關(guān)于性能測(cè)試點(diǎn)擊率吞吐量的曲線

發(fā)布時(shí)間：2020-12-14

因?yàn)樵诳蛻舳税l(fā)request的時(shí)候，是不會(huì)管服務(wù)器的狀態(tài)的。
 
下面打個(gè)比方，具體數(shù)據(jù)，不可做任何參考，只是我臨時(shí)編的。
比如：服務(wù)器可以同時(shí)每秒處理100次點(diǎn)擊，這時(shí)，需要調(diào)用服務(wù)器的一些資源來處理，像：JDBC連接、內(nèi)存、開socket等等，其他的用戶呢？應(yīng)該都在排隊(duì)狀態(tài)，而服務(wù)器處理完了前面的用戶后，需要一些時(shí)間來釋放這些被占用的資源，假設(shè)為1秒，如果LR采樣的時(shí)長為2秒，那么服務(wù)器處理的用戶應(yīng)該為50次點(diǎn)擊／每秒，按這種理想狀態(tài)，點(diǎn)擊率的圖應(yīng)該是比較平穩(wěn)的。
但是，系統(tǒng)受的壓力會(huì)隨著點(diǎn)擊的增加而增加，系統(tǒng)性能也就慢慢的下降，例如釋放資源的速度開始變慢、換頁開始頻繁，那么，后面的點(diǎn)擊造成的請(qǐng)求，很有可能需要等待的時(shí)間隨機(jī)變長。但是采樣的頻率是不變的，所以后面的采樣值應(yīng)該慢慢的變小。
也就是像有些圖中所顯示的那樣：隨著場(chǎng)景時(shí)間的持續(xù)，點(diǎn)擊率，吞吐量等圖的曲線慢慢的下降。
 
而出現(xiàn)超時(shí)的現(xiàn)象也很好解釋了，無非是有些請(qǐng)求，等待的時(shí)間太長了。
 
有些圖呢是比較穩(wěn)定的，曲線平穩(wěn)，這時(shí)可以認(rèn)為，系統(tǒng)可以承受當(dāng)前用戶量的壓力。
 
而有些場(chǎng)景會(huì)出很多超時(shí)的錯(cuò)，這就有可能是系統(tǒng)承受不了這種的壓力，或者配置上有些問題。
 
需要綜合分析了。
 
注：本文來自高樓Zee（性能測(cè)試專家）
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