JMeter官网有非常具体的描述，主要内容如下。脚本中的监听器会根据配置将测试结果回传，默认情况下当结果产生后同步回传到协调主机。这会影响测试的最大吞吐量，JMeter提供了配置属性对此进行干预，即jmeter.propertie文件中的mode属性。该属性可以有如下取值：
1）Standard：测试中的采样信息产生的同时回传给协调主机。
2）Hold：在测试结束前将采样信息保存在数组中。这种模式会占用执行机大量内存，不推荐使用。
3）DiskStore：在测试结束前，将结果存储在硬盘文件（由java.io.temp属性指定）中。这种序列化文件会在JVM退出后删除。
4）StrippedDiskStore：将成功的响应数据在采样信息中删除，之后使用DiskStore的方式处理。
5）Batch：当采样信息超过指定的阈值后，同步将采样信息发送。阈值可以是采样个数阈值（num_sample_threshold）或者时间（time_threshold），这两个阈值可以在执行机的jmeter.propertie文件中指定。
?num_sample_threshold：累加的采样个数，默认为100。
?time_threshold：时间阈值，默认为60000ms（即60秒）。
后面的Asynch模式与该模式类似。
6）Statistical：当采样信息超过指定阈值后，发送采样信息的摘要信息。根据线程组和采样名称进行表记。摘要包括如下字段：
Elapsed time：流逝时间
Latency：延迟
Bytes：字节
Sample count：采样个数
Error count：错误个数
其他字段会被丢弃。（5）中的两个属性也对该模式起作用。
7）Stripped：将成功的采样在响应数据中删除。
8）StrippedBatch：在响应数据中删除成功采样后，使用Batch模式。
9）Asynch：采样信息在本地队列中临时存储。启动一个独立的工作线程进行采样信息发送。这样能够允许测试线程得以持续执行而不用等待回送的结果返回。当然，当结果产出太快，导致临时队列被充满，也会使得测试线程阻塞，直到队列中一些数据排空。该模式可以用来削平采样信息的网络波峰。通过执行机JMeter的属性asynch.batch.queue.size?（默认100）进行队列大小配置。
10）StrippedAsynch：在响应数据中删除成功采样，再使用Asynch模式。
11）自定义：通过配置一个特定的Java类，可以配置自行扩展的发送模式。扩展类必须首先接口SampleSender，并且实现接收一个具有RemoteSampleListener类型变量的构造函数。
上述提到的Stripped类的模式，都会将响应数据中的成功信息进行删除，所以一些依赖前置响应数据的元件会出现问题。这个问题可以通过调整测试脚本得以解决。
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