性能测试中的经验公式和定律

1. 90/10局部性原理
一个程序中10％的代码执行90％的指令。
2. Little定律
系统中的平均任务量＝到达率×平均响应时间。假定系统处于稳定状态。
一个队列进入稳定状态以后,可以用下列参数来描述队列的特性：
①K—队列的请求平均达到速率(以每秒请求到达的个数计算)。
②N—队列的平均长度,即队列中等待和正在接受服务的请求的平均个数。
③T—一个请求通过队列所需的平均时间，包括在队列中等待的时间加上接受服务的时间。于是：N=KT
3. ForcedFlow定理
假设平均每个事务访问队列i的次数是Vi,在单位时间内,系统完成X0个事务,那么队列i的吞吐量Xi为Xi=Vi×X0.
4. Arrival定理
一个客户观察到的系统状态等于这个客户离开系统时的系统状态.对于队列网络系统来说，一个请求到达队列时看到的队列中已有请求的平均数等于这个请求离开系统时队列中的平均请求数。
完估计高峰和典型资源需求的最好方法是使用排队模型，如 BEST/1。可以使用静态模型，但有冒高估或低估高峰资源的危险。在任一情况下，从资源需求的观点出发，您都需要理解工作负载中的多个程序是如何交互的。
如果正在构建一个静态模型，请使用时间间隔，这是对大多数频繁运行或苛求的程序（通常两者是相同的）而言可接受性最差的响应时间。决定在每个时间间隔中通常运行哪些程序，这要基于您所规划的用户数、他们的思考次数、击键输入速率以及预期的混合操作。
5. Amdahl/Case定律
一个平衡的计算机系统，应该是每MIPS的CPU性能对应1MB存储器和1Mb/s的I/O带宽。

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