LR場景設計、點擊率和用戶數的相互聯系
1、場景設計、點擊率和用戶數關系圖
2、如何獲得需要的測試數據
測試的數據來源于：1）需求；2）系統日志。
從日志中獲取數據，可以采用日志分析工具，常用的日志分析工具有Awstat和WebTrends，對于它們的區別是前者是輕量級分析工具，分析速度快，報告簡單實用，后者是重量級工具，分析速度慢，報告豐富多樣。
估算虛擬用戶數，雖然有多種方法，但是這里重點推薦以下兩種方法：
方法一，采用Little`s Law方法，它是從服務器端提出的一種計算虛擬用戶數的方法。
方法二，采用段念書中提到的公式。
3、用戶速率不等于并發用戶數
在測試的時候，通常想獲取系統的并發用戶數、峰值用戶數，這些數據都可以從日志中獲取，因此在日志中都會關注當日、月、年的用戶訪問量，我們可以把這些數據平均到每秒訪問用戶數。此時的平均每秒訪問用戶數難道就是我們要找的平均并發用戶數嗎？其實不是的。用戶速率不等于并發用戶數。如下圖，縱坐標代表虛擬用戶，橫坐標代表時間，每條線段代表用戶的一個行為，Start of Model到End of Model代表測試開始和結束過程，持續1個小時。
從服務器角度看，在1個小時內有23個用戶訪問系統，換個角度理解，每小時有23個用戶在訪問系統，在Start of Model到End of Model之間任意一時刻都只有10個用戶在訪問系統。
4、點擊率、用戶數該從哪里入手
縮小話題范圍，這里以用戶體驗感為測試目標，從而提出進行性能測試的重要性是模擬真實的用戶行為，因此提出如何模擬用戶行為？通常進行性能測試的時候，采用估算虛擬用戶數然后進行相關的壓力測試、負載測試。但是這樣測試出來的結果正確嗎？很顯然我們無法斷定，因此提出了對測試結果的評估。
從估算虛擬用戶數開始，以基于用戶數的方式設計場景，進行性能測試，獲得測試結果和點擊率，將測試得到的點擊率和日志中分析的點擊率進行比較，來驗證測試的效果。
從日志中獲取的點擊率或者頁面請求率開始，以基于目標的方式設計場景，進行性能測試，獲得測試結果和用戶數，將測試得到用戶數和日志中估算的虛擬用戶數進行比對，來驗證測試效果。
通過上面的方法都可以完成測試且能保證測試結果的準確性，但是點擊率和用戶數從哪個開始比較好呢？個人觀點從點擊率可以更好的去模擬真實用戶對服務器的壓力，而當需求中有明確的并發用戶數要求的時候，從用戶數開始比較好。