图像结果： 

• 通过观察平均采样响应时长，用户可以直观地看到，随着并发压力的加大，以及性能测试时间的延长，系统性能所发生的变化。正常情况下，平均采样响应时长曲线应该是平滑的，并大致平行于图像下边界。
  • 异常1：平均响应时长在初始阶段跳升，而后逐渐平稳下来。说明系统在初始阶段影响较慢，导致这种现象 的原因有一种是系统在初始阶段存在性能缺陷，徐进一步优化；二可能是系统有缓存机制，而性能测试数据在测试期间没有变化，如此一来，同样的数据在初始阶段的响应时长肯定较慢，而后续响应时长基本一致，这属于性能测试数据准备的问题，不是性能缺陷，需调整后再继续测试；三是系统架构设计导致的固有现象。
  • 异常2：平均响应时长持续变大，图形变得越来越陡峭。这可以肯定存在性能缺陷（如内存泄漏i），可通过监控系统日志，监控服务器系能指标来定位问题。
  • 异常2：平均响应时长在性能测试期间，突然发生跳变，然后又恢复正常。原因可能源于系统性能缺陷，又可能由于测试环境不稳定造成的。排查系统环境，网络等
• 通过观察采样响应时长标准差可以判断采样数据的分布是否均匀。当采样数据分布不均时，提示可能存在性能缺陷。标准差反映一个数据集的离散程度。标准差越高，表示测试数据越离散；反之，标准差越低，代表测试的数据越平稳。理想的采样响应时长标准曲线，也应该是平滑的。
• 吞吐率标准服务器每分钟处理的实际采样数。通过增加并发线程或减少脚本中的延迟，来找到系统支持的最大吞吐量。

JMeter学习笔记---性能分析