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。

一、Dashboard

1、Test and Report informations

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)

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：

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：



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。

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

5、Errors

6、Top 5 Errors by sampler

排名前五的Error。

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。

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。

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。

(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）。

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。

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。

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。

(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。

(3) Transactions Per Second（每秒事务数）

服务器每秒钟处理的事务数量。

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。

(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。

(5) Latency Vs Request

每秒发送多少个请求时，所对应的平均延时。

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。

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。

(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。

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。

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：

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