【求解答】为什么会出现grafana仪表盘的数据和jmeter聚合报告指标对不上的情况

Question

【求解答】为什么会出现grafana仪表盘的数据和jmeter聚合报告指标对不上的情况，响应时间最大值是对的，但是平均值，90,95.99的指标差异太大了，

Answer 1

上午好☀️☀️☀️️
本答案参考通义千问

在使用 JMeter 进行性能测试，并通过 Grafana 展示监控数据时，出现 仪表盘数据与 JMeter 聚合报告指标不一致 的情况，是一个常见的问题。尤其当 响应时间最大值（Max）是正确的，但平均值、90%、95%、99% 等指标差异较大 时，可能是由于以下原因导致的。

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✅ 一、可能的原因分析

1. 采样频率不同

• JMeter 默认使用的采样间隔（如每秒采集一次）和 Grafana 的数据展示方式（如按时间窗口聚合）可能导致统计结果不同。
• Grafana 可能采用的是 滑动窗口 或 固定时间粒度 来显示数据，而 JMeter 是基于实际请求的统计。

重点：采样频率不一致会导致统计结果偏差。

2. 数据源配置错误

• 如果你使用的是 Prometheus + Grafana，检查是否正确地将 JMeter 的指标数据 推送到 Prometheus。
• 如果 JMeter 没有正确暴露 metrics 接口，或者 Prometheus 没有正确抓取，那么 Grafana 显示的数据可能来自其他来源或错误的指标。

重点：确保 JMeter 的 metrics 正确暴露并被 Prometheus 抓取。

3. 统计方法不同

• JMeter 的聚合报告是基于所有请求的完整数据进行计算的，包括每个请求的响应时间。
• Grafana 中的图表（如折线图、柱状图）可能只展示了部分数据，或对数据进行了 平滑处理、分组聚合，导致统计结果不同。

重点：JMeter 是全量统计，Grafana 可能是部分聚合或展示方式不同。

4. 时间范围不一致

• JMeter 聚合报告是针对整个测试周期的统计，而 Grafana 可能只展示了部分时间段的数据。
• 如果你在 Grafana 中选择的时间段小于 JMeter 的测试时间，就会导致统计结果不一致。

重点：确认 Grafana 图表的时间范围与 JMeter 测试时间一致。

5. 数据丢失或延迟

• 在高并发场景下，可能会出现 数据丢失 或 延迟，导致 Grafana 显示的数据不完整。
• 检查是否有 网络延迟、JMeter 性能瓶颈、Prometheus 抓取失败 等问题。

重点：确保数据传输稳定且无丢包。

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✅ 二、解决方案

以下是逐步排查和解决该问题的方法：

1. 检查 JMeter 的 metrics 输出

• 确保 JMeter 正确输出了 response time、latency、throughput 等指标。
• 使用 jmeter -n -t test.jmx -l result.jtl 生成 .jtl 文件，并使用 JMeter 的 Aggregate Report 插件查看原始数据。

代码示例：

jmeter -n -t your_test_plan.jmx -l result.jtl

2. 验证 Prometheus 是否抓取到 JMeter 数据

• 查看 Prometheus 的 scrape_configs 配置是否正确指向 JMeter 的 metrics 接口（如 /metrics）。
• 在 Prometheus 的 Web 界面中，访问 http://localhost:9090/targets，确认目标是否处于 UP 状态。

代码示例（Prometheus config）：

scrape_configs:
  - job_name: 'jmeter'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']

3. 在 Grafana 中确认数据源

• 确保 Grafana 中使用的数据源是 Prometheus，并且配置正确。
• 在 Grafana 中创建一个面板，查询类似以下语句：

avg_over_time(jmeter_response_time{job="jmeter"}[1m])

注意： 使用 avg_over_time 或 rate() 等函数时，要确保时间窗口与 JMeter 的测试时间匹配。

4. 对比两个数据源的原始数据

• 将 JMeter 的 .jtl 文件导入 Excel 或数据库，手动计算平均值、90%、95%、99% 值。
• 对比 Grafana 中相同时间窗口下的数据，找出差异点。

5. 调整 Grafana 的时间窗口和聚合方式

• 在 Grafana 的面板设置中，尝试不同的 interval（时间间隔） 和 aggregation（聚合方式）。
• 比如将 avg() 改为 percentile() 或 max()，观察是否更接近 JMeter 的结果。

代码示例（Grafana 查询语句）：

percentile(jmeter_response_time{job="jmeter"}, 95)

6. 检查系统资源限制

• 如果 JMeter 或 Prometheus 出现 内存不足、CPU 高负载，可能导致数据采集不完整。
• 使用 top, htop, free -m 等命令检查系统资源。

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✅ 三、建议优化措施

| 优化项 | 说明 | |--------|------| | 统一时间窗口 | 确保 JMeter 测试时间和 Grafana 时间范围一致 | | 使用精确聚合函数 | 在 Grafana 中使用 percentile() 替代 avg() | | 增加采样频率 | 提高 JMeter 和 Prometheus 的采样频率，减少数据丢失 | | 监控日志 | 查看 JMeter、Prometheus、Grafana 的日志，发现异常 |

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✅ 四、总结

关键结论：

• JMeter 是基于全量请求的统计，而 Grafana 可能是基于部分数据的聚合。
• 采样频率、时间窗口、数据源配置、聚合方式 是造成不一致的主要原因。
• 建议从原始数据出发，逐层排查数据链路中的问题。

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如果你能提供具体的 JMeter 聚合报告截图、Grafana 面板配置 或 Prometheus 抓取配置，我可以进一步帮助你定位问题！