jmeter聚个报告怎么看qps_jmeter 聚合报告参数详解及TPS 解析

本文详细介绍了如何使用jmeter获取TPS插件,并通过调度器进行性能测试。解释了TPS(每秒事务数)和QPS(每秒查询率)的含义,以及它们与系统性能的关系。同时,文章讨论了并发数、响应时间和吞吐量之间的计算关系,并提供了性能测试策略的建议。最后,强调了在性能测试中如何设置合适的思考时间以模拟真实用户行为。

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1、获得TPS插件

https://www.cnblogs.com/beginner-boy/p/7806220.html  参见,已保存百度云盘

2、添加后,记得使用调度器——每秒50个并发,持续60秒,观察TPS

3、TPS,执行一次事务(包括请求、请求服务器、等待服务器返回等等,比如一个TPS事务,可能触发3个QPS请求)

PS:一秒钟处理的事务数。TPS值越大,一秒钟处理的事务数就越多,说明处理速度越快,软件的效率就越好。

一、TPS:Transactions Per Second(每秒传输的事物处理个数),即服务器每秒处理的事务数。TPS包括一条消息入和一条消息出,加上一次用户数据库访问。(业务TPS = CAPS × 每个呼叫平均TPS)

TPS是软件测试结果的测量单位。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程。客户机在发送请求时开始计时,收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务个数。

一般的,评价系统性能均以每秒钟完成的技术交易的数量来衡量。系统整体处理能力取决于处理能力最低模块的TPS值。

二、QPS:每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准,在因特网上,作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量。

对应fetches/sec,即每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力。

### JMeter 聚合报告参数详解 #### 参数定义与作用 在性能测试过程中,JMeter聚合报告提供了多个关键指标用于评估系统的性能表现。以下是这些参数的具体含义及其解析方法: 1. **Label** Label 表示每个 JMeter 测试元件(如 HTTP 请求)的名称属性值[^2]。它帮助用户识别具体的请求或事务。 2. **# Samples** 这一列展示了针对特定标签执行的样本数量。通过这一数据可以判断某个请求被调用了多少次[^3]。 3. **Average (平均响应时间)** 平均响应时间是指所有采样结果的时间总和除以采样的总数。较低的平均响应时间通常意味着更好的系统性能[^1]。 4. **Median (中位数响应时间)** 中位数值表示当所有的响应时间按顺序排列时处于中间位置的那个值。如果分布较为均匀,则该值接近于平均值。 5. **90% Line (90百分位线)** 90% 线代表有 90% 的请求其响应时间低于这个值。这是一个衡量尾部延迟的重要指标,尤其对于用户体验至关重要。 6. **Min & Max (最小/最大响应时间)** Min 和 Max 列分别记录了最短和最长的一次请求所花费的时间。这两个极端值有助于发现异常情况或者潜在瓶颈。 7. **Error % (错误率)** 错误百分比反映了失败请求占总请求数的比例。高误差可能指示存在功能性缺陷或者是服务器负载过重等问题。 8. **Throughput (吞吐量)** 吞吐量指的是单位时间内处理完成的数据总量,一般以每秒字节数计算。它是评价服务端能力的一个重要标准之一。 9. **Received/Sent KBs/sec** 接收和发送千比特速率描述的是网络上传输的实际流量大小。这对于带宽敏感的应用尤为重要。 #### QPSTPS 计算方式 - **QPS (Queries Per Second)** 查询每秒钟的数量可以通过下面公式得到:`QPS = (#Samples / Test Duration)`。 - **TPS (Transactions Per Second)** 如果某些操作构成了一笔完整的业务交易,在统计时需特别注意区分简单查询与复合型事务之间的差异。一般来说,TPS 可由如下表达式得出:`TPS=Number of Transactions Completed/Test Time in Seconds`。 ```python def calculate_qps(samples, test_duration_seconds): """Calculate Queries per second.""" return samples / test_duration_seconds def calculate_tps(transactions_completed, test_time_in_seconds): """Calculate Transactions per second.""" return transactions_completed / test_time_in_seconds ``` ### 如何解读并优化基于上述参数的结果? 通过对以上各个维度数据分析,能够全面掌握应用当前状态下的运行状况以及局限所在。例如,较高的 `90th Percentile Response Time` 值提示可能存在部分慢速请求影响整体体验;而低水平的 Throughput 或者 Error Rate 显著增加则可能是硬件资源不足或是代码逻辑存在问题所致。
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