Jmeter 聚合报告分析

 

图表含义说明如下

 

Label:说明是请求类型,如Http,FTP等请求。

 

#Samples:也就是图形报表中的样本数目,总共发送到服务器的样本数目。

 

Average:也就是图形报表中的平均值,是总运行时间除以发送到服务器的请求数。

 

Median:也就是图形报表中的中间值,是代表时间的数字,有一半的服务器响应时间低于该值而另一半高于该值。

 

90%line:是指90%请求的响应时间比所得数值还要小。

 

Min:是代表时间的数字,是服务器响应的最短时间。

 

Max:是代表时间的数字,是服务器响应的最长时间。

 

Error%:请求的错误百分比。

 

Throughput:也就是图形报表中的吞吐量,这里是服务器每单位时间处理的请求数,注意查看是秒或是分钟。

 

KB/sec:是每秒钟请求的字节数。

 

 

### 如何生成处理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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