在本次性能测试过程中，除了以前使用的负载测试、压力测试和疲劳强度测试等方式外，我方还设计了逐级加压的性能测试场景。主要目的是在一个场景采用逐渐增加用户数量的方法逐渐加大系统的压力，检测系统在压力逐渐增加情况下的服务情况，更准确地找出在用户可接受的情况下系统能承受的最大用户数和最佳用户数量。该方式在实际使用中，达到效好的效果。
下面结合移动项目的测试场景，对该测试方式进行说明。
在进行逐级加压的性能测试场景前应先进行负载或压力测试，确定系统在大致达到某一数量级并发用户时系统性能变得不可接受。然后以这个并发用户数下的最大响应时间为逐级加压场景的时间阶梯。如在前面的测试中800用户并发时，系统出现了事务失败，响应时间最大为26秒左右，那么逐级加压测试场景就可以设定为1-800用户，每30秒增加一批用户，每批增加的用户数与要测试的时间长度和用户需求要求的并发用户精确程度有一定关系，如用户要求测试结果精确在50用户以内，那么就可以采用每30秒增加40个并发用户数的方式，全部用户登录的时间约为 (800用户/40用户)*30秒=600秒 ，再加上几分钟的全部并发用户执行时间，总体测试时间可以设计为10分钟（600秒）+2分钟（观察运行）=12分钟。
以移动项目该场景的为例，测试结果如下图。
图7-4并发用户数与响应时间对照。
结果分析如下：
系统在1-800用户并发压力逐渐加大的情况下，响应时间逐渐变长（如图7-4），根据2-5-10原则，可以推测，在现有系统软件配置下，当并发用户在15（参考每秒请求数为5）以下时，用户鉴权基本可以2秒内得到响应；当并发用户在100（参考每秒请求数为16）以下时，用户鉴权基本可以5秒内得到响应；当并发用户在240（参考每秒请求数为23）以下时，用户鉴权基本可以10秒内得到响应（如图7-4）。
本次性能测试系统架构是典型的unix+weblogic+oracle形式，监控指标较为全面并给出了性能分析的参考值，可以作以后此类项目的参考基准：
由于loadrunner工具自身定义的oracle监控指标较少，不能满足进行详细结果分析的要求。我方在对loadrunner的结果计数器文件进行了修改，自定义了一系列监控指标。完性能分析提供了很好的依据。
现在loadrunner监控oracle自定义计数器方法说明如下：
a) 添加自定义计数器的方法。
要创建自定义查询，请执行以下操作：
在安装路径的mercury loadrunner\dat\monitors找到文件，打开。
在文件的第三行中，customcounters=指出要创建的自定义计数器个数。
在文件中为新计数器新建一节，每节都有以下格式：
custom0]
name=five hundred
description=this counter always returns 500.
query=select 500 from dual
israte=0
在[custom＃]行，将计数器顺序中的下一个数字分配给新的自定义计数器。
注意：自定义计数器必须是以数字0开始的联系顺序。
在name行，输入新计数器的名称（可以输入中文）。
在description行，输入对该计数器的描述或解释（可以输入中文）。
在query行，输入恰好返回数据库一行的sql查询的文本，该行必须包含一列数值。
注意：自定义查询文本不能够超过符。
在israte行，如果希望数据库将计数器报告为一个绝对值，请输入0；如果希望数据库报告每单位时间计数器的更改，请输入1。注意：自定义查询无法返回负值。
例：custom0]
name must be unique
name=库快存命中率。
description=该计数器返回当前库快存命中率。
query=select 100*((sum(pins-reloads))/sum(pins)) from v$librarycache
israte=0
b) 配置文件示例对象。
安装路径的mercury loadrunner\dat\monitors找到文件，修改如下：
c) 常用自定义计数器列表。
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