性能测试监听的主要任务是获取运行状态，收集测试结果。测试结果有事物响应时间，吞吐量及服务器硬件性能（CPU，内存，磁盘等），JVM使用情况，数据库性能状态等。在Jmeter中监听器承担测试监听工作，Jmeter的监听器可以统计吞吐量，响应时间等指标。

Jmeter监听器

Jmeter监听器比较多，长时间执行测试计划使用监听器主要有Summary Report 或者Aggregate Report

1>Summary Report 

它以表格的形式显示取样结果，如下图，如果不同的取样器（不同的请求）拥有相同名字，那么在Summary Reprot 中会统计到同一行。因此在给取样器取别名时最好不要为空，建议按照业务功能来取名。

对于上图的显示结果，可做如下说明：

Label:取样器别名，例如我们操作了登录，可以设置为登录操作。

#样本：取样器运行次数。

平均值：请求（事务）的平均响应时间。

最小值：请求的最小响应时间。

最大值：请求的最大响应时间。

标准偏差：响应时间的标准偏差。

异常：事务错误率

吞吐量：吞吐率，即常说的TPS

接收：每秒接收数据包流量，单位是KB

发送：每秒发送数据包流量，单位是KB

平均字节数：平均数据流量，单位是Byte

如果你想保存测试结果，可以在下图处指定结果保存路径。如果你在测试计划中加入了多个监听器，请牢记保存测试结果只在一个监听器中设置；如果多个监听器中进行设置会重复写，写的内容其实是一样的，这完全没有必要而且影响负载机性能。

查看导出的测试结果日志，如下图

在Summary Report 界面中可以设置结果属性（保存哪些结果字段），单击配置进到下图界面。其中可以看到只有部分默认被选中，这些字段能够说明基本测试结果，在长时间运行时只记录这些字段即可，并且有利于提高负载机性能，产生的IO越大，写磁盘是物理操作，对负载机的IO会产生影响，千万别让负载机IO产生性能瓶颈。

2>Aggregate Report

Aggregate Report 以表格的形式显示取样结果，说明如下。

如下图：

Lable:请求别名

#样本：执行多少次取样。

平均值：平均响应时间，单位为毫秒。注意这个平均值是将所有请求的响应时间取平均值。

中位数：响应时间中间值。

90%百分位：90%事务响应时间范围。

最小值：最小响应时间。

最大值：最大响应时间。

异常%: 出错率。

吞吐量：吞吐量，可以理解为TPS。

接收：数据接收传输量，单位KB

发送：数据发送传输量，单位KB

3>开源监听插件

总的来说，Jmeter的监听器还算完整，但相比一些商业性能测试工具来讲，图像化结果还是有所欠缺。作为开源性能测试工具，开源社区弥补了这个缺口。Jmeter Plugins增加了众多监听器，种类丰富，图形美观，功能强大，而且还可以监听服务器硬件性能。（CPU，内存）

建议负载发生与监控进行分开，负载工具进统计TPS与响应时间。

Influx+Grafana 实时监听

非GUI方式运行Jmeter来制造负载时，对于测试结果的监听十分简陋的，仅仅是在控制台打印，后者存到文件，并不能实时地监控到结果，这种状况当然是不能忍的。

要实现InfluxDB和Grafana的实时监听，你需要确保你的数据收集、存储和展示流程设置正确。下面是一些步骤和建议，帮助你建立一个从数据写入到实时图表显示的工作流：

1. 设置 InfluxDB

安装与配置：首先确保你已经正确安装并配置了InfluxDB。

创建数据库：为你的应用创建一个新的数据库或使用现有的数据库。

写入数据：使用客户端库（如Python, Go等语言提供的官方或第三方库）、HTTP API或其他方式将时间序列数据写入InfluxDB。

2. 配置数据采集

Telegraf 或其他采集器：如果你需要从多个来源收集数据，可以考虑使用Telegraf或者其他类似的数据采集工具。它可以帮助你自动化数据收集过程，并将数据发送到InfluxDB。

3. 设置 Grafana

安装与配置：下载并安装Grafana，根据官方文档进行基本配置。

添加 InfluxDB 数据源：在Grafana中添加InfluxDB作为数据源。这通常包括输入InfluxDB的URL、数据库名称、认证信息等。

4. 创建仪表盘

设计面板：在Grafana中创建新的仪表板，并添加各种类型的面板（如图形、表格等）来可视化你的数据。

查询构建：利用Grafana内置的查询编辑器编写针对InfluxDB的查询语句，以获取你想要展示的数据。你可以使用InfluxQL或Flux（取决于你的InfluxDB版本），构建实时更新的查询。

5. 实现实时刷新

启用实时功能：确保Grafana面板设置中的“Live”选项已开启。这会让Grafana通过WebSockets连接到InfluxDB，实现实时数据更新。

调整刷新间隔：根据需求调整Grafana仪表板的自动刷新间隔，以控制页面刷新频率。对于真正的实时监控，尽量减少这个间隔时间，但也要考虑到性能影响。

6. 测试与优化

验证数据流：检查整个数据路径是否工作正常，从数据生成、传输到最终在Grafana上的显示。

性能优化：如果遇到延迟或其他性能问题，考虑优化查询、索引策略或者增加硬件资源。

完成上述步骤后，你应该能够看到来自InfluxDB的数据在Grafana上以近乎实时的方式更新。

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