- Label：請求的名稱
- Sample：表示這次測試中一共發了多少個請求
- Average：平均響應時間
- median：中位數，也就是表示在所有請求響應時間中排在中間的那個響應的時間點，50%line
實際上中值指的是如果有9個數，那么我們從小到大排列這些數，排在第5個的數就是這一組數的中值。那么如果有10個數呢？10個數的 話第5個和第6個數的平均值就是這組數字的中值；
- 90%line：90%用戶請求響應時間，如果把所有請求的響應使勁按照從小到大排序，是指排在90%處那個點的請求響應時間
從統計學來說，就是對所有數據進行插秧檢查，抽樣數據越多，結果越正確，抽樣點分布的越均勻，數據越精確，所以在統計的時候要去掉一些 異常，偶發的，垃圾數據；舉個例子：某個接口有1000個請求，800個1s，100個是0.8s，50個是20s，50個是300S，所以平均響應時間是 2.48s，最小0.8s，最大是300s，90%是1s，95%是20s，99%是300s
- error%：出現錯誤的請求數/請求總數百分比值
- through：吞吐量，服務器在一定時間范圍內處理的請求數，在報告中其實是指吞吐率，表示每秒完成的請求數（request per second）
- received KB/sec：每秒從服務器接受的數據
- sent KB/sec：每秒從客戶端發送到服務器的數據
二、分析結果
對於一個軟件而言，用戶最終關心的是響應時間對於他們的長短，因此把響應時間作為分析的起點。在真個處理過程中，可以把響應時間分為如下：
呈現時間（瀏覽器解析）+數據傳輸時間（網絡瓶頸）+系統處理時間（數據庫+服務器）--系統瓶頸
呈現時間根據用戶使用的瀏覽器及用戶本身的硬件關系比較大，不可控，所以忽略；
再來看網絡時間，jmeter工具得到的時間是Tn+Ts，使用最賤的ping獲取網絡時間，分析得出是否是網絡瓶頸。
再看服務器時間：是應用服務器的問題還是數據庫服務器的問題；
事務通過率：通過事務數/（通過事務數+失敗事務數）