Jmeter结果分析之指标意义(全)

结果分析:根据此场景运行结果,看结果指标。

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一、Dashboard

1、Test and Report informations

在这里插入图片描述

可获得报告运行结果文件为05.jtl,此报告对应运行开始时间(7/14/20 3:47 PM)和结束时间(7/14/20 3:49 PM)。

2、APDEX (Application Performance Index)

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APDEX:应用程序性能指标。Apdex(Application Performance Index)是一个国际通用标准,Apdex
是用户对应用性能满意度的量化值。

Apdex:性能结果,范围0-1,0表示没有满意用户,1表示所有用户都满意。
T:满意阈值(toleration threashold:耐受阈值),小于或等于该值,表示满意。
F:失败阈值(frustration threashold:挫折门槛),大于或等于该值,表示不满意。
处于T与F之间,表示可容忍。

Apdex 定义了 3 个用户满意度区间(默认定义的 T 值为 0.5 秒):
满意:这样的响应时间让用户感到很愉快,响应时间少于 T秒钟。
容忍:慢了一点,但还可以接受,继续这一应用过程,响应时间 T~3T 秒。
失望:太慢了,受不了了,用户决定放弃这个应用,响应时间超过3T 秒。

计算方式:

在这里插入图片描述

计算Apdex需要用到数据:Statistics中请求对应的samples数和Response Time Percentiles中达到满意阈值对应的百分比(取下限)。

例如:
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根据报告中数据计算公式为:((159699.6)+(1596-(159699.6))/2)/1596=0.998

Apdex参考:http://oneapm.udesk.cn/hc/articles/515

3、Requests Summary

所有Request的成功和失败比例,OK表示成功,KO表示失败。

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4、Statistics

Samples:测试过程中发出的请求数
KO:失败数量
Error:失败率
Average:平均响应时间,单位毫秒
Min:最小响应时间,单位毫秒
Max:最大响应时间,单位毫秒
90th/95th/99thpct:请求响应时间按照从小到大排序后第90%、95%、99%的线程响应时间,代表90%/95%/99%的请求的响应时间在这个范围之内
Throughput:吞吐量,每毫秒完成的请求数量??
Received:每秒从服务器端接收到的数据量,以kb为计算的单位
Sent:每秒向服务器端发送的数据量,以kb为计算的单位

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5、Errors

在这里插入图片描述

6、Top 5 Errors by sampler

排名前五的Error。
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二、Charts

1、OverTime

(1) Response Time Over Time(脚本运行期间的响应时间变化趋势图)

随时间变化,每个时间节点上的线程平均响应时间。
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说明:可以根据响应时间变化和TPS以及模拟的并发数变化,判断性能拐点的范围。

(2) Response Time Percentiles Over Time (successful responses)

随时间变化,每个时间节点上的最长/最短/90%/95%/99%的线程响应时间。
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说明:脚本运行期间成功的请求响应时间百分比分布图,可以理解为聚合报告里面不同%的数据,图形化展示的结果。

(3) Active Threads Over Time

随时间变化,每个时间节点上的活动线程数。
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(4) Bytes Throughput Over Time(脚本运行期间的吞吐量变化趋势图)

随时间变化,每个时间节点上接收和发送的数据量(byte)。
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说明:在容量规划、可用性测试和大文件上传下载场景中,吞吐量是很重要的一个监控和分析指标。

(5) Latencies Over Time(脚本运行期间的响应延时变化趋势图)

随时间变化,每个时间节点上的平均响应延时。
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说明:在高并发场景或者强业务强数据一致性场景,延时是个很严重的影响因素。

(6) Connect Time Over Time

随时间变化,每个时间节点花费在连接上的平均时间。
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2、Thoughput

(1) Hits Per Second (excluding embedded resources-排除嵌入式资源)

每秒钟向服务器发送的请求数量。
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(2) Codes Per Second (excluding embedded resources-排除嵌入式资源)

每秒钟服务器返回的Response Code数量。
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(3) Transactions Per Second(每秒事务数)

服务器每秒钟处理的事务数量。
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说明:每秒事务数,即TPS,是性能测试中很重要的一个指标,它是用来衡量系统处理能力的一个重要指标。

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(4) Response Time Vs Request

每秒发送多少个请求时,所对应的平均响应时间。

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(5) Latency Vs Request

每秒发送多少个请求时,所对应的平均延时。
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3、Response Times

(1) Response Time Percentiles(响应时间百分比分布曲线图)

响应时间与百分比的对应关系,即有百分之多少的线程花费了某一响应时间。

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说明:即响应时间在某个范围内的请求在所有请求数中所占的比率,相比于平均响应时间,这个值更适合用来衡量系统的稳定性。

(2) Response Time Overview

小于T,大于T小于F,大于F的线程数各有多少。

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(3) Time Vs Threads(平均响应时间和线程数的对应变化曲线)

N个活动线程情况下的平均响应时间。

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说明:可以通过这个对应的变化曲线来作为确定性能拐点的一个参考值。

(4) Response Time Distribution

在某一响应时间段内的线程响应数量。
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三、取样间隔设置

说明:上述实例中取样间隔设置的是1分钟,而非1秒,故横坐标的时间间隔为每分钟,如果要使用其他取样时间间隔需要修改bin\ user.properties文件中关于granularity的设置,具体位置见下图:

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四、参考文件

https://blog.csdn.net/zhangjunli/article/details/86630642
https://www.cnblogs.com/imyalost/p/10239317.html
http://oneapm.udesk.cn/hc/articles/515

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