场景，对系统进行时间为812小时的稳定性测试。记录每次服务的平均响应时间，交易的正确率，考察服务器是否宕机，交易正确率小于95等情况。
稳定性测试的用例如下：场景：（历史数据有1000条以上）1使用Loadru
er模拟200个并发用户请求交易，每个用户有一定时间间隔（Thi
kTime）1秒的情况下反复点击页面和信息检索并返回结果，持续执行812小时（201611420302016115830）共计69688）每秒5次以上的点击和检索，记录平均事务响应时间，每秒事务数，吞吐量。观察软件的稳定性以及各种性能指标的劣化趋势，要有效防止资源泄露。
2当服务器出现资源泄露或者系统的资源耗尽等情况，交易正确率小于95，停止测试。
f第五章测试结果描述和分析
基准测试性能分析
设计50、100、200个用户并发，没有持续加压时间，直至执行完成。获取系统的各种表现。
50个用户的测试信息统计：
100个用户的测试信息统计：
f200个用户的测试信息统计：
1、事务平均响应时间
序号
单项事务
用户数响应时间（s）
备注
f总流程时间50个用户的响应时间：
50
100
200
100个用户的响应时间：
200个用户的响应时间：
f从以上图中可以看出，服务器在50，100个并发的情况下所有事务都保持在5s左右，但稍微高于5s，应该有一定的上升空间。最大的问题在于并发数200后，处理时间已经在5s以上，达到8s。建议：优化请求响应模块以及检索应用模块，减少响应时间。
2、TPS（事务数秒）50个用户的每秒事务数：
100个用户的每秒事务数：
200个用户的每秒事务数：
f从以上每个图中看到TPS达到峰值1后开始有下降的趋势，基本上均在1个事物以下，
这个数据并不理想，我们服务器的性能还没有充分发挥，现有硬件条件下还可以在单位时间
内处理更多的事务数，建议在下一阶段进行优化提升。或者是网络不佳的情况导致该情况的
出现。
3、吞吐量
并发数
TotalThroughputbytes
AverageThroughputbytesseco
d
50
128707404
347858
100
257386009
993768
200
514838226
2394596
50个用户的吞吐量：
100个用户的吞吐量：
f200个用户的吞吐量：
从图中可以看出总吞吐量随着用户的增加成正比的，数据交换正常。但是，在对网络带宽，系统架构，硬件资源的合理分配后应该能发挥系统的更大处理能力。
并发测试性能分析
设计50、100、200个用户并发，分别持续10分钟，15分钟，20分钟，获取系统的各种表现。50个用户并发的测试统计信息（以10分钟为例）：
f100个用户并发的测试统计信息（以10分钟为例）：200r