每个sampler都包含了所有响应时间指标，每个sampler的每个指标都会有单独的一个表存储结果数据
指标 含义<rootMetricsPrefix><samplerName>.ok.count sampler的成功响应数
<rootMetricsPrefix><samplerName>.h.count 服务器每秒命中次数(每秒点击数，即TPS）
<rootMetricsPrefix><samplerName>.ok.min sampler响应成功的最短响应时间
<rootMetricsPrefix><samplerName>.ok.max sampler响应成功的最长响应时间
<rootMetricsPrefix><samplerName>.ok.avg sampler响应成功的平均响应时间
<rootMetricsPrefix><samplerName>.ok.pct<percentileValue> sampler响应成功的所占百分比
<rootMetricsPrefix><samplerName>.ko.count sampler的失败响应数
<rootMetricsPrefix><samplerName>.ko.min sampler响应失败的最短响应时间
<rootMetricsPrefix><samplerName>.ko.max sampler响应失败的最长响应时间
<rootMetricsPrefix><samplerName>.ko.avg sampler响应失败的平均响应时间
<rootMetricsPrefix><samplerName>.ko.pct<percentileValue> sampler响应失败的所占百分比
<rootMetricsPrefix><samplerName>.a.count sampler响应数(ok.count+ko.count)
<rootMetricsPrefix><samplerName>.sb.bytes 已发送字节
<rootMetricsPrefix><samplerName>.rb.bytes 已接收字节
<rootMetricsPrefix><samplerName>.a.min sampler响应的最短响应时间 (ok.count和ko.count的最小值)
<rootMetricsPrefix><samplerName>.a.max sampler响应的最长响应时间 (ok.count和ko.count的最大值)
<rootMetricsPrefix><samplerName>.a.avg sampler响应的平均响应时间 (ok.count和ko.count的平均值)
<rootMetricsPrefix><samplerName>.a.pct<percentileValue> sampler响应的百分比（根据成功和失败的总数来计算）
InfluxDBBackendListenerClient监听 界面配置
配置方式一样，只是选择不同的监听方式而已，直接上图，配置也如下图所示：
每个配置项的含义如下：
influxdbUrl：安装influxdb的路径；主要格式：主机地址:8086/write?db=数据库名
application：应用名称；在 events 表中对应的字段是 application
measurement：表名；数据存储到哪个表，默认是jmeter，不用改即可
summaryOnly：当你线程组有多个请求又想知道每个请求的结果数据时，最好填false，因为true只会返回所有请求的集合数据报告，不会输出每条请求的数据报告
samplersRegex：取样器列表；想收集哪些请求就填哪些，最好用正则去匹配
percentiles：百分比；即类似聚合报告里90% Line，95% Line，99% Line的数据；倘若想要99.9时，需要写成【99_9】，用下划线代替点
testTitle：测试名称；在 events 表中对应的字段是 text ，JMeter在测试的开始和结束时自动生成注释，该注释的值以\'started\'和\'ended\'结尾
eventTags：Grafana允许为每个注释显示标签；在 events 表中对应的字段是 tags
运行脚本我们还是用客户端工具查看，这次只生成了2张表，分别是：events 和 jmeter。如下所示：