JMeter基础 — JMeter聚合报告详解

提示:聚合报告组件的使用和察看结果树组件的使用方式相同。本篇文章主要是详细的介绍一下聚合报告组件内容,不做示例演示。

1、聚合报告介绍

在使用JMeter进行性能测试时,聚合报告(Aggregate Report)可以说是必用的监听器。

(1)聚合报告的生成方式

聚合报告有2中生成方式:

    在已有.jtl文件的情况下,直接选择加载文件即可生成聚合报告。
    在运行JMeter的过程中,动态生成聚合报告。

    提示:我们一直使用GUI模式操作JMeter,所以看到的聚合报告组件中的内容,是第二种生成方式。等之后我们介绍非GUI模式操作JMeter时,会讲解第一种方式生成的聚合报告。

(2)聚合报告的数据来源

聚合报告中统计的数据来源,其实都是从统计的SampleResult中收集的数据。

需要特别注意的是:

  •     聚合报告中的每一行,代表一个请求。注意:同名的请求会只显示一个,把结果合并。
  •     聚合报告中的每一列信息,是由SamplingStatCalculator类的不同方法实现统计的,相同名称的请求会共用同一个SamplingStatCalculator。
  •     不管是JMeter实时生成聚合报告,还是根据已经存在.jtl结果文件生成的聚合报告,最终的底层都是调用StatGraphVisualizer类的add(sampleResult)方法来生成表格的一行数据,传递的参数为每个请求的请求结果(sampleResult)信息。

add方法的调用时机:

1)根据.jtl文件生成报告时,每解析一行数据就调用一次add方法。

2)实时运行生成聚合报告,每请求一次,就调用一次add方法。

提示:

    1、注意:使用聚合报告时,测试计划中不要用相同的的请求取样器名称。
    2、观察聚合报告的结果发现,聚合报告是累加的,即每次运行的结果统计都是基于前一次运行的结果进行统计,包括发起的请求样本数等都是叠加的。

2、聚合报告界面详解

添加聚合报告组件方式:选中“线程组”右键 —> 添加 —> 监听器 —> 聚合报告。

界面内容如下图所示:

在这里插入图片描述

聚合报告界面说明:

  • 名称:聚合报告组件的自定义名称,见名知意最好。
  • 注释:即添加一些备注信息,对该聚合报告组件的简短说明,以便后期回顾时查看。

(1)将所有数据写入一个文件

在JMeter中,我们可以将脚本测试中每个用户的访问内容,都存储到一个文件中。

需要操作聚合报告组件中的如下位置:

在这里插入图片描述

说明:

  • 文件名:输入一个文件的完整路径,后缀可以为.csv,.html等。文件若不存在,则创建该文件;若已存在该文件,运行结果选择覆盖原有文件即可。
  • 显示日志内容:

1)仅日志错误:仅保存错误的日志信息到文件中。

2)仅成功日志:仅保存正常响应的日志信息到文件中。

  • 配置(configure):配置测试结果文件中需要记录的内容,可以依据自己需求来选择。
     

 如下图所示:
在这里插入图片描述

    提示:我们可以点击“浏览”按钮,选择已存储的聚合报告文件,来查看之前脚本的请求结果。

(2)聚合报告列表项介绍

1、Label:请求的名称,就是脚本中Sampler的名称。

2、#Samples(样本):总共发给服务器的请求数量,如果模拟10个用户,每个用户迭代10次,那么总的请求数为:10*10 =100次。

3、Average(平均值):默认情况下是单个Request的平均响应时间,当使用了Transaction Controller(事务控制器) 时,也可以用Transaction的时间,来显示平均响应时间 ,单位是毫秒。

4、Median(中位数):50%用户的响应时间小于该值。

5、90% Line(90% 百分位):90%用户的响应时间小于该值。

6、95% Line(95% 百分位):95%用户的响应时间小于该值。

7、99% Line(99% 百分位):99%用户的响应时间小于该值。

8、Min(最小值):最小的响应时间。

9、Maximum(最大值):最大的响应时间。

10、Error%(异常%):错误率=错误请求的数量/请求的总数。

11、Throughput(吞吐量):默认情况下表示每秒完成的请求数(Request per Second)。

12、Received KB/sec (接收数据):每秒从服务器端接收到的数据量。

13、Sent KB/sec(发送):每秒发送到服务器端的数据量。

(3)保存聚合报告报表

    在标签中包含组名称?:需要就勾选,不需要则取消勾选。
    保存表格数据:就是保存聚合报告页面中显示的表格内容,而不是用户的请求日志信息。
    保存表格标题:需要就勾选。

3、聚合报告中信息点说明

(1)百分位数的说明

    1、科普:90% Line参数正确的含义

在这里我觉得有必要说一下对 90%Line 的理解:

很多人都理解为:90%用户的平均响应时间。我之前也一直这样认为,但是后来才发现我错了。

那看看JMeter 官网是怎么说的?

90% Line - 90% of the samples took no more than this time. The remaining samples at least as long as this.

意思是:有 90% 的样本不超过这个时间, 剩下的样品至少只要等于或超过这个时间。

换句话说,就表示有90%的请求耗时,都在这个时间之内。

    2、这里涉及到一个数学中的概念:百分位数

百分位数:统计学术语,如果将一组数据从大到小排序,并计算相应的累计百分位,则某一百分位所对应数据的值,就称为这一百分位的百分位数。可表示为:一组n个观测值按数值大小排列,处于p%位置的值称第p百分位数。

百分位通常用第几百分位来表示,如以身高为例,身高分布的第5百分位,表示有5%的人的身高小于此测量值,95%的身高大于此测量值。

    3、再举个例子:

有10个数:1、2、3、4、5、6、7、8、9、10,按由小到大将其排列。

求它的第90%百分位,也就是第9个数刚好是9 ,那么他的90%Line就是9 。

    4、那么百分位数用在性能测试中有什么意义呢?

它可以使用我们的分析结果更准确!

因为在评估一次测试的结果时,仅仅有平均响应时间是不够的。假如在一次测试中,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,这样如此大的偏差,是否会导致平均值本身并不可信?

如果我们把每个请求的响应时间用Excel统计出来,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,剩下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。所以为了更准确的衡量整体请求的耗时情况,除了平均响应时间之外,还要有90%Line、95%Line、99%Line来辅助统计。

总结一下,聚合报告中的百分位数的含意:

  •     Median:中位数,50%用户的响应时间在小于该值,注意它与Average平均响应时间的区别。
  •     90% Line:90%用户的响应时间小于该值。
  •     95% Line:95%用户的响应时间小于该值。
  •     99% Line:99%用户的响应时间小于该值。

(2)吞吐量说明

吞吐量(QPS):默认情况下表示每秒完成的请求数。

误区:把吞吐量值当服务器每秒处理的事务数的值(TPS)。

经常有的同学直接把聚合报告中的吞吐量当作TPS来看,这种做法是相当不严谨的。

那么聚合报告中的吞吐量什么情况下可以看成TPS?

从严格意义来讲就是交易成功率为100%(一个完整的事务)。

还有一种情况是,交易失败率在你可以接受的范围内,也就是对当前测试整体结果影响不大,到了可以忽略的程度。

总结:

感谢每一个认真阅读我文章的人!!!

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### JMeter聚合报告参数详解 #### Label 此字段代表每个JMeter组件的名字,比如HTTP请求的名称。这有助于识别特定事务或请求的结果[^3]。 #### 样本数量 (Samples) 样本数量指的是在整个测试过程中所发出的请求数目总和。例如,在模拟20个并发用户的场景下执行100次迭代,则总的样本数目将是2,000个请求。 #### 平均响应时间 (Average Response Time) 这是所有成功完成的请求所需的时间平均值,通常以毫秒(ms)作为计量单位。如果启用了事务控制器(Transaction Controller),那么这里还可以展示基于整个事务流程计算得出的平均响应时间。 #### 中位数响应时间 (Median Response Time) 该数值表示有50%以上的用户其页面加载速度不会超过这一阈值。换句话说,一半以上的人会在这个时间内得到回应。 #### 百分位响应时间 (Percentile Response Times) - **95th Percentile**: 表明至少95%的用户获得的服务质量不低于这个水平; - **99th Percentile**: 至少99%的情况下都能达到这样的表现标准。 这两个指标对于评估系统的稳定性和极端情况下的性能至关重要。 #### 最小/最大响应时间 (Min & Max Response Time) 分别记录了最短和最长的一次交互所需要花费的时间长度。这些数据可以帮助发现潜在瓶颈或者异常事件的发生位置。 #### 错误率 (Error Rate %) 通过比较失败次数与尝试总数的比例来衡量整体成功率。高比例的错误可能暗示着应用程序存在问题或是网络连接不稳定等问题存在。 #### 吞吐量 (Throughput TPS) 用来描述单位时间内能够被处理的有效工作负载量——即每秒钟可以完成多少笔交易。较高的吞吐量意味着更强悍的服务端处理效能。 #### 数据传输速率 (KB/sec) 反映的是客户端接收到来自服务器的信息流大小,具体来说就是每一秒钟内下载了多少千字节(KB)的数据量。这对于估算带宽需求以及优化资源分配具有指导意义。 ```python # Python 示例代码用于演示如何读取并解析CSV格式的JMeter聚合报告文件 import pandas as pd def parse_jmeter_aggregate_report(file_path): df = pd.read_csv(file_path) # 计算一些额外统计信息 avg_response_time = df['average'].mean() error_rate = (df['errorCount'] / df['sampleCount']).mean() * 100 return { 'avg_response_time': avg_response_time, 'error_rate_percentage': error_rate } result = parse_jmeter_aggregate_report('path_to_your_file.csv') print(f'Average response time: {result["avg_response_time"]} ms') print(f'Total Error rate: {result["error_rate_percentage"]:.2f}%') ```
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