取数据的算法。4、 第一次缓冲时间细分从上图可以看出这三面页面服务器的处理时间比较的长，需要优化程序。
