效能測試-響應時間的百分比指標
先前看過一本書，說到了效能測試者的關鍵數學原理，充分說明了關於效能測試一些資料的統計和分析，最大力度的獲取效能測試的真實指標。對此有也有些自己的感想，尤其是響應時間，和使用者切身相關的效能指標，通過百分比指標的分析，效能結果的好壞一目了然。
假設，我們執行某個任務，響應時間的需求指標上限為1秒，開發了兩種方案：a、b，而且我們也做了相關的執行測試，分別收集了十組響應時間的效能資料。雖然，兩組資料平均響應時間都一樣，均為1秒，但本質上，差距還是很大的。list a方案，90%的使用者響應時間都在1秒以內，而list b方案，只有60%的使用者響應時間符合1秒以內的要求，單從使用者體驗的角度來說，list a顯然要好於list b，list b有40%的使用者會感覺不滿意，因為使用者感受到的恰恰是這種差異化，並不是平均的資料，所以平均值這種資料的統計意義和價值，要辯證的來看待。而這種資料百分比的模式恰恰會幫助我們避免出現這種情況，因為除了平均響應時間，我們通過關注90%響應時間，甚至95%的響應時間，能更加精確的定位到效能資料的這種差異化分布，而不僅僅是平均。list a 90%的響應時間為0.987秒，list b 90%的響應時間為1.273秒，因此，這種百分比的資料模式，比單純的平均響應時間要包含更多的資訊。
另外，前面提到的關於一本web效能測試的書，關於效能測試者的關鍵數學原理，和效能測試的百分比模式有異曲同工之妙。關於關鍵數學原理這塊知識，通過三組資料，分別介紹了平均值、百分比資料、中位數、正常值、標準偏差、均勻分布、正態分佈等等，也從統計學方面做了說明。
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