JMeter运行日志详细分析

JMeter运行日志各项指标含义

一、基本概述

JMeter 日志文件是性能测试过程中生成的重要数据，它记录了测试过程中每个请求的详细信息，包括请求的发送时间、响应时间、吞吐量、错误率等关键性能指标。通过对这些日志的分析，我们可以全面了解系统的性能表现，发现潜在的性能瓶颈，并为系统的优化提供依据。

二、各项指标详细解释

（一）summary 和 summary +

• summary ：表示对目前为止所有测试结果的总结。它汇总了从测试开始到当前时刻的所有请求的总体情况，提供了对整个测试过程的宏观概览，帮助我们快速了解测试的基本情况，如总请求数、平均响应时间、错误率等关键指标。
• summary + ：表示在上一次总结之后新增的测试结果。它展示了自上次总结以来新增请求的详细数据，使我们能够实时监控测试的进展和系统性能的变化趋势，及时发现测试过程中出现的异常情况或性能波动。

（二）请求相关指标

• 数字（如 338085、3000等） ：表示发送的请求数量。这是测试过程中服务器接收到的请求数目，反映了测试的负载强度和系统的繁忙程度。随着测试的进行，这个数字会不断增加，帮助我们了解测试的进度和系统的处理能力。
• in 后的时间（如 00:55:49、00:00:30 等） ：表示完成这些请求所花费的时间，格式为时：分：秒。它直观地展示了系统处理这些请求所需的时间长度，结合请求数量可以计算出系统的吞吐量，即单位时间内的处理能力，对于评估系统的性能效率具有重要意义。

（三）吞吐量指标

• 数字（如 100.0/s、99.9/s 等） ：表示吞吐量，即每秒处理的请求数。吞吐量是衡量系统性能的重要指标之一，反映了系统在单位时间内的工作负载能力。较高的吞吐量意味着系统能够快速响应大量请求，具有良好的性能表现。在日志中，吞吐量的变化趋势可以帮助我们了解系统在不同负载下的处理能力变化情况。

（四）响应时间指标

• Avg（平均响应时间） ：所有请求的平均响应时间，单位为毫秒。它反映了系统处理请求的总体速度，是评估系统性能的关键指标之一。较短的平均响应时间表示系统能够快速地处理和响应请求，为用户提供良好的体验。
• Min（最小响应时间） ：所有请求中最快的响应时间，单位为毫秒。这表示在最佳情况下系统能够达到的响应速度，有助于了解系统的潜在性能极限和快速响应能力。
• Max（最大响应时间） ：所有请求中最慢的响应时间，单位为毫秒。它揭示了系统在最坏情况下的响应延迟，对于识别性能瓶颈和异常情况非常重要。如果最大响应时间明显高于平均响应时间，可能需要进一步分析导致这种延迟的具体原因，如资源竞争、网络问题等。

（五）错误相关指标

• Err（错误数） ：表示请求中出现错误的数量。这是评估系统稳定性的重要指标，反映了在测试过程中系统出现故障或异常处理请求的次数。错误数的多少直接影响到系统的可用性和可靠性，需要密切关注并分析错误的原因，以便及时修复和优化系统。
• 括号内的百分比（如 0.09%、0.00% 等） ：表示错误率，即错误数占总请求数的比例。错误率越低，说明系统的稳定性和可靠性越高。通过监控错误率的变化趋势，可以及时发现系统中可能出现的问题，如配置错误、代码缺陷或资源不足等，并采取相应的措施进行解决。

（六）线程相关指标

• Active（活跃线程数） ：表示当前正在运行的线程数量。活跃线程数反映了系统当前的并发处理能力，它可以帮助我们了解系统在测试过程中的负载情况和资源利用情况。保持适当的活跃线程数对于充分利用系统资源和模拟真实的用户并发场景至关重要。
• Started（已启动线程数） ：表示已经启动的线程总数。这表示在测试过程中创建并启动的线程数目，用于模拟多个用户同时访问系统的情况。已启动线程数的多少决定了测试的并发规模和负载强度，需要根据系统的实际应用场景和性能目标进行合理设置。
• Finished（已完成线程数） ：表示已经完成任务的线程数量。它反映了测试过程中线程的执行进度和完成情况，随着测试的进行，已完成线程数会逐渐增加，直至所有线程都完成任务，测试结束。通过监控已完成线程数，可以了解测试的整体进展情况和系统的处理效率。