使用Jmeter查看聚合报告

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  1. 新建线程组,在线程组页面填写并发量
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  2. 添加http请求并在请求页面填写接口信息
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  3. 点击线程组,右键添加查看结果树和聚合报告
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  4. 点击运行,可以查看到结果和报告
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  5. 这里重点来分析聚合报告的内容
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### 创建和解析JMeter聚合报告 #### 创建聚合报告 为了创建聚合报告,在JMeter测试计划中需添加`Aggregate Report`监听器。这可以通过右键点击线程组或其他合适的容器,选择`Add -> Listener -> Aggregate Report`完成[^1]。 一旦配置好并运行测试,该监听器将收集所有采样结果的数据,并按照特定的方式进行汇总展示。对于具有相同名称的请求,这些请求的结果会被合并到一起显示,从而简化了对重复请求类型的分析过程[^2]。 #### 解析聚合报告的关键指标 - **Label**: 表示每个JMeter元素(比如HTTP请求)的名字属性值。这是识别不同请求的重要依据[^3]。 - **Average (平均)**: 显示的是各个请求或者事务控制器下定义的任务序列执行一次所需的平均时间长度,单位为毫秒。这对于评估系统的整体性能非常有用[^4]。 除了上述提到的基础字段外,还有其他重要的统计数据可以帮助更深入理解应用的表现情况: - **Min/Max (最小/最大)**: 反映最短与最长响应时间; - **Error % (错误百分比)**: 记录失败样本占总样本数的比例; - **Throughput (吞吐量)**: 描述每秒钟成功处理的请求数目; - **Received/Sent Bytes (接收/发送字节数)**: 统计每次交互过程中客户端和服务端之间传输的数据总量。 通过仔细审查这些维度的信息,可以全面掌握被测对象的工作效率及其稳定性特征。 ```python # 示例Python代码用于模拟获取JMeter .jtl日志文件的部分内容 import xml.etree.ElementTree as ET def parse_jmeter_log(file_path): tree = ET.parse(file_path) root = tree.getroot() for sample in root.findall('sample'): label = sample.attrib['lb'] average_time = float(sample.attrib['t']) / 1000 print(f"Request Label: {label}, Average Response Time(s): {average_time:.2f}") parse_jmeter_log('path_to_your_jtl_file.jtl') ```
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