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最常用的listener--聚合报告Aggregate Report。


我们先来看看聚合报告中的主要名称的含意：

Label：每个请求的名称

#Samples：各请求发出的数量

Average：平均响应时间（单位：毫秒）。默认是单个Request的平均响应时间，当使用了Transaction Controller时，也可以以Transaction为单位显示平均响应时间

Median：中位数，具体后面讲

90%Line：后面讲

95%Line：后面讲

99%Line：后面讲

Min：最小响应时间

Max：大响应时间

Error%：请求的错误率 = 错误请求的数量/请求的总数

Throughput：吞吐量。默认情况下表示每秒完成的请求数，一般认为它为TPS。（注意单位的变化，如上图中，当TPS很低时，jmeter中默认会统计成每分钟的值，这时我们需要换算成以秒为单位）

KB/sec：每秒从服务器端接收到的数据量。

90%Line

 
在这里我觉得有必要说一下对 90%Line 的理解：

很多人都理解为：90%用户的平均响应时间。（我之前也一直这样认为），但是后来才发现我错了。

那看看JMeter 官网是怎么说的？

90% Line - 90% of the samples took no more than this time. The remaining samples at least as long as this.

“ 90% 的请求耗时没有超过这个时间，剩余的请求耗时至少在这个时间之上。”也就是说90%的请求耗时都在这个时间之下。

这里涉及到一个数学中的概念：百分位数

百分位数：

  统计学术语，如果将一组数据从大到小排序，并计算相应的累计百分位，则某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数。可表示为：一组n个观测值按数值大小排列，处于p%位置的值称第p百分位数。

百分位通常用第几百分位来表示，如第五百分位，它表示在所有测量数据中，测量值的累计频次达5%。以身高为例，身高分布的第五百分位表示有5%的人的身高小于此测量值，95%的身高大于此测量值。

百分位数则是对应于百分位的实际数值。

      百分位数是用于衡量数据的位置的量度，但它所衡量的，不一定是中心位置。百分位数提供了有关各数据项如何在最小值与大值之间分布的信息。对于无大量重复的数据，第p百分位数将它分为两个部分。大约有p%的数据项的值比第p百分位数小；而大约有(100－p)％的数据项的值比第p百分位数大。对第p百分位数，严格的定义如下：

     第p百分位数是这样一个值，它使得至少有p％的数据项小于或等于这个值，且至少有(100－p)％的数据项大于或等于这个值。

  高等院校的入学考试成绩经常以百分位数的形式报告。比如，假设某个考生在入学考试中的语文部分的原始分数为54分。相对于参加同一考试的其他学生来说，他的成绩如何并不容易知道。但是如果原始分数54分恰好对应的是第70百分位数，我们就能知道大约70％的学生的考分比他低，而约30％的学生考分比他高。 

再举个假子：

有10个数：

1、2、3、4、5、6、7、8、9、10    按由小到大将其排列。

求它的第90%百分位，也就是第9个数刚好是9 ，那么他的90%Line 就是9 。

另一组数:

2、2.1、2.5、3、3.4、3.4、4、4、4、4、5、5、5、5.9、 5.91、6.8、8、12、24、24.1   按由小到大将其排列。

求它的第90%百分位，也就是第18个数，是12 ，那么他的90%Line 就是12。 

那么把百分位数用在性能测试中有什么意义呢？

它可以使用我们的分析结果更准确！

因为在评估一次测试的结果时，仅仅有平均响应时间是不够的。假如有一次测试，总共有100个请求被响应，其中最小响应时间为0.02秒，大响应时间为110秒，平均事务响应时间为4.7秒，你会不会想到最小和大响应时间如此大的偏差？是否会导致平均值本身并不可信？

如果我们把每个请求的响应时间用excel统计出来，会发现那个大值的出现几率只不过是千分之一甚至万分之一，剩下99％的用户请求的响应时间都是在性能需求所定义的范围之内的；所以为了更准确的衡量整体请求的耗时情况，除了平均响应时间之外，还要有90%Line、95%Line、99%Line来辅助统计。

总结一下，聚合报告中的百分位数的含意：

Median：中位数，50%用户的响应时间在小于该值，注意它与average平均响应时间的区别；

90%Line：90%用户的响应时间小于该值

95%Line：95%用户的响应时间小于该值

99%Line：99%用户的响应时间小于该值

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