jmeter聚合报告
Jmeter聚合报告
Jmeter 测试结果分析之聚合报告简介聚合报告(aggregate report)对于每个请求，它统计响应信息并提供请求数，平均值，最大，最小值，错误率，大约吞吐量(以请求数/秒为单位)和以kb/秒为单位的吞吐量吞吐量是以取样目标点的视角来统计的(例如：HTTP请求样例中设置的远程服务器). JMeter会把已生成请求的总响应时间考虑在内，所以，如果相同线程组中有其它取样器或定时器，将增加总时间，进而减少吞吐量的值。
因此，两个仅名称不同的取样器，其吞吐量为该两个取样器吞吐量总和的一半。
正确的选择取样器名字对于重聚合报告中获取最佳的结果来说很重要。
个人理解：不管是否有其它取样器还是定时器，这里主要是基于时间和请求数的计算，吞吐量= 请求数/总时间，拿定时器来说，它具有线程延迟功能，不增加请求数的情况下，增大总时间，自然吞吐量就减少了。
这笔者做了个实验，每次运行一次，每次手动运行，且每次运行前不清空结果，运行测试，查看聚合报告显示。
因为手动运行，每两次运行期间，都有空闲期，在这段空闲期有时候还比较长，几分钟到几十分钟不等。
结果发现，聚合报告是累加的，即每次运行的结果统计都是基于前一次运行的结果进行统计，包括发起的请求样本数等都是叠加的，比如我11:00运行一次，发起10个请求，11:20运行一次，发起10个请求，这时聚合报告显示请求数为20个，而此时的吞吐量和第一次运行相差甚远，个人猜测它把11：00到11：20期间非运行状态的时间也算进去了。
所以，总时间大大增加。
不勾选“标签中不包含名称（include group name in label）”复选框注意：使用聚合报告时，测试计划中不要用相同的的请求取样器名称表头说明：Label - 如图，在不勾选"Include group name in label?"复选框的情况下，为请求取样器的名称，否则为“请求取样器所在线程组:请求取样器名称”# Samples - 用同一个请求取样器，发送请求的数量(注意：该值是不断累计的)。
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聚合报告中样本数和平均值的关系
一、jmeter聚合报告简介Jmeter是一个功能强大的性能测试工具，通过对系统进行压力测试，可以发现系统的性能瓶颈，评估系统的稳定性和可靠性。
在使用jmeter进行测试后，可以通过生成聚合报告来查看测试结果和性能指标。
二、样本数和平均值的关系1. 样本数的含义样本数是指在测试过程中发送的请求个数。
在聚合报告中，会显示每个请求的样本数，包括成功的和失败的请求。
2. 平均值的含义平均值是指在所有样本中的响应时间的平均值。
它是所有样本响应时间的总和除以样本数得到的。
在聚合报告中，会显示每个请求的平均响应时间。
3. 样本数和平均值的关系在聚合报告中，样本数和平均值的关系非常密切。
样本数的增加会对平均值产生影响，可以通过以下几点来说明它们之间的关系：三、样本数增加会对平均值产生的影响1. 提高统计结果的准确性当样本数增加时，平均值会更加接近真实值，因为有更多的样本可以用来计算平均值，从而减小了测量误差，提高了统计结果的准确性。
2. 减小随机因素对平均值的影响当样本数较少时，由于随机因素的影响，平均值会更加不稳定。
而当样本数增加时，随机因素对平均值的影响会减小，平均值会更加可靠。
3. 判断系统性能的稳定性通过观察样本数和平均值的变化趋势，可以更好地判断系统的稳定性。
如果样本数增加而平均值波动较小，则说明系统的性能相对稳定。
4. 提高结果的可信度当样本数增加时，可以更加确信聚合报告中显示的平均值是具有代表性的，而不是受到样本数量的影响而偏离真实值。
四、结论样本数和平均值在jmeter聚合报告中扮演着重要的角色，它们之间的关系对于评估系统性能和稳定性至关重要。
通过增加样本数可以提高聚合报告中平均值的准确性和可信度，从而更好地评估系统的性能状况。
在进行压力测试时，应该重视样本数和平均值之间的关系，并根据实际情况来调整测试用例和样本数，以得到更加准确和可靠的测试结果。
五、适当增加样本数的注意事项1. 测试环境的限制在增加样本数时，需要考虑测试环境的限制。
使用jmeter做简单的压测（检查点、负载设置、聚合报告）
使⽤jmeter做简单的压测（检查点、负载设置、聚合报告）1、添加断⾔（检查点） 在需要压测的接⼝下添加--断⾔--响应断⾔，取接⼝响应中包含有的数据即可检查点HTTP请求-->断⾔-->响应断⾔1.名称、注释2.Apply to//作⽤于哪⾥(1)主请求和⼦请求(2)主请求(3)⼦请求(4)⽤户使⽤的变量名3.要测试的响应字段(1)响应⽂本//以⽂本的形式(2)响应代码//200(3)响应信息//OK(4)响应头(5)请求头(6)URL样本//断⾔url⾥⾯(7)Document(text)//Document模式(8)忽略状态//不管状态码是多少(9)Request Data//请求的参数4.模式匹配规则包括、匹配（匹配就是Equals）、Substring//⼦字符串就是包括的意思、否（不包括）、或者（两个以上的检查点，只要包括⼀个就算通过）5.要测试的模式填写检查内容6.Custom failure message可以填写检查失败打印的信息//jmter断⾔成功查看结果树中不显⽰，失败才显⽰如果断⾔成功想查看结果HTTP请求-->断⾔-->断⾔结果断⾔结果中：断⾔成功后，只会打印出断⾔成功的HTTP请求的名称，不会打印断⾔的内容，断⾔失败才会打印HTTP请求的名称和断⾔的内容 在响应断⾔⾥⾯添加需要断⾔的结果 断⾔成功的，jmeter不做任何提⽰ 断⾔不成功时，会报错提⽰2、线程组上设置线程数（负载数）、循环次数、压测时间***线程组1.名称/注释：为线程组起名字。
2.在取样器错误后要执⾏的动作（1）继续（常⽤）//线程出现错误后继续运⾏（2）开始下⼀个循环 //如果第7次循环错误了，那就开始执⾏第8次循环（3）停⽌线程（停⽌整个线程及循环，开始下⼀个线程）（4）停⽌测试//慢慢停（5）⽴即停⽌//相当于直接关机，容易造成数据丢失3.线程属性（1）线程属性－线程数（相当lr于Vu）//windows⼀般最⼤线程数1000。
【转】Jmeter性能测试报告解析
【转】Jmeter性能测试报告解析报告解析1、Aggregate Report 解析 Aggregate Report 是 JMeter 常⽤的⼀个 Listener，中⽂被翻译为“聚合报告”。
今天再次有同⾏问到这个报告中的各项数据表⽰什么意思，顺便在这⾥公布⼀下，以备⼤家查阅。
如果⼤家都是做Web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。
Label：每个 JMeter 的 element（例如 HTTP Request）都有⼀个 Name 属性，这⾥显⽰的就是 Name 属性的值 #Samples：表⽰你这次测试中⼀共发出了多少个请求，如果模拟10个⽤户，每个⽤户迭代10次，那么这⾥显⽰100 Average：平均响应时间——默认情况下是单个 Request 的平均响应时间，当使⽤了 Transaction Controller 时，也可以以Transaction 为单位显⽰平均响应时间 Median：中位数，也就是 50％⽤户的响应时间 90% Line：90％⽤户的响应时间 Note：关于 50％和 90％并发⽤户数的含义，请参考下⽂ /jackei/archive/2006/11/11/557972.html Min：最⼩响应时间 Max：最⼤响应时间 Error%：本次测试中出现错误的请求的数量/请求的总数 Throughput：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 基本知识： 1、吞吐量：是指在没有帧丢失的情况下，设备能够接受的最⼤速率。
jmeter聚合报告中吞吐里量计算误差
jmeter聚合报告中吞吐里量计算误差JMeter是一款常用的性能测试工具，可以用于模拟多种场景下的并发访问、压力测试等。
在进行性能测试时，我们通常会关注吞吐量这个指标，它反映了系统在单位时间内处理的请求数量。
然而，在使用JMeter生成的聚合报告中，吞吐量计算可能存在一定的误差。
本文将从几个方面分析JMeter聚合报告中吞吐量计算误差的原因，并提供一些解决方案。
我们需要了解一下JMeter聚合报告中吞吐量的计算方式。
JMeter 通过统计采样器的请求数量以及测试持续时间来计算吞吐量。
具体计算公式为：吞吐量 = 请求数量 / 测试持续时间。
然而，在实际测试中，由于多种因素的影响，这个计算结果可能与实际情况存在误差。
一种可能的误差来源是测试环境的影响。
在真实的生产环境中，系统的吞吐量通常会受到多种因素的制约，如网络带宽、服务器负载、数据库性能等。
而在测试环境中，这些因素可能会有所不同，导致测试结果与实际情况存在差异。
为了减小这种误差，我们可以尽量模拟真实的生产环境，使用真实的测试数据，并对测试环境进行合理的配置。
另一个可能的误差来源是测试样本的选择。
JMeter默认情况下会对每个采样器的响应时间进行统计，并将结果加权平均得到整体的吞吐量。
然而，在实际测试中，我们可能只关注某些特定的采样器，而忽略其他采样器的结果。
这样就会导致吞吐量的计算结果不准确。
为了减小这种误差，我们可以通过设置包含或排除特定的采样器，来选择我们感兴趣的测试样本。
JMeter聚合报告中吞吐量的计算还受到采样器的配置和运行时的影响。
例如，如果我们设置了固定的并发用户数，那么吞吐量的计算结果就会受到这个并发用户数的限制。
同样地，如果我们在测试期间动态地增加或减少并发用户数，那么吞吐量的计算结果也会受到影响。
为了减小这种误差，我们可以根据实际情况设置合理的并发用户数，并在测试期间保持稳定。
JMeter聚合报告中吞吐量的计算还受到测试数据的影响。
Jmeter中聚合报告参数无值问题
Jmeter中聚合报告参数⽆值问题使⽤Jmeter做webservice的压⼒测试，请求类型是Java请求，测试发现聚合报告（Aggregate Report）中除了#Samples 样本参数外别的值都为0,。
查看了⽹上⼀些博客的Jmeter聚合报告参数含义，全贴出来：Label：每个 JMeter 的 element（例如 HTTP Request）都有⼀个 Name 属性，这⾥显⽰的就是 Name 属性的值#Samples：表⽰你这次测试中⼀共发出了多少个请求，如果模拟10个⽤户，每个⽤户迭代10次，那么这⾥显⽰100Average：平均响应时间——默认情况下是单个 Request 的平均响应时间，当使⽤了 Transaction Controller 时，也可以以Transaction 为单位显⽰平均响应时间Median：中位数，也就是 50％⽤户的响应时间90% Line：90％⽤户的响应时间Note：关于 50％和 90％并发⽤户数的含义，请参考下⽂Min：最⼩响应时间Max：最⼤响应时间Error%：本次测试中出现错误的请求的数量/请求的总数Throughput：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开始以为是setSampleLabel的⼊参问题，照着原有⼀个运⾏过的测试代码添加删除，⼀运⾏有值了，然后改了⼊参，还是有值。
最后发现是没有在调⽤测试⽅法完后添加⼀个SampleResult实例的sampleEnd()⽅法。
jmeter聚合报告 事务吞吐量与子请求的吞吐量
jmeter聚合报告事务吞吐量与子请求的吞吐量JMeter聚合报告是性能测试中非常重要的一部分，它提供了对性能测试结果的全面分析和统计信息。
其中，事务吞吐量与子请求的吞吐量作为评估性能的重要指标，需要我们关注和理解。
一、了解JMeter聚合报告JMeter是一款开源的性能测试工具，通过模拟不同负载条件下的用户行为，来评估被测系统的性能表现。
在性能测试完成后，JMeter会生成聚合报告，其中包含了大量的统计数据，帮助我们了解系统在不同压力下的表现情况。
二、事务吞吐量和子请求的吞吐量在JMeter聚合报告中，事务吞吐量和子请求的吞吐量是两个重要的性能指标。
1. 事务吞吐量事务是指在测试过程中完成的一个操作或一组操作，比如用户登录、浏览商品、提交订单等。
事务吞吐量表示每秒钟完成的事务数量，它反映了系统处理能力的一个重要指标。
当系统的事务吞吐量达到峰值时，通常会导致系统的性能下降，因此我们需要关注事务吞吐量是否达到预期的要求。
2. 子请求的吞吐量子请求是指事务中涉及到的具体请求，比如访问某个URL、查询数据库等。
子请求的吞吐量表示每秒钟完成的子请求的数量，它可以帮助我们更细致地分析系统的性能瓶颈。
通过观察子请求的吞吐量，我们可以了解到系统中具体的接口、服务或资源是否存在性能问题，从而有针对性地进行优化和改进。
三、如何分析聚合报告中的吞吐量指标在JMeter聚合报告中，通常会包含事务吞吐量和子请求的吞吐量的统计数据，比如平均吞吐量、最大吞吐量、最小吞吐量等。
针对这些数据，我们可以进行如下的分析和思考：1. 对比不同压力条件下的吞吐量数据，看是否存在性能瓶颈。
2. 观察吞吐量的曲线图，了解系统在测试过程中的性能波动情况。
3. 分析事务吞吐量和子请求的吞吐量的比例，判断系统中是否存在某个特定的子请求影响了整体性能。
四、个人观点和理解在我看来，事务吞吐量和子请求的吞吐量是评估系统性能的重要指标，通过对这两个指标的全面分析，我们可以更好地了解系统的性能表现、定位性能瓶颈，并做出针对性的优化和改进。
JMeter测试报告
JMeter测试报告⼀、聚合报告1、90%百分位值为230ms，在发送100笔请求过程中，聚合报告会实时给请求耗时进⾏由⼩到⼤⾏排序，排序后的第90个请求耗时为230ms，也就是说前90笔请求中耗时最长的是230ms（其余90%百分位，95%百分位道理类似就不占篇赘述了），聚合报告平均值要与百分位值结合来看。
2、经常有的同学直接把聚合报告中的吞吐量当作TPS来看,这种做法是相当不严谨的。
那么聚合报告中的吞吐量什么情况下可以看成TPS?从严格意义来讲就是交易成功率为100%；还有⼀种情况是：交易失败率在你可以接受的范围内（对当前测试整体结果影响不⼤，到了可以忽略的程度）。
⼆、html报告性能测试⼯具Jmeter由于其体积⼩、使⽤⽅便、学习成本低等原因，在现在的性能测试过程中，使⽤率越来越⾼，但其本⾝也有⼀定的缺点，⽐如提供的测试结果可视化做的很⼀般。
不过从3.0版本开始，jmeter引⼊了Dashboard Report模块，⽤于⽣成HTML类型的可视化图形报告（3.0版本的Dashboard Report模块会中⽂乱码，因此建议使⽤3.0以上的版本）。
1、利⽤已有.jtl⽂件⽣成报告之前的博客介绍过如何在，如果已经有经过测试⽣成的.jtl⽂件，可以利⽤该⽂件直接⽣成HTML可视化测试报告。
进⼊jmeter的bin⽬录下，输⼊如下命令：jmeter -g test.jtl -o /path# -g：后跟test.jtl⽂件所在的路径# -o：后跟⽣成的HTML⽂件存放的路径PS：如果是在Windows环境命令⾏运⾏，必须指定⽣成的HTML⽂件存放⽂件夹，否则会报错；如果是linux环境，如指定路径下不存在该⽂件夹，会⽣成对应的⽂件夹存放报告⽂件！2、⽆.jtl⽂件⽣成测试报告如果还未⽣成.jtl⽂件，则可以通过如下命令，⼀次性完成测试执⾏和⽣成HTML可视化报告的操作，进⼊jmeter的bin⽬录下，输⼊如下命令（linux系统和windows系统命令⼀样）需要注意的是，⽣成的.jtl⽂件路径下，不能存在同名的.jtl⽂件，否则会执⾏失败。
分析JMeter聚合报告中的各项指标
分析JMeter聚合报告中的各项指标Label：每个 JMeter 的 element（例如 HTTP Request）都有⼀个 Name 属性，这⾥显⽰的就是 Name 属性的值#Samples：表⽰你这次测试中⼀共发出了多少个请求，如果模拟10个⽤户，每个⽤户迭代10次，那么这⾥显⽰100Average：平均响应时间——默认情况下是单个 Request 的平均响应时间，当使⽤了 Transaction Controller 时，也可以以Transaction 为单位显⽰平均响应时间。
单位msMedian：中位数，也就是 50％⽤户的响应时间90% Line：90％⽤户的响应时间Min：最⼩响应时间Max：最⼤响应时间Error%：本次测试中出现错误的请求的数量/请求的总数Throughput：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，相当于中的Throughput/Sec结论：1. 90％⽤户响应时间在 Jmeter中是可以设置的，你可以改为80％或95％；设置⽅法：找到bin⽬录下的jmeter.properties⽂件，修改aggregate_rpt_pct3=99.99，重启jmeter。
2. 对于这个表，LoadRunner中是没有直接提供的，你可以把LR中的原始数据导出到Excel中，并使⽤Excel中的PERCENTILE 函数很简单的算出不同百分⽐⽤户请求的响应时间分布情况；3.从上⾯的表中来看，对于Home Page来说，平均事务响应时间(MEAN)只同70％⽤户响应时间相⼀致。
也就是说假如我们确定Home Page 的响应时间应该在5秒内，那么从平均事务响应时间来看是满⾜的，但是实际上有10-20％的⽤户请求的响应时间是⼤于这个值的；对于Page 1也是⼀样，假如我们确定对于Page 1 的请求应该在3秒内得到响应，虽然平均事务响应时间是满⾜要求的，但是实际上有20-30％的⽤户请求的响应时间是超过了我们的要求的；4. 你可以在95 th之后继续添加96/ 97/ 98/ 99/ 99.9/ 99.99 th，并利⽤Excel的图表功能画⼀条曲线，来更加清晰表现出系统响应时间的分布情况。
jmeter聚合报告
jmeter聚合报告JMeter是一款非常流行的性能测试工具，它可以帮助开发人员测试他们的应用程序在不同负载和压力下的性能。
而聚合报告则是JMeter提供的一种重要功能，用于分析和展示测试结果的详细信息。
一、什么是JMeter聚合报告？JMeter聚合报告是一个综合统计信息的报告，它汇总了所有执行的请求的结果，用于提供性能指标、错误信息以及其他有关测试的重要信息。
聚合报告的目的是帮助开发人员更好地了解应用程序是否满足性能要求，并且确定性能瓶颈所在，以便进行优化。
二、聚合报告的结构和内容聚合报告由多个部分组成，每个部分都提供不同级别的信息。
以下是一些常见的聚合报告内容：1. 概要信息：概要信息提供了整体的测试结果，包括请求总数、平均响应时间、错误率等。
通过概要信息，我们可以快速了解整个测试的总体情况。
2. 图表和图形：聚合报告还提供了多个图表和图形，用于更直观地展示测试结果。
这些图表可以显示各个请求的响应时间、吞吐量和并发用户数等。
通过图表的对比和观察，我们可以找到性能问题的线索。
3. 错误信息：聚合报告还会列出执行过程中出现的错误。
这些错误可能是服务器错误、连接错误或其他异常。
通过错误信息，我们可以及时发现并解决问题，以提高应用程序的稳定性。
4. 告警信息：一些重要的指标，如平均响应时间超过预期、错误率过高等，可能会作为告警信息在聚合报告中展示。
这些告警信息有助于开发人员快速定位和解决性能问题。
5. 分布图：分布图是聚合报告的一个重要组成部分，它用于展示响应时间的分布情况。
通过分布图，我们可以确定是否存在响应时间异常的情况，进而进行调整和优化。
三、如何有效使用聚合报告？在使用JMeter进行性能测试时，聚合报告是一个非常重要的工具。
以下是一些建议，用于有效使用聚合报告：1. 设定合理的测试目标：在进行测试之前，我们应该明确测试的目标和预期的性能指标。
这样，在聚合报告中我们可以对比实际结果和目标结果，进一步分析和解读结果。
jmeter聚合报告计算qps
jmeter聚合报告计算qps在软件测试中，JMeter是一个非常重要的工具，可用于模拟用户在Web、FTP、数据库等方面的行为，以便评估应用程序的性能。
JMeter可以帮助测试人员评估一个应用程序的负载能力和稳定性等方面的问题。
在本文中，我们将讨论jmeter聚合报告如何计算QPS。
在JMeter中，聚合报告是一个非常有用的工具，它可以显示有关每个事务的信息，包括总响应时间、平均响应时间和响应时间分布等信息。
此外，聚合报告还提供了关于每个事务的吞吐量信息，可以使用该信息来计算QPS（每秒钟的请求数）。
下面是几个简单的步骤，演示如何使用jmeter聚合报告计算QPS。
第一步：创建测试计划并添加线程组首先，打开JMeter，并创建一个新的测试计划。
在测试计划中，添加一个线程组并配置相应的用户数量、循环次数、延迟时间等。
该线程组将模拟用户对网站或应用程序的请求，并记录响应时间。
第二步：启动测试计划并生成聚合报告启动测试计划并等待线程组执行完毕后，可以生成聚合报告。
要生成聚合报告，请单击JMeter的左侧窗格中的“聚合报告”选项。
然后，单击“添加”按钮并填写相关字段，例如报告生成名称、需要计算的响应时间百分比等。
第三步：分析聚合报告并计算QPS聚合报告将自动计算每个事务的吞吐量信息，并显示在报告中。
要计算QPS，请使用以下公式：QPS = （事务数量）/（测试时间）在聚合报告中，事务数量可以通过查看“样本计数”列获得。
测试时间可以通过查看聚合报告的“运行时间（秒）”列获得。
通过将这些值代入公式，就可以计算出每秒钟的请求数。
第四步：优化测试计划以提高QPS一旦您有了QPS的初始值，您可以开始优化测试计划以提高它。
有许多方法可以优化测试计划，例如增加用户数量、调整请求延迟时间或调整测试计划的结构。
通过反复测试和调整，您可以逐步优化测试计划以提高QPS。
总结QPS是一个非常有用的性能指标，可以帮助您评估应用程序的负载能力和响应速度。
jmeter聚合报告中的99% 95%
jmeter聚合报告中的99% 95%
我不知道你具体指的是哪种聚合报告,但是一般来说,在JMeter 中,99%和95%的值通常是指某个测试过程中的平均值,而不是一个具体的数字。
如果你正在使用JMeter进行测试,并且需要将测试结果聚合到
一个报告中,你可以使用JMeter提供的报告模板或第三方报告工具
将测试结果进行汇总和可视化。
具体而言,如果你的测试过程中使用了多个指标(如HTTP请求的速度、响应的时间、请求头中的信息等),你可以将它们分别设置成不同的取值,然后在测试结束后使用JMeter的统计功能对这些取值进
行平均值的计算,并将结果保存到报告中。
如果你需要将测试结果中的数字转换为百分比,你可以将每个测试结果的值乘以100,然后将结果相加,并将总和除以测试结果的数量,以获得百分比输出。
例如,如果你的测试过程中有10个测试结果,每个测试结果的值分别为99、95、90、85、80、75、70、65、60和55,那么你可以将每个测试结果的值乘以100,并将结果相加:
99 + 95 + 90 + 85 + 80 + 75 + 70 + 65 + 60 + 55 = (99 + 95 + 90 + 85 + 80 + 75 + 70 + 65 + 60 + 55) / 10 = 99% 因此,如果你的测试过程中有10个测试结果,其中99%的值等于99,那么你的测试结果中99%的值等于99。
jmeter聚合报告中样本数和平均值的关系 -回复
jmeter聚合报告中样本数和平均值的关系-回复JMeter是一种开源的Java应用性能测试工具，用于对Web应用程序、数据库服务器和其他服务进行负载测试。
JMeter聚合报告是JMeter测试结果的汇总报告，其中包含了各个请求的响应时间、吞吐量和错误率等信息。
在聚合报告中，样本数和平均值是两个重要的指标，它们可以帮助我们评估系统的性能和稳定性。
本文将详细讨论样本数和平均值的关系，并解释它们所代表的含义。
首先，让我们明确一下样本数和平均值的概念。
样本数指的是在测试过程中发送给服务器的请求数量，也可以理解为请求数的总计。
平均值则是这些请求数的响应时间的平均值。
样本数越多，平均值代表的越是总体的平均响应时间。
在JMeter聚合报告中，样本数和平均值是一一对应的。
也就是说，聚合报告中的每个样本数都有一个对应的平均值。
当我们进行负载测试时，使用较大的样本数可以更准确地评估系统的性能。
因为样本数越大，平均值越趋近于总体的平均响应时间。
举个例子，假设我们发送了1000个请求，那么这1000个请求的平均值就是总体样本的平均响应时间。
如果我们只发送了10个请求，那么这10个请求的平均值就不太能代表总体样本的情况。
同时，样本数和平均值也反映了系统的负载情况。
在负载测试中，当系统的负载较重时，样本数会增加，因为系统需要处理更多的请求。
而平均值则可能增加或减少，取决于系统的处理能力和性能。
如果系统的处理能力较弱，平均值可能会增加，因为系统需要更长的时间来处理请求。
相反，如果系统的处理能力较强，平均值可能会减少，因为系统可以更快地处理请求。
此外，样本数和平均值也与系统的性能指标相关。
例如，吞吐量和错误率等指标可以通过样本数和平均值来计算。
吞吐量指的是在单位时间内系统能够处理的请求数量。
通过样本数和测试持续时间，我们可以计算出吞吐量。
平均值则可以用于计算系统的响应时间分布。
例如，我们可以计算出大于某个阈值的响应时间占总样本数的百分比，以评估系统的性能。
性能测试基本概念聚合报告指标分析
性能测试基本概念聚合报告指标分析⼀、基本概念1．测试计划是使⽤ JMeter 进⾏测试的起点，它是其它 JMeter 测试元件的容器。
2．线程组：代表⼀定数量的并发⽤户，它可以⽤来模拟并发⽤户发送请求。
实际的请求内容在Sampler中定义，它被线程组包含。
可以在“测试计划 ->添加->线程组”来建⽴它，然后在线程组⾯板⾥有⼏个输⼊栏：线程数、Ramp-Up Period(in seconds)、循环次数，其中Ramp-Up Period(in seconds)表⽰在这时间内创建完所有的线程。
如有8个线程，Ramp-Up = 200秒，那么线程的启动时间间隔为200/8=25秒，这样的好处是：⼀开始不会对服务器有太⼤的负载。
线程组是为模拟并发负载⽽设计。
3、取样器（Sampler）：模拟各种请求。
所有实际的测试任务都由取样器承担，存在很多种请求。
如：HTTP 、ftp请求等等。
4、监听器：负责收集测试结果，同时也被告知了结果显⽰的⽅式。
功能是对取样器的请求结果显⽰、统计⼀些数据（吞吐量、KB/S……）等。
6、断⾔：⽤于来判断请求响应的结果是否如⽤户所期望，是否正确。
它可以⽤来隔离问题域，即在确保功能正确的前提下执⾏压⼒测试。
这个限制对于有效的测试是⾮常有⽤的。
7、定时器：负责定义请求（线程）之间的延迟间隔，模拟对服务器的连续请求。
5、逻辑控制器：允许⾃定义JMeter发送请求的⾏为逻辑，它与Sampler结合使⽤可以模拟复杂的请求序列。
8、配置元件维护Sampler需要的配置信息，并根据实际的需要会修改请求的内容。
9、前置处理器和后置处理器负责在⽣成请求之前和之后完成⼯作。
前置处理器常常⽤来修改请求的设置，后置处理器则常常⽤来处理响应的数据。
⼆、Jmeter报告（转载）1、Aggregate Report 解析Aggregate Report 是 JMeter 常⽤的⼀个 Listener，中⽂被翻译为“聚合报告”。
jmeter聚合报告中的99% 95% 中位数
Jmeter聚合报告中的99% 、95%、中位数在JMeter的聚合报告中，我们经常看到一些指标，如95%的时间、99%的时间、中位数等。
这些指标都是用来评估系统性能的，具体来说，它们描述了请求响应时间的分布情况。
95% 时间：
95% 时间是指，如果有100个请求，那么95个请求的响应时间都小于或等于这个值。
换句话说，95%的请求在95%时间内完成。
99% 时间：
99% 时间是指，如果有100个请求，那么99个请求的响应时间都小于或等于这个值。
换句话说，99%的请求在99%时间内完成。
中位数：
中位数是指所有请求的响应时间的中间值。
如果请求的响应时间从小到大排列，中位数就是中间的那个数。
这些指标可以帮助我们了解系统的性能，例如：
如果95%时间或99%时间过长，那么可能存在性能问题。
如果中位数很高，那么可能存在慢查询或其他性能问题。
这些指标通常用于诊断和优化系统性能。
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Jmeter测试结果分析
一、Listener的使用
用过LoadRunner的人应该都知道，LoadRunner会为我们提供一大堆图标和曲线。
但是在Jmeter里，我们只能找到几个可怜的Listener来方便我们查看测试结果。
但是，对于初学者来说，一些简单的结果分析工具可以使我们更容易理解性能测试结果的分析原理。
所以，千万别小看这几个简单的Listener啊。
A.Aggregate Report 聚合报告
我们可以看到，通过这份报告我们就可以得到通常意义上性能测试所最关心的几个结果了。
Samples -- 本次场景中一共完成了多少个Transaction(处理)
Average -- 平均响应时间
Median -- 统计意义上面的响应时间的中值
90% Line -- 所有transaction中90%的transaction的响应时间都小于xx
Min -- 最小响应时间
Max -- 最大响应时间
PS: 以上时间的单位均为ms
Error -- 出错率
Troughput -- 吞吐量，单位：transaction/sec
KB/sec -- 以流量做衡量的吞吐量
B.View Results Tree 以树状列表查看结果
通过这个Listener，我们可以看到很详细的每个transaction它所返回的结果，其中红色是指出错的transaction，绿色则为通过的。
如果你测试的场景会有很多的transaction完成，建议在这个Listener中仅记录出错的transaction就可以了。
要做到这样，你只需要将Log/Display:中的
Errors勾中就可以了。
二、.jtl文件的分析
在性能测试过程中，我们往往需要将测试结果保存在一个文件当中，这样既可以保存测试结果，也可以为日后的性能测试报告提供更多的素材。
Jmeter中，结果都存放在.jtl文件。
这个.jtl文件可以提供多种格式的编写，而一般我们都是将其以csv文件格式记录，这样做是因为csv文件格式看起来比较方便，更重要的是这样做可以为二次分析提供很多便利。
我这里所说的二次分析是指除了使用Listener之外，我们还可以对.jtl文件进行再次分析。
a.设置jtl文件格式
我们从jmeter官方网站中下载下来的Jmeter解压后是可以直接使用的。
但是，使用默认配置生成的jtl文件内容并不能满足我们的需要。
于是我们必须进行必要的设置。
在2.2版本中，如果要修改jtl设置必须要到jmeter.properties
文件中设置；但是在2.3版本中，我们只需要在界面上设置就可以了。
你只需要选择某个Listener，点击页面中的configure按钮。
此时，一个设置界面就会弹出来，建议多勾选如下项：Save Field Name，
Save Assertion Failure Message。
b.jtl文件中的各项
经过了以上设置，此时保存下来的jtl文件会有如下项：
timeStamp,elapsed,label,responseCode,responseMessage,threadName,dataT ype,success,failureMessage,bytes,Latency
请求发出的绝对时间，响应时间，请求的标签，返回码，返回消息，请求所属的线程，数据类型，是否成功，失败信息，字节，响应时间
其中聚合报告中的，吞吐量=完成的transaction数/完成这些transaction数所需要的时间；平均响应时间=所有响应时间的总和/完成的transaction数；失败率=失败的个数/transaction数。
温馨提示：在jmeter2.2和2.3版本中，都存在的一个问题是当我们重新打开jmeter，使用某个Listener来查看jtl文件时，jmeter是会报错的。
因此当你使用命令行方式完成了一个场景的测试后，你得到的只是一堆保存在jtl文件中的原始数据。
所以知道聚合报告中的各项的来源是可以方便大家摆脱测试工具来进行结果的分析。
总的来说，对于jmeter的结果分析，主要就是对jtl文件中原始数据的整理，我是使用一些小脚本进行相关的分析的，不知道你打算怎么做呢？
反正实践后，你总能找到一条属于自己的数据分析之路。