▲ 《 50页性能分析案例总结》 ▲
线程组参数解释
- 线程数（即并发数）： 一个用户占一个线程，200个线程就是模拟200个用户；
- Ramp-Up 时间(秒)： 设置线程需要多长时间全部启动；如果线程数为200，准备时长为10，那么需要1秒钟启动20个线程；也就是每秒钟启动20个线程；
- 循环次数： 一次场景下来， 请求的数量=线程数 * 循环次数 ；如果线程数为200，循环次数为10 ，那么每个线程发送10次请求；总请求数为200*10=2000 ；如果勾选了“永远”，那么所有线程会一直发送请求，直到选择停止运行脚本；
JMeter聚合报告参数解释
- Label ：每个JMeter的element的Name值，例如HTTP Request的Name；
- 样本 ：发出请求数量；模拟20个用户，循环100次，所以显示了2000；
- 平均值 ：平均响应时间（单位：ms）；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；
- 中位数 ：50%的用户响应时间小于这个值；
- 95%百分位 ：95%的用户响应时间小于这个值；
- 99%百分位 ：99%的用户响应时间小于这个值；
- 最小值 ：用户响应时间最小值；
- 最大值 ：用户响应时间最大值；
- 异常 % ：测试出现的错误请求数量百分比； 请求的错误率 = 错误请求的数量/请求的总数 ；若出现错误就要看服务端的日志查找定位原因；
- 吞吐量 ：Throughput简称TPS，吞吐量，默认情况下表示每秒处理的请求数，也就是指服务器处理能力，TPS越高说明服务器处理能力越好；
- KB/sec ：每秒从服务器端接收到的数据量；
压测结果分析
异常%：确认是否允许错误的发生或者错误率允许在多大的范围内；
吞吐量：吞吐量每秒请求的数大于并发数，则可以慢慢的往上面增加；若在压测的机器性能很好的情况下，出现吞吐量小于并发数，说明并发数不能再增加了，可以慢慢的往下减，找到最佳的并发数；
最大的TPS：不断的增加并发数，加到TPS达到一定值开始出现下降，那么那个值就是最大的TPS；
最大的并发数：
最大的并发数和最大的TPS是不同的概率，一般不断增加并发数，达到一个值后，服务器出现请求超时，则可认为该值为最大的并发数；
压测的时候要时刻 关注应用服务器数据库服务器等CPU、内存、网络等使用情况；
压测过程出现性能瓶颈，若压测客户端任务管理器查看到的CPU、网络和CPU都正常，未达到90%以上，则可以说明服务器有问题，压测客户端没有问题；
影响性能考虑点包括：数据库、应用程序、中间件（php-fpm、nginx、redis…）、网络和操作系统等方面；
循环控制器
目的：循环该控制器下面子节点的次数。
线程组里循环次数设置了n次，循环控制器下的循环次数也设置了m次，则该控制器下的请求运行的次数是（n*m）次。
如果（If）控制器
目的：判断条件，可以引用变量。当为 true 时，执行子节点
Interpret Condition as Variable Expression?
如果选择了此项，则条件必须是一个表达式，需要使用 ${__jexl3 }或 ${__groovy } 表达式）
Evaluate for all children
- 勾选 ：对所有采样器执行前都判断一次
- 不勾选 ：仅入口判断一次
如果是字符串的比较，需要加””
" ${url}"=="baidu"
注意事项：
在if逻辑控制器的Expression中不能直接填写条件表达式，需要借助函数将条件表达式计算为true/false，可以借助的函数有 __jexl3和 __groovy函数
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