Jmeter的元件使用介紹:(九)監聽器詳解

監聽器主要是用來監聽腳本執行的取樣器結果。Jmeter的默認監聽器有:查看結果樹、聚合報告、匯總報告、用表格查看結果,斷言結果、圖形結果、Beanshell監聽器、JSR223監聽器、比較斷言可視化器、后端監聽器、郵件觀察器,本文介紹最常用的監聽器:查看結果樹、聚合報告,后邊還有很多性能分析的監聽器,后面用上再去補充。

一:查看結果樹

image


默認添加上后就可以通過這個監聽器查看作用域下的所有取樣器的執行信息了。

1、僅錯誤日志:如果勾選了,則只會記錄執行失敗的取樣器,執行成功的不會記錄
2、僅成功日志:如果勾選了,則只會記錄執行成功的取樣器,執行失敗的不會記錄
3、可以選擇結果展示樣式:Text、RegExp Tester(正則表達式測試)、JSON Path Tester(Json表達式測試)、邊界提取器測試等等樣式。
(1)選擇Text樣式:則是普通觀察取樣器的執行結果:

image

(2)選擇RegExp Tester樣式:則會變為正則表達式調試結果:

image

(3)選擇邊界提取器樣式:則可以調試邊界提取的條件是否正確

image

(4)選擇JsonPath Tester樣式:則可以調試JsonPath語法

image

二:聚合報告:

image


1、Label:請求的名稱,即取樣器名稱
2、樣本:總共發給服務器的請求數量,如果模擬10個用戶,每個用戶迭代10次,那么總的請求數為:10*10 =100次;
3、平均值:當前此腳本運行的取樣器的響應平均值
4、中位數: 當前腳本運行的取樣器的響應時間的中位數
5、90%:90%的請求的響應時間
6、95%Line:95%的請求的響應時間
7、99%Line:99%的請求的響應時間
8、最小值:最小的響應時間
9、最大值:最大的響應時間
10、異常%:錯誤率=錯誤的請求的數量/請求的總數
11、吞吐量: 每秒完成的事務數,即我們常聽說的TPS,一般越大證明系統性能越好,是性能測試里的一個重要指標
12、接收KB/sec: 每秒從服務器端接收到的數據量
13、發送KB/sec: 每秒向服務器端發送的數據量

使用:直接添加【聚合報告】默認使用即可,無需其他操作

本文來自互聯網用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權,不承擔相關法律責任。
如若轉載,請注明出處:http://www.pswp.cn/pingmian/91332.shtml
繁體地址,請注明出處:http://hk.pswp.cn/pingmian/91332.shtml
英文地址,請注明出處:http://en.pswp.cn/pingmian/91332.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符,請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com,一經查實,立即刪除!

相關文章

聯通元景萬悟 開源,搶先體驗!!!

簡介: 元景萬悟智能體平臺是一款面向企業級場景的一站式、商用license友好的智能體開發平臺,是業界第一款go語言(后端)開發的智能體開發平臺(7月19日),coze studio開源是7月26日,同時…

Git之本地倉庫管理

一.什么是Git在學習工作中,我們經常會遇到改文檔的場景。一個文檔可能會被我們修改多次,而最終真正使用的可能是最先的幾版。而如果我們直接在原文檔上修改,就會導致無法找到最先的幾次。這也就導致我們要對我們所有的版本進行維護&#xff0…

Go再進階:結構體、接口與面向對象編程

🚀 Go再進階:結構體、接口與面向對象編程 大家好!在前兩篇文章中,我們深入學習了Go語言的流程控制語句以及數組和切片的使用并且還對Go 語言的核心知識點進行了補充講解,這些知識讓我們能夠編寫出更為復雜和靈活的程序…

Python入門第六課:現代開發與前沿技術

異步編程(asyncio) 1. 協程基礎 import asyncio import time# 定義協程函數 async def say_after(delay, message):await asyncio.sleep(delay)print(message)# 主協程 async def main():print(f"開始時間: {time.strftime(%X)}")# 順序執行await say_after(2, 你…

STM32移植LVGL9.2.1教程

一、環境說明 (1)開發板:STM32F401RCT6核心板(網上很多,價格只有幾塊錢) (2)屏幕:2.8寸spi屏gt911觸摸 轉接板(某寶有賣,沒有推廣自行搜索&…

python學智能算法(二十九)|SVM-拉格朗日函數求解中-KKT條件理解

【1】引言 前序學習階段中,我們掌握了最佳分割超平面對應的構造拉格朗日函數極值為: L(w,b,α)∑i1mαi?12∑i,j1mαiαjyiyjxiTxjL(w,b,\alpha)\sum_{i1}^{m}\alpha_{i}-\frac{1}{2}\sum_{i,j1}^{m}\alpha_{i}\alpha_{j}y_{i}y_{j}x_{i}^{T}x_{j}L(w,…

大模型應用開發1-認識大模型

1.基礎概念 1.1 AI的概念: AI,??智能(Artificial Intelligence),使機器能夠像?類?樣思考、學習和解決問題的技術。AI發展?今?概可以分為三個階段:其中,深度學習領域的自然語言處理&#…

Linux 遠程連接解析:SSH 協議理論與應用

Linux 遠程連接解析:SSH 協議理論與應用在網絡互聯的時代,遠程管理服務器已成為常態。SSH(Secure Shell)作為一種安全的網絡協議,憑借其加密機制和靈活的功能,成為 Linux 系統遠程操作的事實標準。本文將從…

ubuntu22.04系統入門 linux入門 簡單命令基礎復習 實現以及實踐

以下有免費的4090云主機提供ubuntu22.04系統的其他入門實踐操作 地址:星宇科技 | GPU服務器 高性能云主機 云服務器-登錄 相關兌換碼星宇社區---4090算力卡免費體驗、共享開發社區-CSDN博客 兌換碼要是過期了,可以私信我獲取最新兌換碼!&a…

軟考中級-信息安全工程師-每日一學(1)

前提概要本文章主要用于分享軟考中級-信息安全工程師-學習,以下是一些個人理解,請大家結合參考其他文章中的相關信息及個人經驗進行歸納和補充,內容會存在一定錯誤,希望讀者多多評論批評,本人在此先說感謝啦。1.密碼學…

EEG手工特征提取總結

目錄一、引言EEG信號簡介EEG特征提取的重要性本次匯報目的與內容概述二、EEG信號核心特征時域特征 (Time-Domain Features)頻域特征 (Frequency-Domain Features)三、EEG信號高級特征時頻域特征 (Time-Frequency Domain Features)空間域特征 (Spatial-Domain Features)復雜動力…

React 路由守衛

下面,我們來系統的梳理關于 React Router 路由守衛 的基本知識點:一、路由守衛概述 1.1 什么是路由守衛 路由守衛是一種在用戶導航到特定路由之前或離開特定路由時執行邏輯的機制。它允許開發者控制用戶訪問權限、驗證條件或執行數據預加載等操作。 1.2 …

7月31日作業

1&#xff1a;請使用函數模板&#xff0c;寫一個能夠針對所有數據類型的數據的快速排序函數 并多寫幾個數組做測試代碼#include <iostream> #include <cstring> #include <cstdlib> #include <unistd.h> #include <sstream> #include <vector…

客戶服務自動化:如何用CRM減少50%人工工單?

通過CRM系統實現客戶服務自動化&#xff0c;企業可以顯著減少人工工單的數量&#xff0c;提升整體服務效率。那么如何利用CRM系統實現客戶服務自動化&#xff1f;幫助企業從根本上解決人工工單處理的難題&#xff0c;提升服務質量&#xff0c;優化資源配置&#xff0c;最終實現…

常用設計模式系列(十四)—模板方法模式

常用設計模式系列&#xff08;十四&#xff09;—模板方法模式 第一節 前言 之前我完成了創建型設計模式和結構型設計模式&#xff0c;我們今天將踏入設計模式的第三章&#xff1a;行為型設計模式&#xff0c;你是否還記得什么是行為型設計模式嗎&#xff1f;行為型模式&#x…

DoRA詳解:從LoRA到權重分解的進化

DoRA??是一種用于??大語言模型&#xff08;LLM&#xff09;微調??的技術&#xff0c;全稱為 ??"Weight-Decomposed Low-Rank Adaptation"??&#xff08;權重分解的低秩自適應&#xff09;。它是對現有微調方法&#xff08;如 ??LoRA??&#xff09;的改…

RocksDB關鍵設計詳解

0 說明 近日工作中使用了 RocksDB。RocksDB 的優點此處無需多說&#xff0c;它的一個 feature 是其有很多優化選項用于對 RocksDB 進行調優。欲熟悉這些參數&#xff0c;必須對其背后的原理有所了解&#xff0c;本文主要整理一些 RocksDB 的 wiki 文檔&#xff0c;以備自己參考…

Kotlin -> 普通Lambda vs 掛起Lambda

1. 普通Lambda vs 掛起Lambda的本質區別 1.1 普通Lambda&#xff08;同步執行&#xff09; val lambda: (Int) -> String { it.toString() }// 編譯器生成&#xff1a; class Lambda$1 : Function1<Int, String> {override fun invoke(p1: Int): String {return p1.t…

Apache Ignite 中如何配置和啟用各類監控指標

這段文檔是關于 Apache Ignite 中如何配置和啟用各類監控指標&#xff08;Metrics&#xff09; 的詳細說明。核心思想是&#xff1a;“指標收集有性能開銷&#xff0c;因此默認不開啟所有指標&#xff0c;需要你按需手動開啟。” 下面我們來逐層拆解、通俗易懂地理解這些內容。…

uniapp x swiper/image組件mode=“aspectFit“ 圖片有的閃現后黑屏

部分安卓機針對大寫.JPG 有的豎圖正常&#xff0c;橫圖/正方形不對。解決方案&#xff1a;加border-radius: 1rpx;就行<!-- 圖片預覽彈出框 --><fui-backdrop v-model:visible"imgPreviewVisible" :closable"true" onclick"imgPreviewVisibl…