3．周期迭加度量数据
在节点度量数据的基础上，将同样的性能测试场景运行在软件产品生命周期中各个可测版本上，得出被测产品的周期迭加度量数据，它会反映当前软件系统随着版本的更新而性能变化的趋势。
比如，在不同测试版本上，对在线文件管理系统进行性能测试（如表11-2所示）。
| 性能场景 | 8月3日 版本 | 8月31日 版本 | 9月10日版本 | 9月24日版本 |
| Upload File | 223 ms | 253 | 254 | 278 |
| Download File | 84 | 97 | 90 | 97 |
| Search File | 74 | 76 | 78 | 80 |
| Delete File | 54 | 54 | 55 | 58 |
11.1.2 度量方式
有了度量数据后，我们将采用不同的方式对其进行分析，来达到性能度量的目的。
1．使用下钻细分法进行瓶颈定位
我们用层层下钻的方式来进行性能的定量分析
一级下钻
某交易的系统响应时间=客户端处理时间+网络时间+Web服务器时间+应用处理时间+数据库时间
案例分析
例子：比如某邮件系统的Web发送邮件的总共耗费时间为4秒，根据度量数据，进行一级下钻：
● 客户端处理时间：浏览器处理时间，忽略
● 网络响应时间：54ms，相比15S，可以忽略
● Web服务器时间：0.56S/Http Request
● SMTP服务邮件发送处理时间：未知
● 数据库处理时间：connect time+Sql parse time+ sql execute time=1.4S
总响应时间=页面时间+网络时间+Web处理时间+SMTP邮件服务处理时间+数据库处理时间
4S=0+0+0.56+ SMTP应用服务时间+1.4
SMTP应用服务时间=40.561.4≈2S
二级下钻
下面，尝试将SMTP服务时间进一步下钻细分。
SMTP服务架构如图11-1所示。
图11-1 SMTP Service Architecture
