1  Bytes Throughput Over Time  每秒传输字节吞吐量,表明Jmeter在测试时,随着时间推移发送和接受的字节数

2  Response Codes per Second  每秒返回的响应码,表明Jmeter测试期间,随着时间的推移返回的响应码,从中我们可看到测试期间在哪个时间段内出现了错误。就可以分析在该时间内系统的什么环境因素,导致的错误。

3  Response Latencies Over Time 每秒钟的响应等待时间, 表明Jmeter测试期间,随着时间的推移系统的响应等待时间的变化,也是系统随着时间推移,系统效率的变化。

4  Response Times Distribution  响应时间分布, X轴表示的是响应时间,Y轴表示的是响应次数,F(X,Y)表示系统在某种响应时间内的响应次数是多少,如果在响应时间短的地方,响应次数多,说明系统的效率比较高。

5  Response Times Over Time 每秒钟响应时间,X轴表示的是系统运行的时刻,Y轴表示的是响应时间,F(X,Y)表示系统随着时间的推移,系统的响应时间的变化,可以看出响应时间稳定性

6  Response Times Percentiles 响应时间百分比,X轴表示的是百分比,Y轴表示的是响应时间,F(X,Y)表示低于某个百分比的响应时间,比如有80%的响应低于400ms。

7  Response Times vs Threads 响应时间用户数, X轴表示的是活动线程数,也就是并发访问的用户数,Y轴表示的是响应时间,F(X,Y)表示在某种并发量的情况下,系统的响应时间是多少。

8  Transaction Throughput Over Time   每秒处理的事务吞吐量  统计随着时间推移每秒可能的事务吞吐量 这里的事务吞吐量计算公式是: 活动线程数*1秒/一个线程的响应时间,比如当一个用户向服务器发出一个请求,在100ms后得到响应,那么事务数等于1*1000ms/100ms = 10 transcation/s,得到每秒钟可以处理是个事务数的结果。

9  Transaction Throughput vs Threads  每活动线程数可能的事务吞吐量,途中X轴表示的是活动线程数,Y轴表示的是事务吞吐量,F(X,Y)的含义是当系统处于某个活动线程数时,系统当时的事务吞吐量是多少。比如当有10个活动线程时,事务吞吐量是100/s,而当有20个活动线程时,事务吞吐量是50/s,说明随着用户访问的增加,系统的处理效率开始下降了。从这个图中我们可以找到一个临界点,在多大的活动线程数时,系统达到最大的吞吐量。

10  Transactions per Second 每秒的事务数,X轴表示访问结束的时刻,Y轴表示访问量,F(X,Y)表示在某个结束时刻,一共有多少的访问量结束访问。

11  Active Threads Over Time 每秒的活动线程数, X轴表示访问的时刻,Y轴表示活动线程数,F(X,Y)表示某个时刻的活动线程数

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