JMeter聚合报告分析

本文详细解释了JMeter聚合报告的各项指标,包括名称、样本数、平均响应时间等,并阐述了如何通过百分位数理解系统性能表现。

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聚合报告:Aggregate Report

Label:每个JMeter的element的Name值。例如HTTP Request的Name

#Samples:发出请求数量。如第三行记录,模拟20个用户,循环100次,所以显示了2000

Average:平均响应时间(单位:)。默认是单个Request的平均响应时间,当使用了Transaction Controller时,也可以以Transaction为单位显示平均响应时间

Median:中位数,也就是50%用户的响应时间

90%Line:90%用户的响应时间

95%Line:95%用户的响应时间

99%Line:99%用户的响应时间

注:为什么要有*%用户响应时间?因为在评估一次测试的结果时,仅仅有平均事物响应时间是不够的。假如有一次测试,总共有100个请求被响应,其中最小响应时间为0.02秒,最大响应时间为110秒,平均事务响应时间为4.7秒,你会不会想到最小和最大响应时间如此大的偏差是否会导致平均值本身并不可信?

我们可以在95 th之后继续添加96/ 97/ 98/ 99/ 99.9/ 99.99 th,并利用Excel的图表功能画一条曲线,来更加清晰表现出系统响应时间的分布情况。这时候你也许会发现,那个最大值的出现几率只不过是千分之一甚至万分之一,而且99%的用户请求的响应时间都是在性能需求所定义的范围之内的;如下图则是最低响应时间的值出现几率是很小的,实际99%的用户请求响应时间都要20000+。

Min:最小响应时间

Max:最大响应时间

Error%:本次测试中出现错误的请求的数量/请求的总数

Throughput:吞吐量。默认情况下标示每秒完成的请求数(具体单位如下图)

KB/sec:每秒从服务器端接收到的数据量。

### 解读和分析 JMeter 聚合报告的数据 #### 数据字段解释 聚合报告提供了多个关键指标来评估性能测试的结果。这些指标包括但不限于: - **Label**: 描述被测样本的名称,通常对应于HTTP请求或其他采样器的名字[^1]。 - **# Samples**: 表示执行该标签下操作的次数,即发送了多少次请求。 - **Average (ms)**: 平均响应时间,指所有样本响应时间的平均值,单位为毫秒。较低的数值意味着更好的性能表现[^2]。 - **Min (ms)/Max (ms)**: 最小/最大响应时间,分别表示最短和最长的一次响应所花费的时间。 - **Error %**: 错误率,计算方式为错误数量除以总样本数再乘以百分之百。高比例表明存在较多失败情况,需进一步排查原因。 - **Throughput (requests/sec or KB/sec)**: 吞吐量,衡量每秒钟处理多少个请求或者传输的数据量大小。对于Web应用而言通常是请求数;而对于文件下载等场景则可能是字节数。 - **Received/Sent Bytes per Second**: 接收与发送速率,显示服务器端到客户端之间平均每秒交换的数据量。 #### 性能瓶颈定位 通过对比不同阶段或条件下的各项统计数据变化趋势,可以有效识别潜在的问题所在。例如当发现某个特定事务类型的`Error%`突然升高时,则应重点审查与此相关的配置项和服务逻辑实现细节。同样地,如果某段时间内的吞吐量显著下降而其他参数保持稳定的话,可能暗示着网络带宽不足或者是数据库连接池资源耗尽等问题的发生。 ```python import pandas as pd def analyze_aggregate_report(file_path): df = pd.read_csv(file_path, delimiter=',') # 计算并打印基本统计信息 summary_stats = df.describe() print(summary_stats) # 找出具有最高错误率的请求 highest_error_rate_request = df.loc[df['Error %'].idxmax()] print(f"Highest Error Rate Request:\n{highest_error_rate_request}") # 查找最低吞吐量的记录 lowest_throughput_record = df.loc[df['Throughput'].idxmin()] print(f"Lowest Throughput Record:\n{lowest_throughput_record}") ```
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