4、结果分析
收集好系统所需的性能数据后，再对这些数据进行分析以确定系统瓶颈 。需要明确的是，统计数据仅具有指示性，并不一定能准确地确定实际瓶颈的位置 。因为性能问题可由多种原因引起，这就需要从系统角度来分析和查找原因 。例如，对某邮件系统进行邮件转发业务流程测试过程中，在保持最大在线并发用户数时系统资源消耗在50%左右，假如单从这个数据表面来看，此邮件系统性能良好，即在保持最大用户数时系统资源还有很大的可利用空间，但是假如进一步分析就会发现此系统的邮件转发业务流程设计不太合理，还有很大的系统优化空间 。因为对一个优化的系统来说，当其保持最大用户数时，系统资源消耗应在80%以上 。
在进行结果分析时应注重以下几点 。
（1）数据发现的敏感性 。能够主动发现一些貌似“合理”的数据问题 。
（2）数据分析的系统性 。能够通过测试数据的表面，从系统角度对数据进行分析，尽快发现系统瓶颈 。
;（3）数据合理的疑问性 。测试的目的是发现问题，进而优化系统 。因此应该抱着怀疑的态度分析测试数据，这样才能做到不遗漏任何“可疑”的数据 。
（4）结果分析的分步性 。根据测试经验，对测试结果的分析可以分为观察、初步假设、猜测、测试、控制和结论6步进行 。结论由该过程积累的最佳证据集合所支持的假设组成 。
5、系统优化
在循环调整过程中，前三个阶段的目的是对系统进行优化，因此系统优化的依据直接来源于对测试结果的分析 。在通常情况下，对于一个比较成熟的系统来说，系统的绝大多数优化工作是对系统配置的优化，只有少部分是对系统设计的修改 。
通过结果分析可大体定位系统出现问题的位置，随后就需要对系统配置进行更改 。此优化过程大部分工作是尝试性和不间断性的，因此需要不断尝试改变参数配置，然后验证修改后的配置是否达到预期目的 。假如没有达到预期目的，则需要进一步对配置进行修改和验证 。根据测试经验，参数配置更改的原则是“一次仅实现一个配置的更改” 。原因是对于系统某一个模块／单元出现的问题可能是由涉及多个模块／单元的瓶颈引起的，因此分别对问题进行处理很重要 。假如同时进行多个更改，则难以准确地评定每次更改的影响 。
【性能测试是系统优化的有效手段】 配置更改后必须对修改后的系统进行测试，以确定更改对调整后的系统所产生的影响 。假如性能达到预期水平，便结束测试；否则必须重新进入下一个调整循环阶段 。
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