• Label:请求的名称
  • Sample:表示这次测试中一共发了多少个请求
  • Average:平均响应时间
  • median:中位数,也就是表示在所有请求响应时间中排在中间的那个响应的时间点,50%line

实际上中值指的是如果有9个数,那么我们从小到大排列这些数,排在第5个的数就是这一组数的中值。那么如果有10个数呢?10个数的       话第5个和第6个数的平均值就是这组数字的中值;

  • 90%line:90%用户请求响应时间,如果把所有请求的响应使劲按照从小到大排序,是指排在90%处那个点的请求响应时间

从统计学来说,就是对所有数据进行插秧检查,抽样数据越多,结果越正确,抽样点分布的越均匀,数据越精确,所以在统计的时候要去掉一些     异常,偶发的,垃圾数据;举个例子:某个接口有1000个请求,800个1s,100个是0.8s,50个是20s,50个是300S,所以平均响应时间是          2.48s,最小0.8s,最大是300s,90%是1s,95%是20s,99%是300s

  • error%:出现错误的请求数/请求总数百分比值
  • through:吞吐量,服务器在一定时间范围内处理的请求数,在报告中其实是指吞吐率,表示每秒完成的请求数(request per second)
  • received KB/sec:每秒从服务器接受的数据
  • sent KB/sec:每秒从客户端发送到服务器的数据

二、分析结果

对于一个软件而言,用户最终关心的是响应时间对于他们的长短,因此把响应时间作为分析的起点。在真个处理过程中,可以把响应时间分为如下:

呈现时间(浏览器解析)+数据传输时间(网络瓶颈)+系统处理时间(数据库+服务器)--系统瓶颈

呈现时间根据用户使用的浏览器及用户本身的硬件关系比较大,不可控,所以忽略;

再来看网络时间,jmeter工具得到的时间是Tn+Ts,使用最贱的ping获取网络时间,分析得出是否是网络瓶颈。

再看服务器时间:是应用服务器的问题还是数据库服务器的问题;

事务通过率:通过事务数/(通过事务数+失败事务数)

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