一秒内执行10个线程，循环60次
Over Time
Response Times Over Time
Response Time Percentiles Over Time (successful responses)
Active Threads Over Time
Bytes Throughput Over Time（随时间的字节吞吐量，发送和接收）
Latencies Over Time（随时间变化的延迟情况）
Connect Time Over Time（连接时间）
Throughput
Hits Per Second（每秒像服务器发送的请求数）
Codes Per Second（每秒服务器返回的请求码的数量）
Transactions Per Second（服务器每秒处理的事务数量）
Response Time Vs Request（每秒发送多少个请求时，所对应的平均响应时间）
Latency Vs Request（每秒发送多少个请求时，所对应的平均延时）
Response Time
Response Time Percentiles
- 响应时间与百分比的对应关系，百分之多少的线程的响应时间在该时间之内
Response Time Overview（响应时间统计）
Time Vs Threads
- 每个线程的平均响应时间以及该接口的平均响应时间)
Response Time Distribuition
- 在某一响应时间段内的请求数
Jmeter性能结果分析
1.压测结果指标
- Samples:表示一共发出的请求数
- Average：平均响应时间，默认情况下是单个Request的平均响应时间（ms）
- Error%:测试出现的错误请求数量百分比。若出现错误就要看服务端的日志，配合开发查找定位原因
- Throughput:简称tps,吞吐量，默认情况下表示每秒处理的请求数，也就是指服务器处理能力，tps越高说明服务器处理能力越好
2.压测结果分析
- Error%:确认是否允许错误的发生或者错误率允许在多大的范围内；
- Throughput：吞吐量每秒请求的数大于并发数，则可以慢慢的往上面增加；若在压测的机器性能很好的情况下，出现吞吐量小于并发数，说明并发数不能再增加了，可以慢慢的往下减，找到最佳的并发数；
- 压测结束，登陆相应的web服务器查看CPU等性能指标，进行数据的分析;
- 最大的tps:不断的增加并发数，加到tps达到一定值开始出现下降，那么那个值就是最大的tps。
- 最大的并发数：最大的并发数和最大的tps是不同的概率，一般不断增加并发数，达到一个值后，服务器出现请求超时，则可认为该值为最大的并发数。
- 压测过程出现性能瓶颈，若压力机任务管理器查看到的cpu、网络和cpu都正常，未达到90%以上，则可以说明服务器有问题，压力机没有问题。
- 影响性能考虑点包括：数据库、应用程序、中间件（tomact、Nginx）、网络和操作系统等方面。
3.性能测试关注点
1.客户端响应时间是否满足要求
2.服务器资源使用情况是否合理
3.应用服务器和数据库资源使用是否合理
4.最大访问数，最大业务处理量是多少
5.系统可能存在的瓶颈在哪里
6.能否支持7*24小时的业务访问
7.架构和数据库设计是否合理
8.内存和现成资源是否可以被正常回收
9.如果系统出现不稳定情况，其可恢复性如何4.一般常识
1.CPU、TPS存在明显波动则存在瓶颈
2.并发时服务日志级别需调整为error级别
3.通常请求由一个线程负责执行，占用一个逻辑CPU
4.若并发量增加而CPU使用率未增加则存在瓶颈
5.CPU负荷集中在应用服务器和数据库服务器上
6.内存负荷集中在应用服务器和数据库服务器上
7.磁盘负荷集中在数据库/文件服务器上
8.对外网络流量集中在负荷均衡器（nginx、LVS）上
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