?聚合報告有2中生成方式
1、在已有jtl文件的情況下，直接選擇加載文件即可生成 聚合報告
2、在運(yùn)行jmeter的過程中，動態(tài)生成聚合報告
聚合報告中統(tǒng)計的數(shù)據(jù)來源，其實都是統(tǒng)計的sampleResult中收集的數(shù)據(jù)。
需要特別注意的是：
Label:即為添加sample時設(shè)置名稱
samples:? 同名的請求名稱的請求次數(shù)，會進(jìn)行合并統(tǒng)計
Average:同名請求的累加響應(yīng)時間/同名請求的累加請求次數(shù)
Median（50%Line） ? 90%Line? 95%LIne 99%Line? 這三個的統(tǒng)計邏輯是一致的，都是將請求相應(yīng)時間及請求次數(shù)放到一個按照請求時間排序的TreeMap中，讓后分別取50%、90%、95%、99%的請求次數(shù)對應(yīng)的那個請求時間。
1、聚合報告中的每一行，代表一個請求（同名的請求會只顯示一個，把結(jié)果合并）
2、聚合報告中的每一列信息，是由SamplingStatCalculator類的不同方法實現(xiàn)統(tǒng)計的，（相同名稱的請求會共用同一個SamplingStatCalculator）
不管是運(yùn)行jmeter時實時生成聚合報告，還是根據(jù)已經(jīng)存在jtl生成聚合報告，最終的底層都是調(diào)用StatGraphVisualizer類的add（sampleResult）方法來生成表格的一行數(shù)據(jù)，傳遞的參數(shù)為每個請求的請求結(jié)果（sampleResult）信息。
add方法的調(diào)用時機(jī)：
1、根據(jù)jtl文件生成報告時，每解析一行數(shù)據(jù)就調(diào)用一次add方法
2、實時運(yùn)行生成聚合報告，每請求一次，就調(diào)用一次add方法
注意：
private final Map tableRows = new ConcurrentHashMap<>();
tableRows封裝了相同名稱的sample對應(yīng)的SamplingStatCalculator對象，也就是同名的sample會使用相同的SamplingStatCalculator對象計算數(shù)據(jù)，
samples Min Max的源碼：下面的方法在沒完成一個請求或者每解析一行jtl結(jié)果文件時都會調(diào)用一次
Media、90%Line、95%Line、99%Line
Throughput:
當(dāng)前統(tǒng)計的請求次數(shù)/（最后一個請求的結(jié)束時間-第一個請求的開始時間）
KB/sec
Error%
