JMeter 聚合报告之 90% Line 参数说明

本文澄清了JMeter性能测试工具中90%Line参数的常见误解,并通过实例详细解释了其正确含义,即90%样本的响应时间不超过该数值。

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JMeter 聚合报告之 90% Line 参数说明

Posted on  2013-02-26 22:06  虫师 阅读( 1262) 评论( 3编辑  收藏 

其实要说明这个参数的含义非常简单,可能你早就知道他的含义,但我对这个参数一直有误解,而且还一直以为是“真理”,原于一次面试,被问到了这个问题,所以引起我这个参数的重新认识。

 

先说说我错误的认识:

 

    我一直把90%Line 理解为: 90%用户的平均响应时间。

假如有10个数:

12345678923

我会从这一组数中剔除掉10%的“另类”,也就是剔除 23 ,因为如果把23计算进去求平均值,会有很大误差。可能大部分(90%)用户的响应感知那么差。

如果计算所有用户的平均响应时间为:

(1+2+3+4+5+6+7+8+9+23)/10=6.8  以秒单位的话,就是用户平均响应时间为6.8秒。

去掉%10的另类(23)再来计算平均响应时间:

(1+2+3+4+5+6+7+8+9)/9=5   以秒为单位,那么90%用户的平均响应时间是5秒。

 

那么,假如是下面的两组数呢:

12345678910 

5555566666

我求90%的平均响应时间,应该去哪个数?好像没有太突出的“另类”数。

 

为什么会产生这个错误认识,因为看到不少资料(非官网)对“90%Line”解释为:90% 用户的响应时间   

 

 

90% Line 参数正确的含义: 

 

虽然,我的上面理解有一定的道理,显然它是错误的。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.

 

“ 90% 的样品没有超过这个时间,剩余的样品至少只要这个。”(拿google翻译的)

没太理解是什么意思,于是,点击详细解释。

90% Line (90 th Percentile) is the value below which 90% of the samples fall. The remaining samples too at least as long as the value. This is a standard statistical measure. See, for example: Percentile entry at Wikipedia

英语太差,还是没理解到底啥意思,不过最后提示我,用维基百科查一下什么是百分位数。

 

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如,处于p%位置的值称第p百分位数。

  中位数是第50百分位数。

  第25百分位数又称第一个四分位数(First Quartile,Q1表示;第50百分位数又称第二个四分位数(Second Quartile),用Q2表示;第75百分位数又称第三个四分位数(Third Quartile,Q3表示。若求得第p百分位数为小数,可完整为整数。

  分位数是用于衡量数据的位置的量度,但它所衡量的,不一定是中心位置。百分位数提供了有关各数据项如何在最小值与最大值之间分布的信息。对于无大量重复的数据,第p百分位数将它分为两个部分。大约有p%的数据项的值比第p百分位数小;而大约有(100p)%的数据项的值比第p百分位数大。对第p百分位数,严格的定义如下。

  第p百分位数是这样一个值,它使得至少有p%的数据项小于或等于这个值,且至少有(100p)%的数据项大于或等于这个值。

  高等院校的入学考试成绩经常以百分位数的形式报告。比如,假设某个考生在入学考试中的语文部分的原始分数为54分。相对于参加同一考试的其他学生来说,他的成绩如何并不容易知道。但是如果原始分数54分恰好对应的是第70百分位数,我们就能知道大约70%的学生的考分比他低,而约30%的学生考分比他高。 

 

其实,也就是最后这个考生分数的例子,让我豁然明白了。

 

假如:

有10个数:

1、2345678910    按由大到小将其排列。

求它的第90%百分位,也就是第9个数刚好是,那么他的90%Line 就是

另一组数:

2、2.1、2.5、33.4、3.4、4444、5555.95.916.88122424.1   按由大到小将其排列。

求它的第90%百分位,第18个数是12 么,他的90%Line 就是12 

 

再来解释90%Line 

一组数由小到大进行排列,找到他的第90%个数(假如是12),那么这个数组中有90%的数将小于等于12 

用在性能测试的响应时间也将非常有意义,也就是90%用户响应时间不会超过12 秒。

 

<think>好的,用户现在问的是关于JMeter聚合报告的内容和每个参数指标的详解。我需要先回想一下之前用户的问题历史。之前他们询问过JMeter中的单行和多行运行关键字,可能是在进行性能测试时遇到了需要分析结果的情况,所以现在需要了解聚合报告中的各项指标。 首先,用户可能在使用JMeter进行压力测试,生成了聚合报告,但对里面的各个参数不太明白,需要详细解释每个指标的含义和作用。这时候,我需要确保自己准确记得每个参数的定义,比如样本数、平均响应时间、中位数、90%百分比、吞吐量等,避免混淆。 接下来,用户可能希望了解这些指标如何帮助他们分析系统性能,比如吞吐量是否达到预期,错误率是否在可接受范围内,响应时间的分布情况等。同时,他们可能想知道如何根据这些数据优化测试策略或系统配置。 还要考虑用户的身份,可能是测试人员或开发人员,负责性能测试和调优。他们需要详细的参数解释来编写报告或改进系统。深层需求可能包括如何根据聚合报告的结果定位性能瓶颈,或者调整测试计划以更准确地模拟真实场景。 需要组织回答的结构,先总体介绍聚合报告的作用,然后分点详细解释每个参数,包括定义、计算方式、实际意义,最后给出使用建议,帮助用户更好地应用这些数据。同时,确保用中文表达清晰,避免专业术语使用不当,必要时举例说明,比如解释90%百分位的含义,如何计算吞吐量等。 还要检查是否有遗漏的参数,比如异常百分比是否包含所有类型的错误,样本数是否包括失败的请求,以及吞吐量的单位是否正确。确认这些细节后,才能提供准确的信息,帮助用户正确理解和应用聚合报告中的数据。</think>以下是JMeter聚合报告中各项参数的详细解释,通过表格形式进行对比说明: --- ### **JMeter聚合报告核心指标解析** | **参数名称** | **英文名称** | **含义说明** | **计算公式/逻辑** | **性能分析意义** | |-------------------------|---------------------------|-----------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------| | **样本数** | Samples | 所有线程完成的请求总数(成功+失败) | 每个请求计数1次 | 总负载量的直接体现 | | **平均响应时间** | Average | 所有请求的平均响应时间 | 总响应时间/样本数 | 系统处理能力的基线参考 | | **中位数** | Median | 响应时间的中位数值 | 将所有响应时间排序后取中间值 | 50%请求的响应时间上限 | | **90%百分位** | 90% Line | 90%请求的响应时间不超过该值 | 排序后第90百分位的响应时间 | 绝大多数用户的体验基准 | | **最小响应时间** | Min | 最快请求的响应时间 | 所有响应时间中的最小值 | 系统最优性能表现 | | **最大响应时间** | Max | 最慢请求的响应时间 | 所有响应时间中的最大值 | 性能瓶颈的警示指标 | | **异常率** | Error % | 失败请求的百分比 | (失败样本数/总样本数)*100 | 系统稳定性的核心指标 | | **吞吐量** | Throughput | 单位时间处理的请求数 | 总样本数 / (测试结束时间 - 测试开始时间) | 系统处理能力的核心指标(单位:请求/秒) | | **接收/发送吞吐量** | Received/Sent KB/sec | 网络传输速率 | 总接收/发送字节数 / (测试结束时间 - 测试开始时间) / 1024 | 带宽压力分析的重要依据 | | **活跃线程数** | Active Threads | 测试过程中同时存在的虚拟用户数 | 根据线程组配置动态变化 | 并发压力的直接体现 | --- ### **关键指标应用场景** 1. **90% Line vs 平均响应时间** - **优先关注90% Line**:更真实反映大多数用户体验 - **当两者差值过大**:说明存在明显的响应时间波动 2. **吞吐量与响应时间关系** - 吞吐量上升但响应时间陡增 → 系统接近性能瓶颈 - 吞吐量平稳但错误率升高 → 系统资源可能已耗尽 3. **异常率分析优先级** - **<1%**:通常可接受 - **>5%**:必须优先排查 - **突然激增**:可能触发系统保护机制(如限流) --- ### **实战分析示例** 假设某API测试结果: ``` 样本数=1000 | 平均=200ms | 90% Line=800ms | 错误率=12% | 吞吐量=50/s ``` **问题定位方向**: 1. 高错误率提示需要检查: - 后端服务是否崩溃 - 测试参数配置错误 - 网络超时设置不合理 2. 90% Line与平均时间差异大: - 可能存在慢查询 - 部分请求触发缓存失效 - 数据库连接池耗尽 --- ### **优化建议** 1. **基准测试**:先进行单用户测试获取基准响应时间 2. **梯度增压**:按50%、80%、100%阶段逐步增加并发 3. **监控联动**:配合服务器监控工具(如Grafana)分析资源瓶颈 4. **分布式测试**:超过单机负载能力时使用多台JMeter从机 如果需要具体分析某个测试场景的数据,可以提供聚合报告截图或数据片段。
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