Jmeter Aggregate Report 与 Summary Report 分析

本文对比了AggregateReport与SummaryReport在性能测试中的应用,重点关注Average、90%Line、Min、Max、Error%、Throughput等指标。介绍了如何通过这些指标评估系统性能,并强调了在每次测试前清空上次结果的重要性。

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关于Aggregate Report和 Summary Report里面每个字段的说明,在网上有很多资料,在此不做说明。

本文主要讲Aggregate Report与Summary Report对比我们更关注哪些点。

先来看看两种报告类型的内容:

Aggregate Report:

Summary Report:

在性能结果分析时,我们一般会对Aggregate Report的数据关注多些,比如:Average、90% Line、Min、Max、Error %、Throughput,在Summary Report中也会关注Std. Dev.

(响应时间的标准方差),如果该值很大,那么Min和Max的参考意义不大,而90% Line(90%请求响应时间)是一个重要的性能指标。

接着Error%值,最好不超过1%,否则预示着系统性能压力过大。Throughput可以理解为TPS(Transaction per Second)越大越好。

注意,Aggregate Report 和 Summary Report运行结果都是累加的,因此,在每次运行测试前,先清空上一次运行结果。

Label是取样器请求的名称,在Sampler HTTP请求里面添加了事务控制器且勾选Generate parent sample,则Report中的Label变为只有一行记录(Label name 为事务控制器)

另外,JMeter还提供了Aggregate Graph以图表的方式察看数据,比较直观,易于分析性能结果。

### 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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