因為在客戶端發(fā)request的時候，是不會管服務(wù)器的狀態(tài)的。
下面打個比方，具體數(shù)據(jù)，不可做任何參考，只是我臨時編的。
比如：服務(wù)器可以同時每秒處理100次點擊，這時，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)該都在排隊狀態(tài)，而服務(wù)器處理完了前面的用戶后，需要一些時間來釋放這些被占用的資源，假設(shè)為1秒，如果LR采樣的時長為2秒，那么服務(wù)器處理的用戶應(yīng)該為50次點擊／每秒，按這種理想狀態(tài)，點擊率的圖應(yīng)該是比較平穩(wěn)的。
但是，系統(tǒng)受的壓力會隨著點擊的增加而增加，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，后面的點擊造成的請求，很有可能需要等待的時間隨機變長。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：隨著場景時間的持續(xù)，點擊率，吞吐量等圖的曲線慢慢的下降。
而出現(xiàn)超時的現(xiàn)象也很好解釋了，無非是有些請求，等待的時間太長了。
有些圖呢是比較穩(wěn)定的，曲線平穩(wěn)，這時可以認為，系統(tǒng)可以承受當(dāng)前用戶量的壓力。
而有些場景會出很多超時的錯，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（性能測試專家）
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