спасибо, буду верить суммари

Может причина в Embedded ресурсах и подзапросах. Их количество влияет на метрики в jp@gc - Transactions per Second. Но их появление не учитыается в таймере, что нормально.

Установил интервал отправки данных в InfluxDB в 1 секунду
Перцентили в Jmeter и в Grafana все равно довольно сильно разные
Для примера 95th
В Grafana 793 ms, а в Jmeter 1361 ms

У кого какой разброс в перцентилях ?

В JMeter перцентили за весь тест и логика их вычисления - туманна. Если вы про Summary Report

если писать listener-ом от Novatech и, сравнивая агрегации инфлюкса / aggregate report - всё бьется
в html репорте процентили считаются другим math пакетом, нежели чем в самом jmeter

возможно вы стали жертвой агрегации отправки “раз в секунду"

на самом деле логика внутри jmeter - не очень прозрачная, судя по коду, там есть какая-то очередь, которая постоянно содержит результаты предыдущей агрегации и сравнивает их с элементами внутри нее, эта очередь ограничена помимо количества элементов еще и во времени (не точно) - именно так получаются данные об относительных значениях (персентилях и средних): они агрегируются внутри батча очереди и/или сопоставляются с предыдущими показателями. а вот с отправкой в инфлакс всё существенно проще: jmeter на определенном этапе формирования описанной выше очереди после агрегации кладет её в инфлакс, плюс туда пишутся события об ошибках и тд. по идее на этом этапе должны лежать данные 1к1 с теми на основе чего считает метрики сам jmeter, кроме того что длина по времени очереди внутри jmeter и период отправки в influx разные
далее вся разница начинается в графане, а именно в интервале группировки, если он совпадает с интервалом записи в influxdb - то всё опять же должно быть 1 к 1 (в случае если у jmeter и grafana совпадают начало и конец этих интервалов), а далее есть еще подлый агрегатор mean в графане, который усредняет выводимые значения и по идее он должен это делает не чаще чем заданный интервал, но добросовестность его работы я не знаю. тут проблема в том, что от группировки по времени и от mean отказаться просто так. советую посмотреть как будет меняться метрика если вы примените функцию max и min к тому же интервалу

так что скорее всего данные проходят через одно дополнительное усреднение

да правильного вывода в графану

скорее всего должно помочь взятие голых данных из influx путем использования агрегаторов last и first, с помощью них мы можем взять первый или последний элемент из пула в котором 1 элемент (при правильнйо группировке)

короче, просто замени mean на last

или first

должно стать классно

стало уже?

вот этот листенер не советую использовать, очень много граблей словил на нем. данные пишутся без агрегации, у меня после месяца тестов начало ужасно лагать, а потом вообще по таймауту отваливалось всё

Так в этом же и прикол сырых данных, нет?

в моем понимании сырые данные можно хорошо писать а можно плохо)

данный листенер только для отладки годится, имхо - это как из гуя пускать)

Ну если бы у меня была большая машина для инфлакса я бы предпочёл хранить не агрегированные данные

каждому своё. listener пишет вполне себе по best практикам influx-а

То что я храню агрегированные это, скорее, вынужденная необходимость