聚合报告：
【聚合报告是什么】
这里的聚合，就是一组数据的集合，集合的什么数据呢，接口、请求、事务等的各种性能统计指标，比如做接口功能测试的时候，你需要查看接口的响应时间、是否成功、请求报文字节数、响应报文字节数等。如果是模拟大量用户的多线程接口测试，就是性能测试或压力测试了，我们会关注相应接口的最快响应时间、最慢响应时间、平均响应时间、排在中间的响应时间、90%的用户请求响应时间是否集中在1秒内、成功率/错误率是多少、服务器一秒钟能处理多少个订单、服务器一秒钟的吞吐量（接受的报文字节数、返回的报文字节数）是多少等等。既然接口测试或者接口性能测试有这么多关注有价值的指标，那我们就来一探究竟吧（注意注意，如果你把这些指标学会了，下次换了一个性能工具，关注的依然是这些指标，到时候你会有似曾相识的感觉，这就是我想教给你的，学知识，学的是原理哈，不是硬生生的工具哦）
【示例截图】
【13个指标说明】
上面是我在项目中进行虚拟卡账户系统的相关接口请求，在Aggregate Report（聚合报告）中，每个接口请求会显示独立的一行数据，每行有13个字段，含义分别如下：
1、 Label：请求名或者请求标签，每个JMeter 属性，这里显示的就是“名称”属性的值
2、 #Samples：表示你这次测试中一共发出了多少个请求，如果模拟10个用户，每个用户迭代10次，那么这里显示就是100了
3、 Average：平均响应时间，默认情况下是单个 为单位显示平均响应时间
4、 Median：中位数，也就是所有请求响应时间中排在中间的那个响应时间点，也就是50% Line，请参考90% Line解释
5、 90% Line：
90%用户请求响应时间，如果把某次任务的所有请求的响应时间按从小到大排序，它是指排在90％处那个点的请求的响应时间，也就是说有90%的请求的响应时间小于等于这个响应时间。后面的50/60/70/80/90/95/99 % Line 也是类似的含义。
为什么有90%响应时间？这跟我们高中数学里的统计学和正态分布有点关系哈，统计这个东西，是对所有数据进行抽样检查，抽样数据越多结果越准确，抽样点分布越均匀抽样数据质量越高，结果越精确。所以在统计的时候，需要排除一些异常的数据，去除一些偶发性或者垃圾数据对整体样本结果导致的不准确。不同的n%数据，是为了让我们更好地去分析响应时间的分布及变化趋势，用于判断系统的处理性能和稳定性。
举个例子：某个接口请求了1000次，800个请求点都是1秒，100个为0.8秒，50个为20秒，50个为300秒。对于这一组数据，平均响应时间为：2.48秒，最小响应时间为0.8秒，最大响应时间为300秒，90%响应时间为1秒，95%响应时间为20秒，99%响应时间为300秒，为什么有这么多不同的指标点，说白了就是为了从不同的角度和数据维度去分析问题，排除一些异常统计点对整个抽样数据造成的影响，导致统计结果不准确。
6、 95% Line：95%用户请求响应时间，请参考90% Line解释
7、 99% Line：99%用户请求响应时间，请参考90% Line解释
8、 Min：最小响应时间，所有请求样本中的最小响应时间
9、 Max：最大响应时间，所有请求样本中的最大响应时间
10、Error%：本次测试中“出现错误的请求数/请求的总数”百分比值
11、Throughput：吞吐量，就是服务器在一定时间范围内处理的请求数。在本报告中它的含义其实其实是吞吐率，表示每秒完成的请求数（Request per Second），此指标代表服务器的处理能力，比如2016年支付宝峰值处理量达到12万笔/秒。
12、Received KB/sec：每秒从服务器端接收到的数据量
13、Sent KB/sec：每秒从客户端发送到服务器端的数据量
备注：只讲干货，将知识的本质和原理辅以例子，让你学起来知其然并且知其所以然，让你一次的学习解决一类知识点！让我们一起学习并快乐着。如果觉得好，请动动手指转发吧，做一个知识的传播者，share knowledge with the world！
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