聚合报告的内存消耗取决于采样计算的复杂性，计算中位数（中间值）和90%阈值会占用更多内存。早期版本的JMeter存储每个采样的细节信息，占用大量内存。新版本通过绑定同一时间的采样来减少内存需求，但对需要秒数完成的长时间采样，采样数会减少，导致更需内存。聚合报告中的各个指标定义如下：- #Samples：...
软件测试 | 聚合报告Aggregate Report
在软件测试领域中，聚合报告是一个重要的工具，它以表格形式展示每个测试采样的统计信息，如服务器响应时间、请求数、最小最大平均值、错误率和吞吐量等。这些信息有助于评估测试性能，了解系统在不同条件下的表现。在完成测试后，聚合报告能提供整个测试阶段的吞吐率统计，而不同采样之间的吞吐率值会根据采样命名的正确性而变化。
聚合报告的内存消耗取决于采样计算的复杂性，计算中位数（中间值）和90%阈值会占用更多内存。早期版本的JMeter存储每个采样的细节信息，占用大量内存。新版本通过绑定同一时间的采样来减少内存需求，但对需要秒数完成的长时间采样，采样数会减少，导致更需内存。
聚合报告中的各个指标定义如下：
- #Samples：相同标签的总采样次数。
- Average：一系列采样的平均响应时间。
- Median：一系列采样响应时间的中间值，50%的采样不超过此值。
- 90%Line：90%的采样不超过此值。
- Min：相同标签下的最小响应时间。
- Max：相同标签下的最大响应时间。
- Error%：采样错误的比例。
- Throughput：每秒请求数，根据所选时间单位表示。
- KB/sec：每秒KB的吞吐量。
聚合报告提供了一个全面的视角来分析测试结果，而Summary Report则仅提供总体统计数据，不存储单个采样的详细信息，因此内存使用较小。为了正确理解报告中的信息，用户需正确命名采样器，确保聚合报告提供准确的数据。
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