jmeter 吞吐量图形_Jmeter压测总结二
在总结一中确定了脚本是正常的，就可以进行压测实施了，但实际项目中一般不会用图形化界面进行压测，而是使用命令方式执行，我这里为了方便在linux环境下操作,win下也是可以的。
- 准备linux下Jmeter环境，并将准备的数据移入
这里用Linux环境中安装的Jmeter执行，把.jmx脚本、CSV参数文件放到Linux环境中。
- 命令下跑脚本
命令：jmeter -n -t **.jmx -l result.jtl -e -o result
-n 非GUI模式
-t 要运行的脚本
-l 记录运行结果的文件 生成的.jtl文件可在GUI聚合报告中查看
-e 在脚本结束后生成html报告
-o 用于存html报告的目录，目录要为空
- 命令行下调试通过后，制定压测策略，不同的并发数的选取
1)记录结果
2)测试期望结果：验证能够支撑多大并发数，峰值数；验证错误率，定义可接受范围
3)压测目的：寻找系统性能点(可参考画图方式，通过用户本身体验、流量、系统性能，分为最优阶段、重负载过程、系统不响应阶段)
4.html测试结果
Apdex:性能指标
1表示性能不错，范围在0-1之间，1表示达到所有用户均满意
T用户可容忍的阀值
F不可接受的阀值
文中图片只做解释用。
Lable:压测的api,取样器的名称
90th pct:对时间从小到大排序，去除大的10%，剩下的值中90%的都不会超过这个时间
此处关注90%的值，因为95%，99%的值不太准。
Throught:吞吐器qps
Received:每秒从服务器接收的数据量
Send：每秒发送的数据量
Overtime:根据时间的变化趋势，一般刚开始响应时间比较长，长时间稳定后时间稳定
Active threads over time:并发用户活跃线程，随时间变化
还有吞吐量随时间变化、延迟时间、建立连接时间变化
Throught:
Codes per second:每秒状态码情况
Transactions per second:每秒事务数 一般TPS
Response time vs request:响应时间和请求时间的对比
Response Time:看90%用户情况的平均值
以上这些数据并非实时的，如果想查看实时性能情况，可以用以下方案。
5.性能监控平台
好处：能实时展示压测数据，界面友好
使用jmeter+influxDB+Grafana实现
通过jmeter后端监视器将压测数据发送到influxDB上，通过Grafana展示出来，效果如下：
た 入场券
红太狼
╰+哭是因爲堅強的太久メ
小灰灰
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