jmeter自动生成html报告解析

一键启动脚本并且生成测试报告（无需修改jmeter的jmeter.properties文件）
1.新建一个记事本，并将后缀名修改为.bat，例如startjmeter.bat
2.将下列内容复制到该文件中并保存，建议使用notepad++打开编辑
@echo start jmeter

SET str=%date:_6,4%%date:0,2%%date:_3,2%%time:1,1%%time:_3,2%%time:6,2%Report
jmeter.bat -n -t C:\Users\eenzany\Desktop\compass\COMPASS-test.jmx -l C:\Users\eenzany\Desktop\compass\report\logfile1%str%.jtl -e -o C:\Users\eenzany\Desktop\compass\report%str%
@echo end jmeter
3.需要在生成报告的地方新建一个文件夹report（我的路径是C:\Users\eenzany\Desktop\compass下新建了一个report），用来存放生成的报告

3.脚本详解：SET str：定义一个变量用来获取当前时间
jmeter.bat -n -t C:\Users\eenzany\Desktop\compass\COMPASS-test.jmx -l C:\Users\eenzany\Desktop\compass\report\logfile1%str%.jtl -e -o C:\Users\eenzany\Desktop\compass\report%str%
-n:设置命令行模式
-t：指定jmeter.jmx脚本路径，参数为：JMX脚本路径，若非当前目录需用全路径或相对路径
-l：指定结果文件路径（jtl或csv）,参数为文件路径。路径不存在会自动创建（我这里首先创建了一个report文件夹，将自动生成的jtl文件名拼接了变量str（当前时间），每次都会自动创建，所以不会重复）
-e：设置测试完成后生成测试报表
-o：指定测试报表生成文件夹。文件夹必须为空或不存在，参数为报表文件夹路径（我这里首先创建了一个report文件夹，将自动生成的报表测试文件夹以变量str（当前时间）命名，每次都会自动创建）

一、Dashboard模块:
1.Test and Report information（测试和报告信息）：
1.Source file：测试结果保存文件
2.Start Time ：测试开始时间
3.End Time：测试结束时间
4.Filter for display：展示过滤器
2.APDEX (Application Performance Index)：应用性能指标

		**1.Apdex：**应用程序性能满意度的标准，范围在 0-1之间，1表示达到所有用户均满意，反之0则表示均不满意，可以在配置文件设置
		**2.Toleration threshold：**可接受（容忍或满意）阈值，即用户可接受的响应时间
		**3.F(Frustration threshold)：**不可接受（失败）阈值，即用户不可接受响应时间
		**4.Lable：**请求名称即采样器名称

Requests Summary: 请求的通过率(OK)与失败率(KO)，百分比显示。

Statistics: 数据分析，基本将 Summary Report 和 Aggrerate Report 的结果合并，类似于jmeter聚合报告。

Request->Label:请求名称即采样器名称
Executions->#Samples：共请求多少次，请求的数量(线程数 * 循环次数)
Executions->KO：错误数量
Executions->Error%：错误率
Response Time（ms）：响应时间
	Average：平均响应时间
	Min：最小响应时间
	Max：最大响应时间
	90%Line：90%线，90%用户响应不超过该时间
	95%Line：95%线，95%用户响应不超过该时间
	99%Line：99%线，99%用户响应不超过该时间
	Throughput：吞吐量，一般情况下可看做每秒完成请求数(和QPS类似)
	**特别强调下90th pct：这里指的是百分之九十的用户都不超过多少ms，并不是多少指百分之九十的用户是多少ms**
Network（KB/sec）：网络情况
	Received：每秒从服务器端接收到的数据量
	Sent：每秒从客户端发送的请求的数量

Errors: 错误情况，依据不同的错误类型，将所有错误结果展示，统计请求出现的错误

Top 5 Errors by sampler：采样器的5大错误，主要是统计TOP5发生错误的采样器信息，这里如果全部通过，就不会有统计。

二、Chart模块：
1.Over Time(时间变化)：
1.1 Response Times Over Time（响应时间变化曲线），类似于JMeter Plugins上的jp@gc - Response Times Over Time，Response Times Over Time，即响应时间随时间变化趋势。由于应用需要初始化建立连接以及CPU、内存等分配都会消耗资源，随着系统趋于稳定，响应时间也会趋于稳定。
1.2 Response Time Percentiles Over Time (successful responses) （成功响应时间百分比），类似于jmeter聚合报告中的Min、Max、90%、95%、99%
1.3 Active Threads Over Time（活动线程时间变化曲线图），随着时间变化，每个时间节点上的活动线程数活跃线程变化趋势，即并发用户数趋势。相当于我们模拟的并发用户发出请求随着时间变化的趋势。
1.4 Bytes Throughput Over Time（字节吞吐量时间变化曲线图），蓝色为每秒发送字节数，黄色为每秒接收字节数
1.5 Latencies Over Time（延迟时间曲线图），记录的是客户端发送请求完成后，服务器端返回请求之前的这段时间，在高并发场景或者业务强数据一致性场景，延时是个很严重的影响因素
1.6 Connect Time Over Time（连接时间变化曲线图），随着时间变化，每个时间节点花费在连接上的平均时间
2.Throughput（吞吐量）
2.1 Hits Per Second（每秒点击率）：类似于JMeter Plugins上的jp@gc - Hits per Second
也叫每秒请求数
2.2 Codes Per Second（每秒状态码数量）：即每秒响应状态码数量，这里主要是对200响应成功的状态码进行记录统计。
2.3 ransactions Per Second（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，类似于JMeter Plugins上的jp@gc - Transactions per Second如果没有开启事务，那么TPS也可看做QPS
2.4 Total Transactions Per Second（每秒总事务数）
2.5 Response Time Vs Request（响应时间点请求的成功或失败数）
2.6 Latency Vs Request（延迟时间点请求的成功或失败数）：即响应时间和请求数对比关系，如果请求数量太小就只有一些散点。
3.Response Times（响应时间）

	3.1 Response Time Percentiles（响应时间百分比）：响应时间百分比，通过之前压测数据中所有响应时间统计分析所展示的。可以更详细看出自己所需要了解的百分线用户的响应时间。

	3.2 Response Time Overview（响应时间概述）： 响应时间概述，仔细看下面这种图不难发现，横坐标所绘制的区间和我们最开始看到的APDEX应用程序性能指数中划分的区间一致

	3.3 Time Vs Threads（平均响应时间和线程数的对应变化曲线）：即活跃线程数和响应时间对比关系，这块如果请求数据较少的话就会造成结果不是十分明显。

	3.4 Response Time Distribution（响应时间分布）

作者：demil
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来源：简书
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