32、深入解析PDQ模型在Web应用与中间件性能分析中的应用

深入解析PDQ模型在Web应用与中间件性能分析中的应用

1. 数据与信息的差异及PDQ模型的重要性

在性能分析领域，数据和信息有着本质区别。若测试者缺乏有效的概念框架，负载测试测量可能会出现问题。PDQ模型就像一个筛选工具，能从大量数据中挖掘出有价值的信息。

2. HTTPd性能测量分析

• 吞吐量特性 ：对多种HTTP服务器进行负载测试，测量的吞吐量数据呈现出有限请求系统的常见特征，但HTTP服务器在2 - 4个客户端负载时快速饱和，这一现象较为特殊。
  |服务器类型|吞吐量特征|
  | ---- | ---- |
  |V1.3|符合有限请求系统的一般吞吐量特征，在2 - 4个客户端时快速饱和|
  |CERN 3.0|类似V1.3，在特定负载下饱和|
  |V1.4, fork|呈现出类似的饱和特性|
  |Netsite|在负载增加时也出现饱和情况|
  |V1.4, pass|同样具有快速饱和的特点|

• 响应时间曲线异常 ：响应时间曲线出现不符合排队理论的情况。除最下方曲线外，其他三条曲线在N = 2个客户端生成器时饱和，另一条在四个客户端时出现转折，之后出现逆行行为。而根据排队理论，超过饱和点后，响应时间曲线应呈“曲棍球棒”状上升，斜率由服务需求最大的瓶颈阶段决定。

graph LR
    A[客户端负载增加] --> B{是否达到饱和点}
    B -- 是 -->