《loadrunner 没有告诉你的》之三——理发店模型

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1、大概在一年前的一次讨论中，我的好友陈华第一次提到了这个模型的最初版本，经过几次讨论后，我们发现经过完善和扩展的“理发店模型”可以用来帮助我们理解很多性能测试的概念和理论，以及一些测试中遇到的问题。在最近的一次讨论后，我决定撰写一篇文章来专门讲述一下这个模型，希望可以帮助大家更好的理解性能测试有关的知识。不过，在这篇文章中，我将会尽量的只描述模型本身以及相关的一些扩展，而具体如何将这个模型完全同性能测试关联起来，我不会全部说破，留下足够的空间让大家继续思考和总结，最好也一起来对这个模型做进一步的完善和扩展^_^我相信，当大家在思考的过程中有所收

2、获并有所突破时，那种快感和收获的喜悦才真的是让人倍感振奋而且终生难忘的^_^当然，我要说明的是，这个模型仅仅是1个模型，它与大家实际工作中遇到的各式各样的情况未必都可以一一对应，但是大的方向和趋势应该是一致的。  相信大家都进过或见过理发店，一间或大或小的铺面，1个或几个理发师，几张理发用的椅子和供顾客等待的长条板凳。在我们的这个理发店中，我们事先做了如下的假设： 1.       理发店共有3名理发师；2.     每位理发师剪一个发的时间都是1小时；3.     我们顾客们都是很有时间观念的人而且非常挑剔，他们对于每次光顾理发店时所能容忍

3、的等待时间+剪发时间是3小时，而且等待时间越长，顾客的满意度越低。如果3个小时还不能剪完头发，我们的顾客会立马生气的走人。 通过上面的假设我们不难想象出下面的场景：1.       当理发店内只有1位顾客时，只需要有1名理发师为他提供服务，其他两名理发师可能继续等着，也可能会帮忙打打杂。1小时后，这位顾客剪完头发出门走了。那么在这1个小时里，整个理发店只服务了1位顾客，这位顾客花费在这次剪发的时间是1小时；2.     当理发店内同时有两位顾客时，就会同时有两名理发师在为顾客服务，另外1位发呆或者打杂帮忙。仍然是1小时后，两位顾客剪完头发出门

4、。在这1小时里，理发店服务了两位顾客，这两位顾客花费在剪发的时间均为1小时；3.     很容易理解，当理发店内同时有三位顾客时，理发店可以在1小时内同时服务三位顾客，每位顾客花费在这次剪发的时间仍然是均为1小时；从上面几个场景中我们可以发现，在理发店同时服务的顾客数量从1位增加到3位的过程中，随着顾客数量的增多，理发店的整体工作效率在提高，但是每位顾客在理发店内所呆的时间并未延长。当然，我们可以假设当只有1位顾客和2位顾客时，空闲的理发师可以帮忙打杂，使得其他理发师的工作效率提高，并使每位顾客的剪发时间小于1小时。不过即使根据这个假设，虽然

5、随着顾客数量的增多，每位顾客的服务时间有所延长，但是这个时间始终还被控制在顾客可接受的范围之内，并且顾客是不需要等待的。不过随着理发店的生意越来越好，顾客也越来越多，新的场景出现了。假设有一次顾客A、B、C刚进理发店准备剪发，外面一推门又进来了顾客D、E、F。因为A、B、C三位顾客先到，所以D、E、F三位只好坐在长板凳上等着。1小时后，A、B、C三位剪完头发走了，他们每个人这次剪发所花费的时间均为1小时。可是D、E、F三位就没有这么好运，因为他们要先等A、B、C三位剪完才能剪，所以他们每个人这次剪发所花费的时间均为2小时——包括等待1小时和剪

6、发1小时。通过上面这个场景我们可以发现，对于理发店来说，都是每小时服务三位顾客——第1个小时是A、B、C，第二个小时是D、E、F；但是对于顾客D、E、F来说，“响应时间”延长了。如果你可以理解上面的这些场景，就可以继续往下看了。在新的场景中，我们假设这次理发店里一次来了9位顾客，根据我们上面的场景，相信你不难推断，这9位顾客中有3位的“响应时间”为1小时，有3位的“响应时间”为2小时（等待1小时+剪发1小时），还有3位的“响应时间”为3小时（等待2小时+剪发1小时）——已经到达用户所能忍受的极限。假如在把这个场景中的顾客数量改为10，那么我们

7、已经可以断定，一定会有1位顾客因为“响应时间”过长而无法忍受，最终离开理发店走了。我想并不需要特别说明，大家也一定可以把上面的这些场景跟性能测试挂上钩了。如果你还是觉得比较抽象，继续看下面的这张图^_^这张图中展示的是1个标准的软件性能模型。在图中有三条曲线，分别表示资源的利用情况（Utilization，包括硬件资源和软件资源）、吞吐量（Throughput，这里是指每秒事务数）以及响应时间（ResponseTime）。图中坐标轴的横轴从左到右表现了并发用户数（NumberofConcurrentUsers）的不断增长。在这张图中我们可以看

8、到，最开始，随着并发用户数的增长，资源占用率和吞吐量会相应的增长，但是响应时间的变化不大；不过当并发用户数增长到一定程度后，资源占用达到饱和，吞吐量增长明显放缓甚至