一、结果分析：
1、查看结果树：
参数说明：
| 参数名字 | 参数说明 | 参数结果 |
|---|---|---|
| Thread Name | 线程组名称 | 线程组 1-3 |
| Sample Start | 启动开始时间 | 2020-08-26 16:48:10 CST |
| Load time | 加载时长 | 462 |
| Connect Time | 链接时长 | 320 |
| Latency | 等待时长 | 461 |
| Size in bytes | 发送的数据总大小 | 5177 |
| Sent bytes | 257 | |
| Headers size in bytes | 发送数据的其余部分大小 | 630 |
| Body size in bytes | 4547 | |
| Sample Count | 发送统计 | 1 |
| Error Count | 错误统计 | 0 |
| Data type (“text” | “bin” | “”) |
| Response code | 返回状态码 | 200 |
| Response message | 返回信息 | OK |
2、聚合报告分析：
3、汇总图报告分析：
二、结果分析：
200个用户同时登录，平均响应时间是0.284秒，最大影响时间1.043秒，最小响应时间是0.033秒，错误率为0；
三、总结：
1、结果查看：
运行完后，聚合报告会显示压测的结果。主要观察Samples、Average、error、Throughput。
①、Samples:表示一共发出的请求数
②、Average：平均响应时间，默认情况下是单个Request的平均响应时间（ms）
③、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
④、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、结果分析：
①、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；
②、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;
③、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。
④、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。
⑤、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。
⑥、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。