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解释:
statistics:数据分析, 基本将 Summary Report 和 Aggrerate Report 的结果合并,含义分别为:
请求名称、请求数目、失败请求数目、错误率(本次测试中出现错误的请求的数量/请求的总数)、90%
用户响应时间、95%用户响应时间、99%用户响应时间、吞吐量(吞吐量——默认情况下表示每秒完成
的请求数Request per Second,当使用了 Transaction Controller 时,也可以表示类似 LoadRunner 的
Transaction per Second 数)、Kb/sec(每秒从服务器端接收到的数据量,相当于LoadRunner中的
Throughput/Sec)、最小响应时间、最大响应时间
errors:错误情况,依据不同的错误类型,将所有错误结果展示
Chart-Over Time-Response Times Over Time:随着时间推移响应时间变化趋势图
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可以看到历时3分钟,响应时间由0.334ms慢慢下滑到0.225ms
Chart-Over Time-Bytes Throughput Over Time:随着时间推移每秒接收和请求字节数变化趋势图,蓝
色为每秒发送字节数,黄色为每秒接收字节数:
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Chart-Over Time-Latencies Over Time:随着时间推移平均响应延时趋势图,记录客户端发送请求完成
后,服务器端返回请求之前这段时间
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由于我测试用的并发请求百度,请求都被拒绝了,并没有收到从服务端返回的请求,所以这里看到一
条0的线
以上就是over time栏的所有图表,除了over time还有throuput和response times栏
throuput栏:
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Throughput栏包括:
hits per second:每秒点击率
codes per second:每秒状态码数量
Transactions per second:每秒事务量
Response Time Vs Request: 响应时间点请求的 成功/失败 数
Latency Vs Request: 延迟时间点请求的 成功/失败 数
Response Times栏:
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response times栏包括:
Response Time Percentiles: 响应时间百分比
Active Threads Over Time: 随着时间推移活跃线程数
Time Vs Threads: 测试过程中的线程数时续图
Response Time Distribution: 响应时间分布