Jmeter聚合报告名词解释

JMeter的聚合报告展示了性能测试的关键指标,包括样本数(Samples)、平均响应时间(Average)、中位数(Median)、90%响应时间线(90%line)、最短(Min)和最长(Max)响应时间、错误率(Error%)以及吞吐量(Throughput)。通过这些数据,可以评估系统的性能瓶颈和稳定性。例如,平均响应时间表示请求的平均处理速度,而90%响应时间线则反映了大多数用户会体验到的延迟。吞吐量则表示每秒完成的事务数,可以用来衡量服务器的处理能力。此外,Kb/sec显示了每秒数据传输速率,侧重于网络传输效率。

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Samples:样本数

Average:平均响应时间   (单位是ms(毫秒))

Median:中位数,50%响应时间小于此值

90%line:90%响应时间小于此值

Min:最短响应时间

Max:最大响应时间

Error:未命中数/比率

Throughput:吞吐量——每秒完成请求事务数【可以理解成tps或者qps,一般100用户压15min左右,其值会在800左右——很多地方并没有严格去计较,就像tps和qps概念是不一样的,可是很多时候可以混为一

### 如何生成和处理JMeter聚合报告 #### 生成JMeter聚合报告的方法 为了生成JMeter聚合报告,在测试计划中添加`Aggregate Report`监听器即可[^1]。此监听器能够展示每个采样请求的关键统计数据,对于同名的请求,只会显示一条记录并将其结果合并。 当通过命令行或其他方式启动测试脚本时,如果希望基于已有的`.jtl`文件创建聚合报告,则可以利用JMeter自带工具或编写批处理文件(如BAT),以自动化清理旧的数据文件以及指定新结果存储位置的过程[^4]。 具体来说,可以通过下面的方式清除历史数据: ```batch del /s /Q D:\software\apache-jmeter-4.0\bin\result.jtl # 删除result.jtl文件 rd /s /Q D:\software\apache-jmeter-4.0\bin\HttpReport # 删除HttpReport文件夹 md D:\software\apache-jmeter-4.0\bin\HttpReport # 创建新的HttpReport文件夹 ``` 上述操作确保了每次运行测试前环境处于干净状态,从而使得产生的聚合报告更加准确可靠。 #### 处理与分析聚合报告的内容 一旦成功构建了聚合报告,就可以对其进行深入解读以便评估应用性能表现。每条目对应着一个唯一的HTTP请求或者事务,并且提供了丰富的度量指标用于衡量响应时间、吞吐率等方面的情况[^2]。 这些统计信息由`SamplingStatCalculator`类计算得出;无论是实时更新还是事后回放模式下生成报表,核心逻辑均依赖于向`StatGraphVisualizer.add()`函数传入单次取样的详情(`sampleResult`)来完成表格填充工作[^3]。 此外,用户还可以自定义一些选项来自定义输出格式,比如是否包含分组名称标签、是否导出完整的表头等设置项[^5]。 #### 使用代码片段辅助理解 这里给出一段简单的Python伪代码作为例子,模拟如何读取`.jtl`日志文件并将其中的信息转换成适合进一步加工的形式: ```python import csv def parse_jtl(file_path): with open(file_path, 'r') as file: reader = csv.DictReader(file) samples = [] for row in reader: sample_result = { "label": row['label'], "elapsed_time": int(row['elapsed']), "success": True if row['success'] == 'true' else False, # Add more fields based on your needs... } samples.append(sample_result) return samples if __name__ == "__main__": jtl_samples = parse_jtl('path/to/your/result.jtl') print(jtl_samples[:5]) # Print first five entries of parsed results. ``` 这段程序展示了基本思路——即从CSV风格的日志文档里提取有用字段,进而形成易于后续处理的数据结构。
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