关于点击率吞吐量的曲线分析

本文通过模拟服务器处理客户端请求的过程,分析了服务器性能随压力变化的趋势。详细探讨了在不同负载下服务器资源的利用情况及其对响应时间和用户体验的影响。
原文地址:http://blog.youkuaiyun.com/zeeslo/archive/2008/05/26/2482749.aspx   作者:Zee

因为在客户端发request的时候,是不会管服务器的状态的。

下面打个比方,具体数据,不可做任何参考,只是我临时编的。
比如:服务器可以同时每秒处理100次点击,这时,需要调用服务器的一些资源来处理,像:JDBC连接、内存、开socket等等,其他的用户呢?应该都在排队状态,而服务器处理完了前面的用户后,需要一些时间来释放这些被占用的资源,假设为1秒,如果LR采样的时长为2秒,那么服务器处理的用户应该为50次点击/每秒,按这种理想状态,点击率的图应该是比较平稳的。
但是,系统受的压力会随着点击的增加而增加,系统性能也就慢慢的下降,例如释放资源的速度开始变慢、换页开始频繁,那么,后面的点击造成的请求,很有可能需要等待的时间随机变长。但是采样的频率是不变的,所以后面的采样值应该慢慢的变小。
也就是像有些图中所显示的那样:随着场景时间的持续,点击率,吞吐量等图的曲线慢慢的下降。

而出现超时的现象也很好解释了,无非是有些请求,等待的时间太长了。

有些图呢是比较稳定的,曲线平稳,这时可以认为,系统可以承受当前用户量的压力。

而有些场景会出很多超时的错,这就有可能是系统承受不了这种的压力,或者配置上有些问题。

需要综合分析了。


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