JMeter学习-019-JMeter 监听器之【聚合报告】界面字段解析及计算方法概要说明(转载)...

本文详细介绍了JMeter中聚合报告监听器的使用方法及其各项指标的含义,包括样本数量、平均响应时间、吞吐量等关键性能指标的计算公式。

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JMeter学习-019-JMeter 监听器之【聚合报告】界面字段解析及计算方法概要说明

 

聚合报告是 JMeter 使用过程中使用率非常高的监听器之一,可通过右键单击,依次选择【添加 / 监听器 / 聚合报告】 来进行添加。执行 JMeter 脚本后,聚合报告显示如下:

各列的定义如下:

Label:标签名称,组成方式为:{线程组名称}:{HTTP请求名称},可简单理解为HTTP请求名称

# Samples:样本总数量,即为请求的总数量

Average:平均响应时间

Median:百分位数为 50% 的响应时间(90% Line、95% Line、99% Line 释义与此相同,其中 90% 分位数对应的响应时间为性能测试中一个重要的衡量指标)

Min:最小响应时间

Max:最大响应时间

Error %:失败率(也可理解为样本请求断言失败率)

Throughput:吞吐量,即为服务器单位时间内成功处理的样本数量,是性能测试的一个重要指标

KB/sec:数据传输速率,即为单位时间内传输的数据量,同样为性能测试的重要指标

 

需要着重说明的是百分位数(统计学术语,如果将一组数据从小到大排序,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。)体现的是,当前HTTP请求样本中有多少样本的响应时间是在百分位对应响应时间之下,而非有多少样本的响应时间是聚集在这个响应时间周围的。

 

计算公式:

吞吐量 = 样本总数 / (当前HTTP请求对应最后一个样本处理完成时间 - 当前HTTP请求对应第一个样本的起始时间)

KB/sec = HTTP请求总响应数据大小 / (当前HTTP请求对应最后一个样本处理完成时间 - 当前HTTP请求对应第一个样本的起始时间)

 

百分位对应的Jmeter官方定义如下所示:

Median is a number which divides the samples into two equal halves. Half of the samples are smaller than the median, and half are larger. [Some samples may equal the median.] This is a standard statistical measure.The Median is the same as the 50th Percentile

吞吐量对应的Jmeter官方定义如下所示:

Throughput is calculated as requests/unit of time. The time is calculated from the start of the first sample to the end of the last sample. This includes any intervals between samples, as it is supposed to represent the load on the server. The formula is: Throughput = (number of requests) / (total time).

 

百分位数样例如下所示:

 

 

至此,此文顺利完结,希望此文能够给初学 JMeter 的您一份参考。

最后,非常感谢亲的驻足,希望此文能对亲有所帮助。热烈欢迎亲一起探讨,共同进步。非常感谢! ^_^

转载于:https://www.cnblogs.com/yuany66/p/11233134.html

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/9e7ef05254f8 行列式是线性代数的核心概念,在求解线性方程组、分析矩阵特性以及几何计算中都极为关键。本教程将讲解如何用C++实现行列式的计算,重点在于如何输出分数形式的结果。 行列式定义如下:对于n阶方阵A=(a_ij),其行列式由主对角线元素的乘积,按行或列的奇偶性赋予正负号后求和得到,记作det(A)。例如,2×2矩阵的行列式为det(A)=a11×a22-a12×a21,而更高阶矩阵的行列式可通过Laplace展开或Sarrus规则递归计算。 在C++中实现行列式计算时,首先需定义矩阵类或结构体,用二维数组存储矩阵元素,并实现初始化、加法、乘法、转置等操作。为支持分数形式输出,需引入分数类,包含分子和分母两个整数,并提供与整数、浮点数的转换以及加、减、乘、除等运算。C++中可借助std::pair表示分数,或自定义结构体并重载运算符。 计算行列式的函数实现上,3×3及以下矩阵可直接按定义计算,更大矩阵可采用Laplace展开或高斯 - 约旦消元法。Laplace展开是沿某行或列展开,将矩阵分解为多个小矩阵的行列式乘积,再递归计算。在处理分数输出时,需注意避免无限循环和除零错误,如在分数运算前先约简,确保分子分母互质,且所有计算基于整数进行,最后再转为浮点数,以避免浮点数误差。 为提升代码可读性和可维护性,建议采用面向对象编程,将矩阵类和分数类封装,每个类有明确功能和接口,便于后续扩展如矩阵求逆、计算特征值等功能。 总结C++实现行列式计算的关键步骤:一是定义矩阵类和分数类;二是实现矩阵基本操作;三是设计行列式计算函数;四是用分数类处理精确计算;五是编写测试用例验证程序正确性。通过这些步骤,可构建一个高效准确的行列式计算程序,支持分数形式计算,为C++编程和线性代数应用奠定基础。
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