2 PerfMon Metrics Collector
用于监控机器的 CPU，Memory，SWAP，Disks I/O，Networks I/O
CPU
CPU 占用量百分比
Memory
存储量的使用情况
SWAP
Disks I/O
Networks I/O
3 Server Hits per Seconds
每秒测试计划所产生的点击服务器的次数
4 Bytes Throughput Over Time
在压力测试期间接收和发送的 bytes 数
5 Composite Timeline Graph
将你的测试计划中的所有的图表集合在同一张图标中以方便查看
6 Bytes Throughput Over Time
每秒传输字节吞吐量，表明 Jmeter 在测试时，随着时间推移发送和接受的字节数
7 Response Codes per Second
每秒返回的响应码，表明 Jmeter 测试期间，随着时间的推移返回的响应码，从中我们可 看到测试期间在哪个时间段内出现了错误。就可以分析在该时间内系统的什么环境因素， 导致的错误。
8 Response Latencies Over Time
每秒钟的响应等待时间， 表明 Jmeter 测试期间，随着时间的推移系统的响应等待时间的 变化，也是系统随着时间推移，系统效率的变化。
9 Response Times Distribution
响应时间分布， X 轴表示的是响应时间，Y 轴表示的是响应次数，F(X,Y)表示系统在某 种响应时间内的响应次数是多少，如果在响应时间短的地方，响应次数多，说明系统的效 率比较高。
10 Response Times Over Time
每秒钟响应时间，X 轴表示的是系统运行的时刻，Y 轴表示的是响应时间，F(X,Y)表示系 统随着时间的推移，系统的响应时间的变化，可以看出响应时间稳定性。
11 Response Times Percentiles
响应时间百分比，X 轴表示的是百分比，Y 轴表示的是响应时间，F(X,Y)表示低于某个百 分比的响应时间，比如有 80%的响应低于 400ms。
12 Response Times vs Threads
响应时间用户数， X 轴表示的是活动线程数，也就是并发访问的用户数，Y 轴表示的是 响应时间，F(X,Y)表示在某种并发量的情况下，系统的响应时间是多少。
13 Transaction Throughput Over Time
每秒处理的事务吞吐量 统计随着时间推移每秒可能的事务吞吐量 这里的事务吞吐量计算 公式是： 活动线程数*1 秒/一个线程的响应时间，比如当一个用户向服务器发出一个请 求，在 100ms 后得到响应，那么事务数等于 1*1000ms/100ms = 10 transcation/s，得到每秒 钟可以处理是个事务数的结果。
14 Transaction Throughput vs Threads
每活动线程数可能的事务吞吐量，途中 X 轴表示的是活动线程数，Y 轴表示的是事务吞 吐量，F(X,Y)的含义是当系统处于某个活动线程数时，系统当时的事务 吞吐量是多少。 比如当有 10 个活动线程时，事务吞吐量是 100/s，而当有 20 个活动线程时，事务吞吐量 是 50/s，说明随着用户访问的增加，系统的处理 效率开始下降了。从这个图中我们可以 找到一个临界点，在多大的活动线程数时，系统达到最大的吞吐量。
15 Transactions per Second
每秒的事务数，X 轴表示访问结束的时刻，Y 轴表示访问量，F(X,Y)表示在某个结束时 刻，一共有多少的访问量结束访问。
16 Active Threads Over Time
每秒的活动线程数， X 轴表示访问的时刻，Y 轴表示活动线程数，F(X,Y)表示某个时刻 的活动线程数
来源：https://www.cnblogs.com/sunjump/p/8133827.html