提供了生产负载的虚拟用户运行状态的相关信息,可以帮助我们了解负载生成的结果。

  Rendezvous(负载过程中集合点下的虚拟用户):

  当设置集合点后会生成相关数据,反映了随着时间的推移各个时间点上并发用户的数目,方便我们了解并发用户的变化情况。

  Errors(错误统计):

  通过错误信息可以了解错误产生的时间和错误类型,方便定位产生错误的原因。

  Errors per Second(每秒错误):

  了解在每个时间点上错误产生的数目,数值越小越好。通过统计数据可以了解错误随负载的变化情况,定为何时系统在负载下开始不稳定甚至出错。

  Average Transaction Response Time(平均事务响应时间):

  反映随着时间的变化事务响应时间的变化情况,时间越小说明处理的速度越快。如果和用户负载生成图合并,就可以发现用户负载增加对系统事务响应时间的影响规律。

  Transactions per Second(每秒事务):

  TPS吞吐量,反映了系统在同一时间内能处理事务的最大能力,这个数据越高,说明系统处理能力越强。

  Transactions Summary(事务概要说明)

  统计事物的Pass数和Fail数,了解负载的事务完成情况。通过的事务数越多,说明系统的处理能力越强;失败的事务数越小说明系统越可靠。

  Transaction performance Summary(事务性能概要):

  事务的平均时间、最大时间、最小时间柱状图,方便分析事务响应时间的情况。柱状图的落差越小说明响应时间的波动小,如果落差很大,说明系统不够稳定。

  Transaction Response Time Under Load(用户负载下事务响应时间):

  负载用户增长的过程中响应时间的变化情况,该图的线条越平稳,说明系统越稳定。

  Transactions Response time(事务响应时间百分比):

  不同百分比下的事务响应时间范围,可以了解有多少比例的事物发生在某个时间内,也可以发现响应时间的分布规律,数据越平稳说明响应时间变化越小。

  Transaction Response Time(各时间段上的事务数):

  每个时间段上的事务个数,响应时间较小的分类下的是无数越多越好。

  Hits per Second(每秒点击):

  当前负载重对系统所产生的点击量记录,每一次点击相当于对服务器发出了一次请求,数据越大越好。

  Throughput(吞吐量):

  系统负载下所使用的带宽,该数据越小说明系统的带宽依赖就越小,通过这个数据可以确定是不是网络出现了瓶颈。

  HTTP Responses per Second(每秒HTTP响应):

  每秒服务器返回各种状态的数目,一般和每秒点击量相同。点击量是客户端发出的请求数,而HTTP响应数是服务器返回的响应数。如果服务器的响应数小于点击量,那么说明服务器无法应答超出负载的连接请求。

  Connections per Second(每秒连接):

  统计终端的连接和新建的连接数,方便了解每秒对服务器产生连接的数量。同时连接数越多,说明服务器的连接池越大,当连接数随着负载上升而停止时,说明系统的连接池已满,通常这时候服务器会返回504错误。需要修改服务器的最大连接来解决该问题。