JMeter测试数据和测试结果分析图表
自-JMeter测试数据和测试结果分析图表
JMeter测试数据和测试结果分析图表聚合报告:测试数据统计与分析:一、图形报表图表底部参数的含义如下：ﻫ样本数目是总共发送到服务器的请求数。
最新样本是代表时间的数字,是服务器响应最后一个请求的时间。
吞吐量是服务器每分钟处理的请求数。
ﻫ平均值是总运行时间除以发送到服务器的请求数。
ﻫ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。
偏离表示服务器响应时间变化、离散程度测量值的大小，或者，换句话说，就是数据的分布。
二、聚合报告图表含义说明如下:Label：说明是请求类型，如Http，ＦTＰ等请求。
ﻫ#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。
ﻫAveｒage：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。
ﻫMｅdian: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。
ﻫＭin：是代表时间的数字,是服务器响应的最短时间。
ﻫＭaｘ: 是代表时间的数字,是服务器响应的最长时间。
ﻫErrｏr%：请求的错误百分比。
ﻫT ｈｒouｇｈｐｕｔ: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。
ﻫKB/sec：是每秒钟请求的字节数。
三、使用分析ﻫ在测试过程中，平均响应时间是我们性能测试的一个重要衡量指标,但是在测试中,特别是在聚合报告中，得出的90%Lｉne,我这里参考《《LoａdRｕｎner没有告诉你的》之一——描述性统计与性能结果分析》,我认为90％Line等同于该文作者提出的90%响应时间,这个数值对我们性能测试分析也很有参考价值。
90%响应时间是说在发送的请求中，90%的用户响应时间都比得到的数值上要短，同时说明,一个系统在应用时，90%的用户响应时间都能达到这个数值，那么就为系统性能分析提供了很好的参考价值。
jmeter生成测试报告
jmeter生成测试报告JMeter生成测试报告。
在软件开发的过程中，测试是一个非常重要的环节。
而对于测试工具的选择，JMeter是一个非常受欢迎的性能测试工具。
它可以用于对静态和动态资源进行性能测试，包括静态文件、动态页面、Web服务、数据库、FTP等。
除了性能测试之外，JMeter还可以用于功能测试和压力测试。
在进行性能测试后，生成测试报告是必不可少的一步。
测试报告可以帮助我们全面了解系统的性能表现，找出系统存在的性能瓶颈，并为下一步的优化提供数据支持。
接下来，我们将介绍如何在JMeter中生成测试报告。
首先，我们需要在JMeter中设置聚合报告生成器。
在测试计划中，右键单击“添加”按钮，然后选择“监听器”>“聚合报告”即可添加聚合报告生成器。
在聚合报告生成器中，我们可以设置报告文件的保存位置、报告的格式、以及需要包含的数据列等。
其次，我们需要运行测试计划并收集数据。
在JMeter中，我们可以通过单击“运行”按钮来运行测试计划。
在测试运行结束后，我们可以在聚合报告生成器中查看收集到的数据，包括吞吐量、响应时间、错误率等。
接着，我们可以生成测试报告。
在聚合报告生成器中，选择“生成报告”按钮，然后选择报告的保存位置和格式。
JMeter支持多种格式的测试报告，包括HTML、CSV、XML等。
选择合适的格式并保存报告文件，即可生成测试报告。
最后，我们可以通过浏览器打开生成的测试报告文件，查看系统的性能数据。
测试报告中会包括各项性能指标的统计数据、图表展示等内容，帮助我们全面了解系统的性能表现。
总的来说，JMeter是一个功能强大的性能测试工具，而生成测试报告是评估系统性能的重要一环。
通过以上步骤，我们可以在JMeter中轻松地生成测试报告，从而全面了解系统的性能表现，为系统的优化提供数据支持。
希望本文对大家有所帮助，谢谢阅读！。
jmeter性能测试实验报告
jmeter性能测试实验报告JMeter 性能测试实验报告一、实验背景随着业务的不断发展，系统的性能成为了关键的关注点。
为了确保系统在高并发、大数据量等情况下能够稳定运行，满足用户的需求，我们使用 JMeter 工具对系统进行了性能测试。
二、实验目的本次性能测试的主要目的是评估系统的性能表现，包括但不限于以下方面：1、确定系统能够承受的最大并发用户数。
2、评估系统在不同并发用户数下的响应时间和吞吐量。
3、检测系统在高负载下是否存在性能瓶颈，如内存泄漏、CPU 利用率过高等。
4、为系统的优化和改进提供依据。
三、实验环境1、硬件环境服务器：＿____客户端：＿____2、软件环境操作系统：＿____应用服务器：＿____数据库：＿____JMeter 版本：＿____四、实验设计1、测试场景设计登录场景：模拟用户登录系统的操作。
搜索场景：模拟用户进行搜索的操作。
数据提交场景：模拟用户提交数据的操作。
2、并发用户数设置逐步增加并发用户数，从 100 开始，每次增加 100，直到系统出现性能瓶颈或达到预期的最大并发用户数。
3、测试数据准备准备足够的测试数据，包括用户账号、搜索关键词、提交的数据等，以确保测试的真实性和有效性。
4、性能指标监控监控服务器的 CPU 利用率、内存利用率、磁盘 I/O 等性能指标。
监控系统的响应时间、吞吐量、错误率等性能指标。
五、实验步骤1、启动 JMeter 工具，创建测试计划。
2、添加线程组，设置并发用户数和循环次数。
3、添加 HTTP 请求，配置请求的方法、路径、参数等。
4、添加监听器，用于收集性能指标数据，如聚合报告、查看结果树等。
5、配置服务器监控插件，监控服务器的性能指标。
6、运行测试计划，观察性能指标的变化。
7、根据测试结果，分析系统的性能表现，找出性能瓶颈。
六、实验结果及分析1、登录场景并发用户数为 100 时，平均响应时间为 2 秒，吞吐量为 50 次/秒，错误率为 0%。
jmeter报告解析
jmeter报告解析
JMeter是一款常用的性能测试工具，它可以生成测试报告以帮助分析和解释性能测试结果。
下面是对JMeter报告解析的一般步骤：
1. 打开JMeter报告：在JMeter中运行完测试后，可以通过菜单栏选择“查看结果树”或者“查看结果表格”来打开报告。
2. 查看摘要信息：报告的第一个部分通常是摘要信息，包括测试的总体结果、请求次数、错误率等关键指标。
通过查看摘要信息，可以快速了解整个测试的概况。
3. 分析图表数据：JMeter报告提供了多种图表，例如折线图、柱状图、饼图等，用于可视化展示测试结果。
常见的图表包括响应时间分布图、吞吐量图、错误率图等。
通过观察这些图表，可以更直观地了解系统的性能表现。
4. 深入分析详细数据：JMeter报告还提供了详细数据表格，其中包括每个请求的响应时间、错误信息、请求状态等。
可以通过排序、过滤等操作，找出性能瓶颈、错误原因等具体细节。
5. 生成趋势报告：如果进行了多次性能测试，可以使用JMeter的插件或其他工具生成趋势报告。
趋势报告可以比较不同测试之间的性能差异，帮助判断系统的稳定性和性能优化效果。
6. 导出和共享报告：JMeter报告可以导出为HTML、CSV或其他格式，以便与团队成员或利益相关者共享。
导出的报告可以包含摘要信息、图表数据、详细数据等内容，确保信息的全面性和易读性。
总而言之，JMeter报告解析是一个多方面的过程，需要结合摘要信息、图表数据和详细数据进行综合分析，以便发现潜在问题并提供性能改进建议。
Jmeter性能测试常用图表、服务器资源监控
Jmeter性能测试常⽤图表、服务器资源监控⽬录性能测试常⽤图表插件安装步骤 1：安装插件管理器1. 在 Jmeter 官⽹上下载插件管理器 Plugins-manager-1.3.jar2. 将 jar 包放⼊到 lib\ext ⽬录下3. 重启 Jmeter，可以在选项下看到 Plugins Manager 选项步骤 2：安装指定的插件1. 打开 Plugins Manager 插件管理器2. 选择 Available Plugins（当前可⽤的插件）3. 选择需要下载的插件（等待右⽅⽂本内容展⽰出来）：3 Basic Graphs、PerfMon、Custom Thread Groups、5 Additional4. 下载右下⾓的下载按钮，⾃动的完成下载，Jmeter 会⾃动重启常⽤图表介绍Concurrency Thread Group（并发线程组）指标监听器如下图所⽰：运⾏过程中的 TPS 统计如下图所⽰：Bytes Through Over Time（运⾏过程中的传输速率）服务器资源监控以下介绍基于 Jmeter 客户端来监控服务器的硬件资源指标。
使⽤步骤如下：1. 下载安装包 ServerAgent-2.2.3.zip2. 解压缩安装包3. 启动安装包中的执⾏⽂件：并在服务器端启动（如在 windows 上启动 startAgent.bat；在 Linux 上则启动 startAgent.sh）4. Jmeter 中添加组件（监听器中的 perForm 组件），并进⾏如下配置：5. 运⾏性能脚本，该组件会⾃动监控。
6. 性能脚本运⾏完毕后，可在该组件下⽅的图表区域，右键保存为 CSV 性能结果数据。
jmeter result 参数
jmeter result 参数JMeter Result参数是JMeter性能测试工具中的一个重要参数，它用于记录和分析测试结果数据。
在进行性能测试时，通过对Result 参数进行配置和分析，可以获取关于系统负载、响应时间、吞吐量等指标的数据，从而评估系统的性能和稳定性。
Result参数的作用是记录测试结果数据，其中包括请求的响应时间、错误信息、响应代码等。
通过这些数据，我们可以了解系统的性能状况，找出存在的问题，并进行优化。
在使用JMeter进行性能测试时，我们需要配置Result参数来记录测试结果。
可以选择将结果保存在文本文件中，也可以选择将结果保存在数据库中。
无论选择哪种方式，都可以通过分析Result参数中的数据来评估系统的性能。
在Result参数中，最常用的指标之一是响应时间。
响应时间是指从发送请求到接收到响应的时间间隔，它反映了系统的响应速度。
通过分析响应时间，我们可以了解系统的负载情况，判断系统是否能够承受大量的并发请求。
除了响应时间，Result参数还可以记录错误信息和响应代码。
错误信息可以帮助我们找出系统存在的问题，而响应代码可以帮助我们了解系统的状态。
在分析Result参数时，我们可以使用JMeter提供的图表和报告功能。
图表可以直观地展示出系统的性能指标，如响应时间的分布、吞吐量的变化等。
报告可以将测试结果以表格的形式展示出来，方便我们进行数据分析和比较。
除了图表和报告，我们还可以使用JMeter提供的插件来扩展Result参数的功能。
例如，可以使用插件来分析响应时间的分布情况，从而更加准确地评估系统的性能。
在使用JMeter进行性能测试时，我们需要注意一些问题。
首先，要确保测试环境的稳定性，避免其他因素对测试结果的影响。
其次，要根据实际情况来选择合适的测试参数，如并发用户数、测试时间等。
最后，要对测试结果进行合理的解读和分析，不能一味地追求数据的多少，而忽视了系统的实际情况。
jmeter压力测试报告模板案例
jmeter压⼒测试报告模板案例XXX压⼒测试报告时间：2015-08-04 测试⼈员：xxx⽬录XXX压⼒测试报告 (1)⼀测试内容 (2)⼆测试⽅法 (2)三测试⽬标 (2)四测试环境 (2)五系统部署 (3)5.1 物理部署 (3)5.2 ⽹络访问 (3)六性能测试结果与分析 (4)6.1 jmeter集群压测（5进程-每个进⾏10线程） (4)6.2 jmeter集群压测（10进程-每个进⾏5线程） (7)6.3 jmeter集群压测（10进程-每个进⾏10线程） (11)七结果汇总分析 (13)⼀测试内容本次测试是针对xxx系统进⾏的压⼒测试，在交易接⼝中，只对交易接⼝进⾏压⼒测试，其中涵盖数据验签与签名功能。
⼆测试⽅法本次采⽤apache的开源测试⼯具jmeter，采⽤本地动态拼装请求数据并通过http协议post⽅式发送⽀付请求。
并采⽤650张测试银⾏卡测试，其中⼤概有30张存在“⽆⾜够的存款”和“受限制的卡”情况。
三测试⽬标1) 获取在单机部署情况下最⼤TPS值2) 是否可以达到原来预期值TPS：50四测试环境环境机器型号操作系统硬件cpu硬件mem客户端server2008虚拟机windows32核32G服务端HP DL580linux64核126G由于客户端与服务端的机器性能优秀，暂不会对压测形成瓶颈，该⽅⾯影响可以忽略五系统部署5.1 物理部署5.2 ⽹络访问六性能测试结果与分析6.1 jmeter集群压测（5进程-每个进⾏10线程）启5个进程，每个进程启动10个线程，并发为50，项⽬⽇志开启info状态6.1.1 聚合报告Label#Samples Average Median90%Line95%Line99%Line Min Max Error%TPS KB/sec 1228055473665126365218150300030.2665.396.5 2336055193625036185200150300030.2166.598.5 3435055363655086215210150348990.2665.697.1 4482055273655076185206150348990.2465.196.3 5490055353645076165211150348990.2763.994.5 6499015323645056145207150348990.2761.090.2 7500005313635046135207150348990.27%60.990.16.1.2 每秒的响应分布图6.1.3 响应时间分布图6.1.4 请求失败与成功分布图6.1.5 结果分析总笔数Jmeter错误笔数请求前置响应超长笔数服务本地处理超长笔数和40450000135120151. 在使⽤jmeter压测请求被F5转发到apache server代理上，由于交易处理过程中处理时间过长造成长时间⽆响应，代理返回502 ProxyError错误。
jmeter性能测试方法
Jmeter性能测试方法By 杨会会 2011-11-15目前进行性能测试的工具有很多，LoadRunner，就是常用的性能测试工作，它功能强大，有强大的分析工具，但是安装起来却费事又费力。
而jmeter是一个轻量级的代理LR 的性能测试工具。
区别1.Jmeter与LRApache Jmeter是一个100%的纯java桌面应用，用于压力测试和性能测试。
Jmeter最早是为了测试Tomcat的前身JServ的执行效率而诞生的，主要是针对web的压力和性能测试，但后来扩展到其他测试领域。
从下面的图中我们可以看到：Jmeter可以用于测试FTP、HTTP、RPC、JUNIT、JMS、LDAP、WebService(Soap) Request以及Mail和JDBC(数据库压力测试)。
同时, JMeter可以帮助你对你的应用程序进行回归测试. 通过你创建的测试脚本和assertions来验证你的程序返回了所期待的值. 为了更高的适应性, JMeter允许你使用常规表达式来创建这些assertions.3.性能测试的流程性能测试的流程都差不多，搭建环境，设计场景，找到适合的工具，录制编写脚本，进行测试，最后对结果进行分析。
下面就针对整个流程进行讲述。
3.1.搭性能测试环境。
性能测试的环境要在合适的机器上搭建，首先机器不能配置太差，比如虚拟机之类的就最好不要是用了。
其次机器不要运行的程序太多，空机器就最好了。
如果是为了测试线上机器的使用，最好在线下配置与线上的环境有相近的CPU核数，内存大小等。
3.2.确定测试场景根据项目的特定，跟PM与RD，最好叫上O P确定需要测试的场景。
需要多少人并发，并发多长时间。
以及可以接受的数据，比如50人并发，登录按钮反应时间在3s内可接受等，这些数据是我们进行性能测试的参考。
根据这些数据，可以确定压力的极限，并推测机器的负载。
3.3.录制脚本搭建好环境，确定场景之后，就是录制脚本的阶段了。
jmeter测试报告生成与报告分析
jmeter测试报告⽣成与报告分析⼀、jmeter中使⽤命令⽣成测试报告JMeter虽不像Loadrunner那样，提供了强⼤的图表分析功能，但是jmeter(必须是jmeter3.0以上版本)中同样提供了⾃动⽣成html测试报告的⽅法，使⽤如下命令：命令：jmeter -n -t [jmx file] -l [results file] -e -o [Path to web report folder]-n ---- ⾮GUI模式执⾏JMeter-t ---- 测试计划保存的路径及⽂件名[jmx file] ---- 测试计划保存的路径及.jmx⽂件名，路径可以是相对路径也可以是绝对路径，它依赖于DOS中当前⽬录，如果DOS中当前⽬录在C盘AA⽬录下，测试计划.jmx⽂件保存在E盘BB⽬录下，那么应该写绝对路径：E:\BB\xx.jmx；如果DOS中当前⽬录在E盘AA⽬录下-l ---- 保存⽣成测试结果的⽂件[results file] ---- 保存⽣成测试结果的⽂件，jtl⽂件格式-e ---- 测试结束后，⽣成测试报告-o ---- 存放⽣成测试报告的路径[Path to web report folder] ---- 存放⽣成测试报告的路径，它可以是相对路径也可以是绝对路径，也是依赖于DOS中当前⽬录，如果需要保存到DOS中当前⽬录中，那么就直接写相对路径；如果不保存在DOS中当前⽬录中，那么就必须绝对路径。
如：DOS中当前⽬录在C盘AA⽬录下，⽽测试报告要放在 E盘report⽬录下，那么应该写绝对路径：E:\report，那么测试报告就会保存在E:\report⽬录下，注意：report是⼀个⾃定义的⽬录，原先在F盘中是没有report这个⽬录的，使⽤命令时相当于同时⾃动在F盘下⾃动新建了⼀个report⽬录举例说明：DOS当前⽬录是：E:\ 注意：DOS当前的⽬录必须是jmeter.log所在的⽬录或jmeter.log所在盘的根⽬录下，否则会提⽰⽆法打开jmeter.log ⽂件。
Jmeter与loadrunner性能测试工具对比报告
Jmeter与loadrunner性能测试工具对比报告测试范围：即时库存系统中选定的三个测试接口：订单取消接口，客户下单接口，wms出库完成接口；
测试环境：测试过程中所有硬件及软件资源均相同，包括压力机，应用服务器，数据库服务器，中间件服务器及相关配置。
每一轮测试结束后数据库数据均清空。
尽可能排除外部因素对本次测试结果的影响。
测试目的：验证两种性能测试工具本身对同一性能测试点的性能指标差异。
测试结果：如下图所示：
测试结论：
1、通过三个接口的测试发现两种工具本身在系统响应时间上的差别基本处在“十毫秒”量级
上。
2、jmeter相比loadrunner在系统响应时间上略短，系统处理能力略高；
测试问题：通过统计测试结果发现，jmeter在统计系统处理能力，即TPS时，它算出的结果不是平均值，是一个不断上升增加的状态，最后需要手动进行平均，该问题还需在后期测试中进一步验证。
工具使用可行性分析：
1、针对直接调用java代码的一些webservice接口、应用程序的性能测试。
2、数据库sql性能测试。
jmeter数据分析，压测实现
jmeter数据分析，压测实现1.开始之前，先介绍下压测的⼀些基本插件:线程组常⽤分为三类:user thread , step thread ,ultimate thread :user thread :最通⽤的最原始的线程实现；分为循环实现线程，可以实现线程delay延时；step thread :能够实现⼀些较复杂场景，⽐如常见爬坡类类型，以及持续在线场景This Group will start 10 threads：这次的测试总共会起10个线程。
First , wait for 0 seconds：等待0s后开始起线程，也就是不等待直接起线程。
Then start 0 threads；从0个线程开始持续增加。
Next，add 2 threads every 3 seconds：每增加2个线程后会运⾏3s，再起余下的2个线程，再运⾏3s，以此类推。
Using ramp-up 6seconds：前⾯每起2个线程的时候花6s，与上⾯结合起来即6s内起2个线程，运⾏3s，然后再再6s内再起2个线程，再运⾏3s，以此类推。
Then hold load for 30 seconds. ：全部的线程起来后，运⾏30s 后开始停⽌。
Finally , stop 2 threads every 1 seconds：最后停⽌线程，2个线程停⼀次，等1s再ultimate thread:参数含义解释:Start Threads Count：当前⾏启动的线程总数Initial Delay/sec：延时启动当前⾏的线程，单位:秒Startup Time/sec：启动当前⾏所有线程达峰值所需时间，单位:秒Hold Load For/sec：当前⾏线程达到峰值后的稳定加载时间，单位:秒Shutdown Time：停⽌当前⾏所有线程所需时间，单位:秒2。
关于同步定时器syn timer:它有两个参数:1.模拟⽤户组数量，我这⾥把他称为集合释放阈值意思,就是当你想实现⽤户达到⼀定数量时⼀起同时请求⽬的，他会根据你的 timeout时间设置决定什么时间发送已经集结的thread请求requests，2. time out in millionseconds 简称ttl ，意思是超时时间你需要注意的有以下:1.模拟⽤户数量的值不能够⼤于线程组user thread 的线程数所填写的值，其次对于syn timer 的超时时间为0表⽰定时器会等到模拟⽤户数达到设置数量才会⼀次发出所有请求，⾮0时，如过设置时间内还未达到集合要求数量，将不会在等待后⾯还未到达请求，直接发送所有已集结threads 的requests;2.如果你的模拟⽤户组数量也就是集结数量默认为0，它会按照user thread 线程数进⾏等待，对于超时时间研究过⼀个⼩技巧就是time>模拟⽤户组数量*1000/user thread number/loop count 可以避免因为设置 timeout =0 时，出现⼀直等待模拟⽤户组数量卡死现象情况3.关于插件: tps trt, activate thread ,监控汇总以及图形插件下载地址:Extras.jar,下载完成后丢进jmeter 的lib/ext下⾯重启jmeter插件就会⽣效当然如果你有其他的插件也想下载可以使⽤下⾯这个old jmeter plugin,不知道什么时间放弃维护，应该是国内源download速度⽐官⽹快很多：4.数据分析:对于压⼒测试很多⼈都不考虑持续压⼒测试的这种情况，以较短时间的⼀段数据来衡量整个服务性能数据是很不科学的:⾸先什么是虚拟⽤户数，什么是并发量，甚⾄有些pm在表达⾃⼰或者⽤户需求时都没搞清并发和⽤户数的具体区别，jmeter⽤户模拟是通过线程实现，⼀个线程代表着⼀个虚拟⽤户；很多新⼿⼀上来就是线程数等于并发数堆上去，就是⼲，更有甚者直接拿着⼀台windows模拟出5000,甚⾄更⾼的数据并发，被很多经验丰富的技术⼈员所diss,实际上根本不能达到效果，⽽且⼀旦出现ko你分不清ko的请求哪些是服务器⽆法处理导致的error还是因为本地内存资源耗尽导致的request的error；或许有⼈会讲了并发本就没有真正意义的并发的确我们并发不可能⼀点点时间都不差，我们终不过是实现⼀个更接近并发场景的场景构造就和我们极限求导⼀个思想，⽆限逼近那个理想效果；⼴义并发我们称为同⼀时刻发⽣的所有⽤户⾏为，可以做不同的事，也可以做相同的事；狭义来讲，我们认为并发是同⼀时间做相同的事；那么有没有想过为什么不能上⾯那些新⼿那样直接怼就是⼲呢，⾸先线程启动是⼜先后顺序的，其次压⼒机器的资源是有限的当达到上限会对线程排队；再者，单台机器内存有限不可能⽆限制启动5000甚⾄上万线程那样本地早就oom了，想要实现更⾼的并发需要通过分布式压测来解决资源问题分摊请求压⼒⼀台master执⾏机器可以对应多台slave 负载机器实现⾼并发的请求计算公式:concurrent = requests_totals*avgtime_rep/time_totals_continuerequest_totals约等于 tps*time_totals_continue也有⼀些⽹友采⽤tps*avgtime/1000⽅式这样有⼀个风险就是如果你取到的波动的⼀个峰值或取到的刚好是波⾕，这就意味着你的所有请求都的为你的这个tps值买单这是有很⼤风险的整个推导过程以⼀段时间的数据请求总时间/持续压测时间，来衡量这段时间的服务器实际并发量，通过计算来得到服务器在不同⽤户并发下实际能达到的并发处理值也就是每秒处理的实际请求数作为实际并发值，因此我们也可以通过反向计推算出我们想达到某⼀并发所需要的虚拟⽤户数,也就是userthreads数量；上⾯的公式来计算下⾯这组数据⾸先明显测试出的总的requests数量在10 user thread 持续60的时间内总的数量为13490那么，我们⽤上⾯的计算公式来验证我们的计算是否与测试出来的⼀致：total_requests=tps*time_totals_continue=228.2*60=13692与jmeter测试出来的13490的请求量只有1.5%的误差，由此可见我们的计算是很接近实际的测试值的但是这个只是⼀个⼤概值，其次随着并发数量增加，本地资源耗费以及服务负载增加 user threads 与并发concurrent 转换率会由1:1 随着thread数量增加，转换率会越来愈低经验来讲⼀般到后⾯只有1：0.3的转换率这也是很多压测经验者为什么根据user thread 的30%作为并发数的原因，⽽在linux会由于io,内存，cpu综合性能优于windows转换率能到达1:1.随着并发增加也能依旧保持1:0.8的优秀转换率，这些都是我和同事⼀起在⼯作过程中经过压⼒统计观测发现的⼀些有趣的事情:以下是Extras的监听器部分插件：activate thread 活跃线程数监控:transcations thrououtput/threads监控 :rtt 响应时间监控:transcations persecond 秒处理事务数监控数据:聚合报告:插件功能解释：在⽂章的最后我想推荐⼀篇国外期刊给⼤家：让你学习如何通过⼗⼆种⽅式去分析性能数据，如何成为⼀名优秀的专业的技术⼈员：。
jmeter性能测试及性能调优 PPT
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二.性能测试脚本介绍 1.事务 2.参数化 3.断言 4.关联 5.集合点 6.思考时间
1.事务：用户自定义的一个标识，用来衡量不同的操作所花费的时间，事务时间反映的是一个 操作过程的响应时间。
2.参数化：参数化作为测试脚本中最基本的使用技巧，需要每个从事性能测试的小伙伴都能熟练掌握。
3 .断言: jmeter中有个元件叫做断言（Assertion），它的作用和loadrunner中的检查点类似； 用于检查测试中得到的响应数据等是否符合预期，用以保证性能测试过程中的数据交互与预期一致。 使用断言的目的：在request的返回层面增加一层判断机制；因为request成功了，并不代表结果一定正确。
2.性能测试资源的监控： 2 .1安装工具nmon: (我这边有下载的工具及安装步骤）
2.2 用nmon 监控工具收集后台资源 收集命令： ./nmon_x86_64_centos6 -f -s 6 -c 30
说明：-f 以文件的形式输出，默认输出是机器名+日期.nmon的格式，也可以用-F指定输出的文件名，例如: -s是采样频率，隔多长时间收集一次，这里我指定的是6秒一次；
说的有些太严肃了，简单举个例子，比如我们要测试用户注册的功能，注册的用户名是不允许重复的。我们录制完 的 脚本都是hard code，直接进行并发测试的话，无疑所有模拟用户的线程在注册的时候输入的都是相同的用户名和密 码，这样肯定是会有很多错误请求无法达到服务端，也就不能产生我们预期的负载压力。这时候，针对用户名就需要我 们使用参数化的技巧来实现，每个注册的用户每次注册都使用不同的用户名来填写注册信息。
• 内存使用率：无性能压力：0%~50%、有一定性能压力：50%~70%、达到性能阀 值：70%~80%、严重性能问题：80%~100%
jmeter性能测试重要指标以及性能结果分析
jmeter性能测试重要指标以及性能结果分析⼀、Aggregate Report 是常⽤的⼀个 Listener，中⽂被翻译为“聚合报告如果⼤家都是做应⽤的，例如只有⼀个登录的请求，那么在Aggregate Report中，会显⽰⼀⾏数据，共有10个字段，含义分别如下。
1、Lable：每个Jmeter的element（例如Http Request）都有⼀个Name属性，这⾥显⽰就是Name属性的值2、Samples：表⽰这次测试⼀共发出了多少次请求，如果模拟10⽤户，每个⽤户迭代10次，那么这⾥显⽰1003、Average：平均响应时间--默认情况下是单个Request的平均时间，当使⽤了Transaction Controller时，也可以以Transaction为单位显⽰平均响应时间4、Median：50%⽤户响应时间5、90%Line：90%⽤户的响应时间6、Min：最⼩响应时间7、Max：最⼤响应时间8、Error%：本次测试出现错误的请求的数量/请求总数9、Troughput：吞吐量---默认情况下表⽰每秒完成的请求数量（Request per second）,当使⽤了Transaction Controller时，也可以表⽰类似Loadruner的Transaction per second数10、KB/Sec：每秒从服务器端接收的数量，相当于Loadrunner的Throughput/Sec⼆、描述性统计与性能结果分析疑惑点：90％响应时间是什么意思？这个值在进⾏性能分析时有什么作⽤？为什么要有90％⽤户响应时间？因为在评估⼀次测试的结果时，仅仅有平均事务响应时间是不够的。
为什么这么说？你可以试着想想，是否平均事务响应时间满⾜了性能需求就表⽰系统的性能已经满⾜了绝⼤多数⽤户的要求？假如有两组测试结果，响应时间分别是 {1，3，5，10，16} 和 {5，6，7，8，9}，它们的平均值都是7，你认为哪次测试的结果更理想？假如有⼀次测试，总共有100个请求被响应，其中最⼩响应时间为0.02秒，最⼤响应时间为110秒，平均事务响应时间为4.7秒，你会不会想到最⼩和最⼤响应时间如此⼤的偏差是否会导致平均值本⾝并不可信？为了解答上⾯的疑问，我们先来看⼀张表：在上⾯这个表中包含了⼏个不同的列，其含义如下：CmdID 测试时被请求的页⾯NUM 响应成功的请求数量MEAN 所有成功的请求的响应时间的平均值STD DEV 标准差（这个值的作⽤将在下⼀篇⽂章中重点介绍）MIN 响应时间的最⼩值50 th(60/70/80/90/95 th) 如果把响应时间从⼩到⼤顺序排序，那么50％的请求的响应时间在这个范围之内。
jmeter生成测试报告
jmeter生成测试报告JMeter生成测试报告。
JMeter是一款用于性能测试的开源工具，它可以帮助我们对网站、Web应用程序、数据库以及其他服务进行性能测试。
在进行性能测试后，生成测试报告是非常重要的，因为测试报告可以帮助我们了解系统的性能指标，发现潜在的性能问题，并进行性能优化。
本文将介绍如何在JMeter中生成测试报告。
首先，我们需要确保在JMeter中已经完成了性能测试。
在JMeter中，我们可以通过添加线程组、配置Sampler、添加断言等操作来完成性能测试的设置。
一旦测试完成，我们就可以开始生成测试报告了。
在JMeter中生成测试报告有两种方式，一种是通过JMeter自带的生成报告插件，另一种是通过Jenkins集成生成报告。
下面我们将分别介绍这两种方式。
首先是使用JMeter自带的生成报告插件。
在JMeter中，我们可以通过在命令行中执行命令来生成测试报告。
首先，我们需要在JMeter的bin目录下找到jmeter.bat（Windows系统）或者jmeter.sh（Linux系统）文件，然后执行以下命令：jmeter -n -t [测试脚本路径] -l [测试结果保存路径] -e -o [生成报告保存路径]其中，-n表示以非GUI模式运行JMeter，-t后面跟上测试脚本的路径，-l后面跟上测试结果保存的路径，-e表示生成报告，-o后面跟上生成报告保存的路径。
执行完这条命令后，就会在指定的路径下生成测试报告。
另一种方式是通过Jenkins集成生成报告。
Jenkins是一个用于自动化构建、测试和部署软件的开源工具，我们可以通过在Jenkins中配置JMeter测试任务来实现自动生成测试报告。
首先，我们需要在Jenkins中安装JMeter插件，然后创建一个JMeter测试任务，配置好测试脚本的路径和测试报告的保存路径，最后在构建后操作中添加“Publish Performance test result report”并填写测试报告的路径。
JMeter测试数据和测试结果分析图表
JMeter测试数据和测试结果分析图表聚合报告：测试数据统计与分析：一、图形报表图表底部参数的含义如下：样本数目是总共发送到服务器的请求数。
最新样本是代表时间的数字,是服务器响应最后一个请求的时间。
吞吐量是服务器每分钟处理的请求数。
平均值是总运行时间除以发送到服务器的请求数。
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。
偏离表示服务器响应时间变化、离散程度测量值的大小，或者，换句话说，就是数据的分布。
二、聚合报告图表含义说明如下：Label：说明是请求类型，如Http，FTP等请求。
#Sample s：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。
Averag e：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。
Throug hput: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。
三、使用分析在测试过程中，平均响应时间是我们性能测试的一个重要衡量指标，但是在测试中，特别是在聚合报告中，得出的90%Line,我这里参考《《LoadRu nner没有告诉你的》之一——描述性统计与性能结果分析》，我认为90%Line等同于该文作者提出的90%响应时间,这个数值对我们性能测试分析也很有参考价值。
JMeter测试结果图分析
JMeter测试结果图分析⼀、硬件资源图⾮GUI运⾏结果结束正常导出结果，不⽤导出PerfMon Metrics Collecter运⾏结束后打开PerfMon Metrics Collecter 视图，“浏览”数据⽂件，再将图存为图⽚⼆、测试结果图1、dashboard 仪表盘（1）Apdex(Application Performance Index)应⽤程序性能满意度的标准APDEX 是由 APDEX 公司推出的衡量企业应⽤程序性能满意度标准的计算⽅式，将⽤户的满意度⽤数字衡量，范围在 0-1 之间。
l 0 表⽰所有⽤户均不满意l 1 表⽰所有⽤户都满意l 设定请求样本⽬标响应时间为 t，则可容忍的响应时间上限设定为⽬标响应时间 t 的 4 倍即 4t，Apdex 计算公式定义为：(满意的样本数量+可容忍样本数量的⼀半)/总样本数量² Satisfied（满意）² Toleration threshold（可容忍门槛/上限）² Frustrated threshold（烦躁上限）(2) Request Summary样本请求的成功、失败百分占⽐图表。
(3）Statistics此部分结果展⽰的是每个样本事务的⼀些常见的性能测试指标，跟我们通常看到的聚合报告的表格展⽰⾮常相近，多了成功与失败的占⽐。
（4）Errors执⾏结果的错误情况，根据不同的错误类型进⾏展⽰。
四列分别对应：发⽣错误的类型、错误数量、类型错误占⽐（相对于错误总数）、类型错误样本占⽐（相对于所有的请求样本数量）。
2、Charts（1）Over Time² Response Times Over Time随时间推移，样本请求响应时间的变化。
² Bytes Throughput Over Time随时间推移，⽹络数据传输（发送、接收，单位：字节）速率的变化。
² Latencies Over Time随时间推移，请求样本延迟响应的变化。
jemeter性能测试
jemeter性能测试1：性能测试关键指标 衡量性能测试的参数 ⼀：响应时间 ⼆：并发⽤户数 三：吞吐量 四：系统性能计数器（资源使⽤率） 五：思考时间 功能性测试：pass和fail 性能测试指标：多维度的指标衡量：快不快，强不强，好不好 多（⽀持最⼤的⽤户访问量） 快（响应时间多快） 好（持久运⾏） 省（资源节省） 多：并发量 快：延时，响应时间 好：稳定性，长时间运⾏ 省：资源使⽤率 +⼀个思考时间 ⼀个好的系统就是多快好省的⼀个系统2：响应时间 对请求做出响应所需要的时间，是⽤户感知软件性能的主要指标 如上典形的三层模型：客户端（浏览器），应⽤服务器，数据库服务器 所有的应⽤服务器和数据库都是基于操作系统的 客户端在桌⾯上打开⼀个电脑，输⼊⽹址，通过http请求先发送到web服务器，web服务器根据链接查找⽂件，有⽹络接收时间 有处理时间A1，之后如果要查数据（⽐如登录验证⽤户名密码）需要访问数据服务器，有个N2⽹络时间发过去， 如果数据服务器和web服务器是同⼀台，那么N2和N3基本认为可以没有了，变成了程序时间的进程通信，本机交互 如果web就在web服务器打开⽹页请求，那么N1和N4就没有了，三合⼀就没有⽹络时间了 响应时间包括上⾯的全部：N1,A1,N2,N3,A3,N4 ⽤户不知道经过多少服务,只看打开页⾯和接受的时间（两者时间差），客户感知的感应时间：是端到端的（不管中间经过多少请求，多少处理不管） 发出请求多久能受到 测试⼯程师需要关注：N1到N4所有的请求的时间 web服务器和数据库服务器的⽹络响应时间N2和N3：linux ping命令查看两台系统的响应时间，简单 这是⽹络时间，不是处理时间 响应时间多少合理： 对于⼀个web系统，普遍接受的时间标准为2/5/8秒 2秒钟之内响应客户是⾮常好的 5秒钟之内响应客户是可以接受的 8秒钟是客户能够接受响应的上限 响应时间包括： 1：⽤户客户端呈现时间 2：请求/响应数据⽹⾥传输时间 3：应⽤服务器处理时间 4：数据库处理时间3：并发⽤户数 ⽤户三种类型： 系统⽤户数：1w个⼈注册了，下载了app并且注册了，保存在数据库⾥⾯真正的⼀条条数据（app热不热门看app的注册量，不是下载量） 注册⽤户数对系统影响不会太⼤，主要影响磁盘空间，存储上⾯，内存也会受到影响，cpu也会受到影响 响磁盘空间满和空对于系统查询来说是有很⼤影响的，系统性能测试的时候⼀定记得初始化环境 装的东西多了，找东西更花时间，捞数据更慢 性能测试需要部署这部分系统⽤户数，存量⽤户，系统的环境 系统性能测试需要构造出跟现场差不多的环境，数据库空的，和数据库有⼀亿数据的是有很⼤差别的 存储区域满的的需要寻址去写⼊数据，空⽩的写和塞满了找空格去写，写的速度⼀样，找地址的速度相差很⼤ 没有经过初始化的性能环境==没有作⽤的环境（现场的配置，现场的⽤户量，还有⽹络环境，测试的时候数据a机器，服务器b机器，两个机器背靠背⽹线⼀连接 交换机都不过，这样进⾏系统测试也是没有什么意义的，现场a机器上海，b服务器北京，⼀测就是gg 测试时候：a-b可能就是0.0001s，现场：a-b可能就需要2s了，这时候找运维：注⼊延时，两台电脑的防⽕墙上⾯注⼊延时 linux系统注⼊⽹络延时的⽅法，windwos注⼊⽹络延时（命令⼯具注⼊都可以）规定必须2s才能牵⼿） 在线⽤户数： 登录了，但是没有⾏为，什么都不⼲，对系统就没什么压⼒ 12306：在线被踢了，登录不上系统 在线⽤户数影响： 内存（web的session会话需要保持，会话放在内存⾥的，同时在线需要保持登录状态，内存消耗很⼤） cpu：在线⽤户数和cpu有关系但是关系不⼤， cpu：时间⽚，cpu基于时间戳的，每个进⾏任务分个固定时间，看状态好不好执⾏，执⾏好了执⾏下⼀个，保持业务任务公平执⾏ 每⼀个进⾏都有个时间⽚，⽤完了下⼀个，排队，全部塞在内存⾥⾯的进程，在线⽤户就是⼀个session，cpu 会看⾥⾯有没有动作 ⼀个个过掉了，因为⽤户没有操作，没有⾏为，会花时间，基本上很少，切换的很快的，和cpu关联不⼤ 磁盘：⼀丁点关系 ⽹络：⼀丁点关系 对什么要求最⾼，什么就容易产⽣瓶颈，系统测试就是在⽊板⾥挑选⼀个短板， 并发⽤户数：秒杀了，同时在线做操作， 1：严格并发 所有的⼈再同⼀个时间做同⼀件事，同⼀时间点⼀个按钮 2：⼴义并发 不严格并发，你点你的按钮，我点我的按钮，你打开页⾯，我登录，你查询，我下单这也是并发 性能测试需要两个都在，极端情况下做⼀个最敏感的，秒杀双11抢购，平时有秒杀的，查询的，改订单的，等做成⼀个不同的场景出来 ⽤不同的jemert去洪他，所以性能测试只有⼀个jemeter是不合格的，只有⼀种场景不得⾏，（性能测试需要⼏个jemert，脚本需要⼏套） 极端的可能就⼀种情况，但是⼀般需要规划的：100个⽤户，25个登录，25注册，25查询，25评价 ⼀般严格并发和⼴义并发都要测试---这就是性能的规划了 并发⽤户数的计算公式 知道平均的每天多少访问量，⼀天内登录导退出的平均响应时间，总共观察多少时间得到⼀个这样的公式 每天多少访问量，每个⼈访问的时间，考察的时间长度（⼀天或者半天）来进⾏计算，就是平均并发⽤户量 3000⽤户，平均每天400个系统访问系统，典形⽤户⼀天只在8⼩时内使⽤改系统，从系统登录到退出系统的平均时间4⼩时 C=nL/T=400*4/8=200 得出并发⽤户数200 估算 C^=200+3*根号C 如果系统不熟悉，并发⽤户数怎么计算 并发⽤户数量的统计的⽅法⽬前没有准确的公式 不同系统会有不同的并发特点 假如QA系统统计并发⽤户数量的经验公式为：使⽤系统⽤户数量*(5%~20%) (系统注册⽤户数量的百分之5-20) 1w⼈注册，固安⼀下500⼈的并发量 前⾯⽤户量从0-500，系统还好的响应时间基本不变，后⾯⽤户量达到500了时候，突然升到很⾼，这⾥就是性能拐点， 到了这个临界点性能就很糟糕了，500⽤户量达到性能瓶颈了，⽤户响应时间超长，⽤户还可能没有响应了，500这个并发量就是 性能拐点，jemter有监听和统计报表4：吞吐量 吞吐量：单位时间内系统处理⽤户的请求数，单位时间，⽐如1个⼩时，系统让1w个⼈正常访问 吞吐率：单位时间变成1s，每秒钟多少，⼀般关注吞吐率，⼀秒钟能处理多少，这时候TPS出来，每秒钟处理的事务数 ⼀个事务可能包含⼏个消息，TPS吞吐率，js有这种空间计算的 吞吐率吞吐量有不同的⽅式，每秒钟多少字节，多少请求，⼀般使⽤请求数的⽐较多 吞吐量的估算计算公式 100个并发，每个VU间隔1s法出⼀个请求 吞吐量=100*1/1=100 图形分析 随着⽤户量的上升，吞吐量上升，再上升的时候就平了，并发⽤户再多的时候，不变了，瓶颈了，上不去了，饱和了，性能瓶颈了 这时候需要加⼀套服务器或者看⼀下内存满了还是cpu满了，还是磁盘满了，资源监控和分析 这⾥⾯出现饱和的基本上都是⽹络原因⽐较多，cpu和内存的问题不会⼀条线那么绝对会不变动，会有波浪 这时候可能是⽹络臃塞了，需要加带宽了，⽹络丢包了，很⽆情，满了就丢 内存满了会和磁盘进⾏交换，⽤交换空间，会震动⼀下 cpu满了有时候会下来⼀些，，空闲时间突然可能好了⼀点，会波浪线上上下下，⼀条线这么绝对可能就是⽹络 后⾯可以⽹络命令监控⼀下5：性能计数器（资源使⽤率） 性能计数器：描述服务器或操作系统性能的⼀些数据指标 ⽐如： 内存 cpu 磁盘等资源使⽤率6：思考时间 消息和消息之间留⼀个等待时间，发⼀条消息，然后等1s再发⼀条信息，更加真实模拟⽤户的⾏为， Think Time：业务⾓度来看，这个时间指⽤户进⾏操作时每个请求之间的间隔时间 在做性能测试时候，为了模拟这样的时间间隔，引⼊了思考时间这个概念，更加真实的模拟⽤户操作7：系统环境初始化：重点 ⽹络⽅⾯：注⼊延时 对于数据库：不是很敏感的数据，把数据库dump过来，导出来，备份还原进去、数据很敏感，根据数据的表格格式 姓名，密码，电话号码，邮箱，等，知道格式后使⽤数据库脚本创建就⾏了，模拟出来，构造出来 知道结构和量就⾏了，1千万的数据脚本刷进去就⾏了 对于在线⽤户数：warm up热机，热⾝，让⽤户跑进去，把内存填起来，不要为空，让系统接近于正在运⾏的系统，让系统查询速度更快 ，数据从磁盘进⼊内存的⼀个过程，正常跑的系统，⾥⾯⼤部分⽤户数据在内存⾥⾯的，速度更快， ⼀开始跑，特别是查询的时候，速度很慢，长时间跑的数据⽚和数据区在内存⾥都存在，直接从内存⾥调导cpu去 什么都没跑过的，什么都要从磁盘⾥⾯去拉，内存和磁盘速度相差⼏千⼏万倍的差别，性能之前需要热机 1：磁盘⽤户调⼊内存 2：让内存接近现实场景，更加精准 热机：jemeter先洪⼀洪，洪⼀段时间然后再开始算响应的时间，jemeter跑⼀跑再算时间，前⾯热机的时间不要算时间 尽量让⽤户都进去，跑半个⼩时之后再计算性能的响应时间，tps，资源使⽤率，系统进⼊稳定期才开始计算8：测试下这个web系统的性能，看能⽀持多少并发 在确定并发⽤户数之前，必须先对⽤户的业务进⾏分析，分析出其中的典形业务场景（⽤户最常见的，最关注的业务操作），然后基于场景获得其并发⽤户数 常见场景：访问⽹站⾸页，登录功能，核⼼业务功能，个⼈中⼼9：jemeter性能测试⼯具简介 多线程框架， 进程：启动jemeter是⼀个java进程 线程：java并发去创建⽤户数，这个⽤户数就是java进程⾥⾯的线程 多线程框架：jemeter⾥⾯可以创建很多线程数（⽤户数） 对服务器的模拟负载： 性能测试两个级别，⽤户线程级别的，⽤户进程级别的，⾏业⽤的⽐较多的都是线程级别的 jemeter可以模拟很多线程，⼀个线程就是⼀个⽤户数，然后去压测服务器，对服务器进⾏模拟负载的测试 模拟⼀千个⽤户在线：通过jemeter可以实现 ⽀持各种服务器的性能测试： web的，数据库，FTP的各式各样的都可以，可以专门测试某些接⼝，也可以测试对应的这个数据库都可以 开源，存java，可⼆次定制化开发 jemeter发tcp协议的时候，发现⾃带的tcp取样器有时候结尾是uf结尾的，有时候协议不太⽀持，这时候需要进⾏⼆次开发 10：jemeter运⾏环境搭建 jemeter下载好电脑有java环境就ok了 ⼯具⼀般不⽤最新的，除⾮需求新⼯具的新需求， jdk：⼀般是带开发⼩组件的，可以开发程序的⼯具包 jre：java运⾏时环境，如果只运⾏java程序要jre就⾏，不需要jdk jvm：java虚拟机 jmeter.bat windows批处理⽂件，jmeter在windows环境运⾏的按钮，双击就可以启动 jmeter.log jemeter⽇志⽂件，跑的东西都在这⾥⾯记录下来 jmeter.properties jemeter属性⽂件，很多属性在⾥⾯设置 jmeter.sh .sh表⽰linux服务器启动的执⾏⽂件 jmeter-server 启动单台jmeter在windows⾥⾯jmeter.ba这个就可以启动单台，如果通过分布式去做的话需要jmeter-server使⽤这个 分布式：⼀台电脑能承受多少⽤户数 每⼀条机器能创建多少个⽤户数： 内存（物理内存32g） jmeter本⾝是⼀个java进程，进程需要消耗⼀定的内存资源（堆内存） 所以⼀台机器能虚拟多少⽤户数，⼀个是本机物理内存多⼤，另⼀个是给jmeter这个进程多⼤的堆内存 端⼝号：端⼝号分配不均，不合理也达不到很好的发挥 所以很多时候虚拟5000个⽤户机器⽜逼就⾏了，还需要多台机器做分布式， 主机下⾯很多从机 如果需要虚拟4000个⽤户，找四台机器，主机下⾯四台从机，每个从机都是1000，主从的⽅式实现分布式 正常性能测试⼀台机器搞不定的， 分布式：负载均衡，⽤户负载，找⼏个哥们分担⽤户数 jmeter是java进程，每个进程会消耗⼀定的内存，所以打开jmeter的时候有个默认的堆内存，堆内存是提供java进⾏使⽤的内存空间 jmeter环境设置： jmeter home和path路径 dos运⾏命令：⾥⾯有个path路径，输⼊jmeter的时候会到每个path路径去找，有没有这个命令，有就能运⾏，没有就会提⽰不内部或者外部指令 找环境变量 ⽤户变量：a⽤户设置的变量b⽤户使⽤不了了，⼀般设置系统变量 系统变量： gui：带窗⼝的界⾯化模式，gui模式，jmeter⼀般不使⽤gui模式去做负载测试，因为gui会消耗⼀定的资源 windows和linux系统的差别：gui模式会有很多资源处理页⾯的⼀些操作，会消耗很多性能资源的，性能下降 这就是为什么设设置path路径使⽤命令⾏模式 HEAP：堆， jmeter配置了堆之后cmd显⽰得还是不会改，显⽰得时候写死了，设置8g显⽰还是256m，正常设置是⽣效得 这个只是个提⽰11：jmeter⼯具的使⽤ ⽂件 新建 模板：其他请求的模板（不太知道的接⼝不知道怎么写，⾥⾯对着写就⾏） 编辑 启⽤：某些原件本次测试不需要，右键禁⽤就可以，禁⽤后选项不起作⽤了 禁⽤： 运⾏： 远程启动：远程启动两台机器，多台机器，其他机器来跑也是可以的，脚本⾃⼰会同步的，不需要传，只要⾃⼰关联好 主机控制从机去运⾏（分布式） 参数化：怎么做，⽂件怎么放，放到那⾥去，复制⼏份，内容怎么分盘，放哪个⽬录，不同版本⽬录要求不⼀样 选项 ⼀些⽪肤外观或者语⾔的设置，放⼤缩⼩ 语⾔设置⽬前是临时设置，如果想永久⽣效需要修改jmeter.properties的37⾏，保持重启jmeter 下⾯还有⼀些分布式的设置也在jmeter.properties⾥，如下 Tools⼯具 创建html_report报告： 聚合报告的查看：聚合报告汇总的⼀个窗⼝信息 libei：请求的名称 样本：请求个数 平均值——最⼤值：响应时间，单位ms 异常：错误率 吞吐量TPS：单位时间内系统处理⽤户的请求数，单位时间，⽐如1个⼩时，系统让1w个⼈正常访问 接收： 发送： 12：jmeter⽣成html报告 ⼀：点击html_report ⼆：通过下⾯的页⾯使⽤csv⽂件⽣成报告 1：Results file：结果⽂件，两种格式，csv，grl都是数据⽂件，选择浏览，选中桌⾯的csv⽂件即可 2：user.preperfiles file：⽤户的属性⽂件，很多设置都在属性⽂件设置的，不同的属性⽂件代表jmeter配置不⼀样的 找到jmeter⽂件——>bin——>jmeter.properties 3：output directory：导出的html报告放在哪⾥，可以放在⼀个html_report的空⽬录去 4：generate report：点击⽣成报告，⽣成html页⾯，多少错误率，多少数据都能记录13：线程组，setup和teardown的区别 线程组：普通的线程组，正常运⾏的，初始化 setup：⽆论怎么放都是第⼀个运⾏的，与位置⽆关 teardown：⽆论怎么放都是最后与⼀个运⾏的，退出恢复的，环境清除14：jmeter性能测试脚本开发 ⼀：什么是jmeter脚本 俗称：⽤户操作被测软件系统某场景的动作流程 jmeter：⽤户操作被测软件系统某场景的请求 性能前功能肯定ok的，功能测试和性能测试最⼤的差别：功能⼀个⽤户就可以了，功能实现就ok了 性能测试需要n个⽤户，n个⽤户取决场景的需求，需要多少⽤户 ⽤户从1到n的区别 被测项⽬的性能测试，模拟⽤户量，并发数，不⽌⼀个⽤户，n个⽤户操作需要⼀个剧本， 脚本就是⽤户操作被测系统某些场景的动作流程，让⽤户⼲什么 jmeter操作的流程翻译成jmeter能识别执⾏的对应的脚本 性能测试脚本流程： 1：找到测试哪个场景， 2：场景如何去做，步骤 3：开发对应的脚本 脚本开发⼀开始都是⽤⼀个⽤户去跑，⼀个⽤户没有问题根据需求去并发n个⽤户去做性能测试，通了再说 ⼆：快速开发漂亮的脚本 准确：最基本要求，脚本可以正常运⾏，只是能通 快速：借助技术⼿动快速⾼效完成脚本开发 漂亮：脚本逻辑，维护性⾼ 整个性能测试重点是性能的监控分析调优 三：开发脚本⽅案 1："代理"剑 最合适的脚本⽅案：⽂档+fiddler抓包，最快速靠谱的， 通过jmeter代理录制的，这个脚本的录制脚本很乱，都是需要调试的，⼯作量也很⼤ jmeter有个代理服务器的原件，抓包⼯具和⼯具⾃带的录制都是代理的 代理在pc和server中间加个中转站，通过代理转发http请求，请求和响应都会在代理服务器全部捕获到 fiddler和jmeter的代理录制的⽅式都是⼀模⼀样的，所有录制都是辅助脚本开发的，15：jmeter脚本的保存 保存之后就有对应的⼯程了， 2：创建线程组，脚本在线程组使⽤，录制的地⽅放在这个⾥⾯去的 3：设置⼀个代理，jmeter本⾝有代理的，点击⼀下右键增加⾮测试元件，选择http代理服务器 如下： ⽬标控制器就是脚本放在什么地⽅的：选择测试计划>线程组 global settings：代理服务器的端⼝号，浏览器访问的时候就需要经过这个代理了，pc浏览器也需要设置包经过代理 pc浏览器设置⼿动代理，让他去访问这个代理服务器，抓取对应数据，保存到脚本 浏览器设置代理服务器如下 127.0.0.1 8888 然后点击保存 浏览器设置了代理我们的web端现在是访问不了服务器的，因为jmeter的代理没开，需要点击启动打开⼀下 然后启动jmeter的代理服务器，代理就是jemert本⾝，点击⼀下上⾯图⽚的启动按钮，现在就可以进⾏抓包了 现在jmeter录制的脚本很粗糙，⾥⾯很多静态资源，图⽚的，js的，增加⼀个排除模模式 先过滤掉这四个，都是常⽤的，还有js也可以过滤 现在过滤⼀部分请求了可以少抓很多请求了，过滤，不过滤太⿇烦了 上⾯就是代理服务器的录制⽅法：两⼤步 1：浏览器代理的设置 2：jmeter代理的设置16：badboy录制脚本 现在很少⽤了，已经不更新了，也能录制脚本17：fiddler进⾏脚本录制（把抓包的会话转成jmx⽂件） fiddler原理：正向代理，打开fiddler⾃⼰打开代理，关闭的时候⾃⼰关闭代理 fiddler抓包后——>file——>export sessions——>all Sessions——>导出⼀个jmx⽂件 jmx⽂件直接拖到jmeter⾥⾯就⾏19：⽂档+fiddler开发脚本是最快的，实在不会写还可以借助录制的脚本对⽐⼀下，看录制本⾝怎么构建请求的 ⽂档为主还是必须的20：token脚本实战 任何脚本⾥⾯都需要创建⼀个线程组，线程组⾥有⽤户数， ⼀百个客户，五百个客户都是在线程数⾥⾯设置的，开发前期都选择⼀，搞通了再往下 ⼀：线程⾥⾯增加⼀个什么协议的，⽐如取样器选择对应的哪个就⾏了 如下 选择http请求，然后在页⾯修改⼀下接⼝名称，添加注释 然后⼀下基本信息按照接⼝⽂档填写：ip地址，端⼝号，请求⽅式，路径，编码（看请求，如果有中⽂加utf-8就可以了，没有就不要写）如下 接⼝名称，协议，ip、地址，端⼝号，⽅式，路径必须填写 参数：⼀般表单形式⽐较多，变量等于值这种类型 消息体数据：⼀般放json格式的，或者xml格式的，也可以放表单（a=1&c=2） ⽂件上传：⽂件上传的接⼝⾥⾯需要放到，⽐如⽂件路径，⽂件名称，⽂件格式 ⼆最后记得写⼀下请求头，很多时候默认版本不⼀样的，写⼀下： 名称：Content-Type 值：application/json 写在请求头⾥⾯ http请求头的添加需要配置原件：如下线 程组右击⿏标 找到http信息头管理器，整个jmeter有个很关键的东西：作⽤域： 消息头管理器放在整个线程组⾥⾯表⽰整个线程组所有请求都是共享它的， 所有如果不想在整个线程组⽣效，只是单个接⼝⽣效，把针对这个请求的请求头拖拽到get_token这个请求⾥⾯就⾏了 现在消息头管理器就到接⼝⾥⾯去了，作⽤域变了，只对这个请求有作⽤ 重点 操作如下： 基本请求和头写好了后，还需要⼀个监听的 如下： 三：增加监听器 添加查看结果树后点run⼀下，请求就成功了，很简单 现在就能成功看到响应结果，这个接⼝就完成了，单个接⼝ok 还可以切换格式查看请求结果 如果想把参数提取出来：输⼊ $.token test⼀下就可以了 把这个值复制给⼀个变量，以后所有的接⼝都可以使⽤这个变量了，token共享了，关联接⼝，其他接⼝都需要这个令牌直接使⽤这个变量，参数化来做， ⽤的时候把变量放到头⾥⾯，这样就⾏了 后续响应数据是json的不要⽤正则，$.token 这个更简单，错不了，很清晰（json提取器） 后续接⼝需要⽤到这个接⼝的token的，关联技术，获取token复制给变量就可以使⽤了， 增加⼀个后置处理器，json提取器21：性能测试规范流程 场景提取 脚本开发 场景设计 场景执⾏ 监控分析 调优 回归 22:jmeter主要元件的讲解 配置元件 监听器元件 其他常⽤元件 什么场景需要什么元件get到23：配置元件 config http请求默认值： http消息头管理器： http cookies管理器： http cache管理器：缓存 ⼀：请求默认值 1：保存⼀个测试计划：类似⼯程⼀样的东西，计划不要放在bin⾥⾯，千万谨记：如下保存，这是⼀个⼯程，保存完成之后是⼀个测试计划 2：有了测试计划后增加⼀个线程组，本⾝性能测试就是多组账户和⽤户的，并发数,线程数就代表⽤户数 本⾝jmeter是多线程的，Ld有个多线程模式 3:线程组增加好了之后增加⼀个请求叫 取样器，增加http请求 80：http默认端⼝ 8080：tomcat默认端⼝ 8888：⼀般是代理服务器⽤的端⼝号 443：https的默认端⼝ 4:填写http接⼝请求信息：参数和消息体数据和⽂件上传三个是互锁的，只能填写⼀个 参数填写表单，消息体数据写json，xml，表单都可以 5：使⽤查看结果树查看结果是否成功 监听器就是查看结果的，通过查看结果树的响应查看结果 前期调试使⽤⼀个线程组，脚本正确再考虑并发，脚本通了才⾏ 返回绿⾊的不代表成功，只是说明有返回，需要看请求和响应数据是不是正常 6:需要增加⼀个http——>配置元件——>http信息头管理器 这个元件是有作⽤域的，如果放在线程组下⾯会对线程组所有的请求都是共享的 如果只是单个接⼝是有拖到登录接⼝⾥⾯去，改变作⽤域 填写消息头是个表单形式 7：请求头还需添加cookie cookie是通过⼀个请求获取的， 登录接⼝第⼀次直接访问不得⾏的，需要前⾯加⼀个访问⾸页获取cookie的请求 访问⾸页接⼝可以获取cookie值。
Jmeter聚合报告---测试结果分析
Jmeter聚合报告---测试结果分析当我们测试完后，最关⼼就是结果数据了，下⾯⼀起来分析Jmeter聚合报告数据。
⾸先来看下Jmeter的help是如何解释这些含义的。
1、Label - The label of the sample. If "Include group name in label?" is selected, then the name of the thread group is added as a prefix. This allows identical labels from different thread groups to be collated separately if required.2、Samples - The number of samples with the same label3、Average - The average time of a set of results4、Median - The median is the time in the middle of a set of results. 50% of the samples took no more than this time; the remainder took at least as long。
5、90% Line - 90% of the samples took no more than this time. The remaining samples took at least as long as this. (90th percentile)6、95% Line - 95% of the samples took no more than this time. The remaining samples took at least as long as this. (95th percentile)7、99% Line - 99% of the samples took no more than this time. The remaining samples took at least as long as this. (99th percentile)8、Min - The shortest time for the samples with the same label9、Max - The longest time for the samples with the same label10、Error % - Percent of requests with errors11、Throughput - the Throughput is measured in requests per second/minute/hour. The time unit is chosen so that the displayed rate is at least 1.0. When the throughput is saved to a CSV file, it is expressed in requests/second, i.e. 30.0 requests/minute is saved as 0.5.12、Received KB/sec - The throughput measured in received Kilobytes per second13、Sent KB/sec - The throughput measured in sent Kilobytes per second我⽤百度翻译了⼀下，⼤致意思如下：1、Label - 请求对应的name属性值。
jmeter之jtl文件解析（生成测试报告）
jmeter之jtl⽂件解析（⽣成测试报告）我们知道命令⾏的⽅式执⾏完成jmeter后，会⽣成jtl⽂件，⾥⾯打开后就是⼀⾏⾏的测试结果，<httpSample t="1" lt="1" ts="1450684950333" s="true" lb="app.testdelay" rc="200" rm="OK" tn="appdelay-3000g3m 1-1" dt="" by="2265"/>t表⽰从请求开始到响应结束的时间lt表⽰整个的空闲时间ts表⽰访问的时刻s表⽰返回的结果true表⽰成功，false表⽰失败lb表⽰标题rc表⽰返回的响应码rm表⽰响应信息tn表⽰线程的名字“1-138”表⽰第1个线程组的第138个线程。
dt表⽰响应的⽂件类型by表⽰请求和响应的字节数即便知道每个代表的含义，但是我们⾁眼还是难以直观的看到性能如何，所以我们可以将jtl⽂件进⾏转换，转成⾁眼能够直观看懂的图表、csv等形式，下⾯讲解jtl⽂件转换的⼏种⽅式：(jmeter系列博⽂⽤的例⼦都是并发测试百度接⼝，由于百度本⾝机制不允许短时间并发访问所以看到我的结果都是失败的，这⾥做下说明，各位真实测试使⽤⾃⼰的jmx脚本的时候⼀般不会如此)1：命令⾏模式将jtl转成测试图表-注意此⽅法只使⽤jmeter3.0以后版本第⼀种：在测试过程中将jtl转成测试报告(在jmeter的bin⽬录下执⾏)./jmeter -n -t baidu_requests_results.jmx -r -l baidu_requests_results.jtl -e -o /home/tester/apache-jmeter-3.0/resultReport参数说明：-n : ⾮GUI 模式执⾏JMeter-t : 执⾏测试⽂件所在的位置及⽂件名-r : 远程将所有agent启动⽤在分布式测试场景下，不是分布式测试只是单点就不需要-r-l : 指定⽣成测试结果的保存⽂件， jtl ⽂件格式-e : 测试结束后，⽣成测试报告-o : 指定测试报告的存放位置-o 指定的⽂件及⽂件夹，必须不存在，否则执⾏会失败，对应上⾯的命令就是resultReport⽂件夹必须不存在否则报错如上命令执⾏，可以看到控制台开始打印数据了运⾏完成后，可以在指定的⽬录下看到⽣成结果⽂件夹/home/tester/apache-jmeter-3.0/resultReport我们可以将该⽂件夹下载到本地windows机器，然后⽤浏览器打开index.html⽂件就能看到报告内容了⾸页Dashboard:解释：file：⽂件名start time：开始时间end time：结束时间filter for display：过滤器APDEX(Application performance Index)：应⽤程序性能指标，计算每笔交易APDEX的容忍和满⾜阈值基于可配置的值，范围在 0-1 之间，1表⽰达到所有⽤户均满意T(Toleration threshold)：容忍或满意阈值F(Frustration threshold)：失败阈值requests summary中KO指失败率，OK指成功率⾸页Dashboard:页⾯滚动条往下拉：解释：statistics：数据分析，基本将 Summary Report 和 Aggrerate Report 的结果合并，含义分别为：请求名称、请求数⽬、失败请求数⽬、错误率(本次测试中出现错误的请求的数量/请求的总数)、90%⽤户响应时间、95%⽤户响应时间、99%⽤户响应时间、吞吐量(吞吐量——默认情况下表⽰每秒完成的请求数Request per Second，当使⽤了 Transaction Controller 时，也可以表⽰类似 LoadRunner 的 Transaction per Second 数)、Kb/sec(每秒从服务器端接收到的数据量，相当于LoadRunner中的Throughput/Sec)、最⼩响应时间、最⼤响应时间errors：错误情况，依据不同的错误类型，将所有错误结果展⽰Chart-Over Time-Response Times Over Time：随着时间推移响应时间变化趋势图可以看到历时3分钟，响应时间由0.334ms慢慢下滑到0.225msChart-Over Time-Bytes Throughput Over Time：随着时间推移每秒接收和请求字节数变化趋势图，蓝⾊为每秒发送字节数，黄⾊为每秒接收字节数：Chart-Over Time-Latencies Over Time：随着时间推移平均响应延时趋势图，记录客户端发送请求完成后，服务器端返回请求之前这段时间由于我测试⽤的并发请求百度，请求都被拒绝了，并没有收到从服务端返回的请求，所以这⾥看到⼀条0的线以上就是over time栏的所有图表，除了over time还有throuput和response times栏throuput栏：Throughput栏包括：hits per second：每秒点击率codes per second：每秒状态码数量Transactions per second：每秒事务量Response Time Vs Request: 响应时间点请求的成功/失败数Latency Vs Request: 延迟时间点请求的成功/失败数Response Times栏：response times栏包括：Response Time Percentiles: 响应时间百分⽐Active Threads Over Time: 随着时间推移活跃线程数Time Vs Threads: 测试过程中的线程数时续图Response Time Distribution: 响应时间分布第⼆种：使⽤之前的测试结果，⽣成测试报告./jmeter -g baidu_requests_results.jtl -e -o /home/tester/apache-jmeter-3.0/resultReport-g : 指定已存在的测试结果⽂件-e ：测试结果后，⽣成测试报告-o : 指定测试报告的存放位置-o 指定的⽂件及⽂件夹，必须不存在，否则执⾏会失败第⼀种和第⼆种其实最终都依赖⽣成的jtl⽂件，将jtl⽂件⽣成测试报告。
jmeter报告表格
jmeter报告表格Apache JMeter 是一个开源的、用于进行性能测试和功能测试的Java 应用程序。
它主要用于对静态和动态资源进行负载测试，但也用于功能测试和性能测量。
JMeter 允许用户通过创建和执行测试脚本来模拟大量用户对应用程序的请求，并生成详细的报告来分析性能。
在JMeter 中，测试结果通常以表格的形式呈现，这些表格包含了关于测试运行的各种指标和数据。
以下是JMeter 报告中常见的几种表格类型及其说明：1. Aggregate Report (聚合报告)Label: 测试元素的名称。
# Samples: 总共发送的请求数量。
Average: 平均响应时间。
Min: 最小响应时间。
Max: 最大响应时间。
Error %: 失败的请求百分比。
Throughput: 每秒完成的请求数（吞吐量）。
KB/sec: 每秒接收的数据量。
Avg. Bytes: 平均每个请求的字节数。
2. View Results in Table (以表格形式查看结果)这是一个更详细的报告，列出了每个请求的详细信息，包括请求名称、开始时间、响应时间、状态码等。
3. Graph Results (图形化结果)这个表格以图形形式显示响应时间，可以直观地看到响应时间的波动和分布情况。
4. Summary Report (总结报告)类似于聚合报告，但提供了更多的统计数据，如标准偏差和中位数。
5. Transactions per Second (每秒事务数)显示每秒完成的事务数，有助于分析系统的吞吐量。
6. Response Times Over Time (随时间变化的响应时间)显示响应时间如何随时间变化，有助于识别性能瓶颈或资源争用问题。
7. Latency Over Time (随时间变化的延迟)显示延迟如何随时间变化，延迟是指从发送请求到收到响应的时间。
8. Connect Time Over Time (随时间变化的连接时间)显示建立连接所需的时间如何随时间变化。
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JMeter测试数据和测试结果分析图表聚合报告：
测试数据统计与分析：
一、图形报表
图表底部参数的含义如下：
样本数目是总共发送到服务器的请求数。
最新样本是代表时间的数字,是服务器响应最后一个请求的时间。
吞吐量是服务器每分钟处理的请求数。
平均值是总运行时间除以发送到服务器的请求数。
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。
偏离表示服务器响应时间变化、离散程度测量值的大小，或者，换句话说，就是数据的分布。
二、聚合报告
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。
三、使用分析
在测试过程中，平均响应时间是我们性能测试的一个重要衡量指标，但是在测试中，特别是在聚合报告中，得出的90%Line,我这里参考《《LoadRunner 没有告诉你的》之一——描述性统计与性能结果分析》，我认为90%Line等同于该文作者提出的90%响应时间,这个数
值对我们性能测试分析也很有参考价值。
90%响应时间是说在发送的请求中，90%的用户响应时间都比得到的数值上要短，同时说明，一个系统在应用时，90%的用户响应时间都能达到这个数值，那么就为系统性能分析提供了很好的参考价值。
四、参数意义。
样本数目：总共发送到服务器的请求数。
最新样本：代表时间的数字,是服务器响应最后一个请求的时间。
吞吐量：服务器每分钟处理的请求数。
平均值：总运行时间除以发送到服务器的请求数。
中间值：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。
偏离：服务器响应时间变化、离散程度测量值的大小，或者，换句话说，就是数据的分布。
关于你说的测试值范围，可根据你的不同测试目的进行设置。
简单来讲，线程数代表有多少个线程，也就是代表多少个用户；Ramp-Up Period(in-seconds)代表隔多长时间执行，0代表同时并发;循环次数就是代表执行几次。
统计中值就是你把数列从小到大或从大到小排列，中间那个就是啦，样本量为奇数时就是（n+1)/2，偶数时是两个值的平均数
平均值就更容易拉，就是所有数的和/n，n为样本容量。