Hits/Request

　　网页点击数/请求

　　Response/Successful Response

　　响应/成功的响应

　　Request与Response是对应，一个请求对应一个响应。但当客户端对服务器的压力达到一直程度后，不是每一请求都能得到响应的。去年末火了个最牛B的“电子商务”网站。12306（铁路网上订票系统），虽然有很差的用户体验，但每天还是大把的人拼命的登录（过年回家的人伤不起），甚至用外挂登录。见有网友云云点击（请求）了几十几百次才订票（响应）成功。所以，成功响应率也是很重要的一个指标。客户端发送一千个请求的成功得到响应的几率。

　　Hits Per Second

　　每秒中点击次数

　　和吞吐量一样，单单用点击数（hits）来衡量系统也是不合理的。所以，用每秒钟的点击数才能衡量出服务器的处理能力。

　　响应时间图分析

　　横坐标表示用户数

　　纵坐标表示时间

　　红色虚线，表求的是一种系统的理想状态。

　　当服务器处理10个用户请求时所用的时间是2秒（假设），当服务器处理200用户请求时所用的时间也是2秒。所以说这种状态是一种理想的状态。现实中，不管是如何超级强的服务器当用户数达到一定数量时，响应时间必会变慢。

　　蓝色斜线，是服务器常见的一种曲线状态。

　　服务器的响应时间虽然用户数量的增加逐渐变慢。

　　当系统出现这种斜线，应该说系统性能是相当健壮的。随着用户的增长响应时间逐渐变长。

　　黑色曲线，个人觉得是服务器处理能力的真实曲线状态。

　　为什么说黑线才是真实服务器处理能力的曲线呢？当用户处理一个用户请求是2秒（假设），当处两个用户请求是马上变成3秒（假设），当处理3个用户请求时变成4秒（假设）。再差的服务器也有个处理范围，比如是，100用户同时并发，服务器可以轻松应对，不管是10个用户还是80个用户同时请求，服务器都可以即可响应（请参考理发店模式）。只有当用户数量达到某个数量点后，服务器性能急剧下降。如上图黑色十字星处就是系统的拐角点。

　　我们假设有一个门，在一个时间点上可同时过10个人，不管你是同时来3个还是10个都可以在同一时间点过门，假如来了11个人，必然有一个人要等10个人过门之后才能过。那么当超过10人来过门时，过门的速度就开始变慢。那么10就是服务器性能的拐角点。我们通常做压力测试找服务器的拐角点是很重要的任务之一。

　　关蓝色曲线与黑色区线只是我们常见两种曲线。现实的测试中可能出现各种样式的曲线。当然还要看你做测试的细度，比如，10个用户是系统的拐点，如果你做完5个用户的一轮测试后，就是20用户的测试。那么画出来的曲线就变成斜线，拐点将被护忽略掉。