jmeter Summary Report 和标准偏差

我们一起来理解 Summary Report。

Summary Report 也是 JMeter 中的一个元素，它提供了一个表格形式的报告，显示了关于每个 Sampler 的性能信息。与 Aggregate Report 相比，Summary Report 提供了额外的数据，包括标准偏差和样本错误。以下是 Summary Report 中包含的主要信息：

1. Label：这个字段显示了请求的名称或标签。
2. # Samples：这个字段显示了已执行的请求的数量。
3. Average：这个字段显示了每个请求的平均响应时间（以毫秒为单位）。
4. Min：这个字段显示了所有请求的最小响应时间（以毫秒为单位）。
5. Max：这个字段显示了所有请求的最大响应时间（以毫秒为单位）。
6. Std. Dev.：这个字段显示了响应时间的标准偏差。标准偏差可以帮助我们理解响应时间的变化程度。
7. Error %：这个字段显示了请求错误的百分比。
8. Throughput：这个字段显示了每秒处理的请求的数量。
9. KB/sec：这个字段显示了每秒处理的数据量（以 KB 为单位）。
10. Avg. Bytes：这个字段显示了每个请求的平均字节数。

Summary Report 可以帮助我们深入理解测试的性能数据，找出可能的性能瓶颈，进一步优化和提高系统的性能。

理解标准偏差：

标准偏差是一种衡量数据分布离散程度的统计量，它能反映出数据的波动性。在性能测试中，标准偏差的值越大，说明响应时间的波动性越大，这可能意味着系统的性能不稳定。

在一些情况下，较大的标准偏差可能是可以接受的，而在其他情况下，即使是较小的标准偏差也可能是不可接受的。

在性能测试中，我们通常会关注标准偏差，并试图将其保持在一个较低的值。如果标准偏差较大，那么可能需要进一步调查原因，并寻找优化的可能性。

如果我们正在进行的是一个基准测试，那么我们可能会希望看到一个较小的标准偏差，因为这表明我们的系统的性能是稳定的。然而，如果我们正在进行的是一个压力测试，那么我们可能会期望看到一个较大的标准偏差，因为这表明我们的系统在高负载下的性能波动。

总的来说，标准偏差是一个有用的工具，可以帮助我们了解性能数据的波动性。通过对标准偏差的分析，我们可以更好地理解系统的性能，并找到可能的优化点。