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1. 施压中心模型
（1）施压中心应用：
管理者核心数据和业务流程，直接与数据库或缓存服务器交互，统一对全网上层APP提供服务。
（2）前端页面性能测试模型：
Selenium：使用者在Seleniu中定制任务，定期自动运行批量任务
YSlow：Selenium各个任务分别调用YSlow，YSlow对前端页面进行评分。（现在被google的pagespeed取代）
ShowSlow：YSlow将评分发送给ShowSlow入库，并展示测试结果。
（3）模型优点：
1）实现测试，存储，结果展示的自动化。提高前端性能测试的效率。
2）框架化，简化前端性能测试步骤，复用，易用。
3）指导性强，YSlow能给出性能优化建议。
2. PV计算模型
（1）利用现有最新的数据得出性能测试PV的计算公式，以便让性能测试的PV计算更接近生产线真实情况。
（2）计算公式：
每台服务器每秒最高峰PV量 = （1.92*总PV）/（24*60*60）/ 服务器数量
（推导过程略）
3. PV->TPS转换模型
为了使PV在性能测试环境下可量化，根据PV的概念，通过以下方式可以转换成TPS。
即：1PV=1TPS
（1）性能测试脚本中，只保留与性能点相关的内容，如果是异步处理的，保留多个请求以确保压力目标。
（2）在执行场景中，不模拟浏览器缓存，确保每次请求都到达应用服务器，是的LoadRunner的一个请求等同于一个PV。
（3）在执行场景中，每次迭代，都模拟一个新用户，而且清除用户缓存信息，确保每个用户每次发送请求都是全新的。
4. TPS波动模型
（1） TPS在性能测试设计，执行，分析，评估等各个阶段，都是非常重要的参考指标。是直接影响着性能测试是否通过的衡量参数指标。性能测试依赖特定的硬件，软件，网络，应用服务等，TPS可能会出现稳定，波动，或者遵循一定的上升或下降等趋势。
（2）TPS的表现轨迹：一类是TPS有明显的大幅波动，不稳定。一类是TPS轨迹比较平稳但也有一定的波动。
（3）LoadRunner中， TPS分析图中的4个重要参数：最大值，平均值，最小值，标准差值。
（详情略，之后深入学习后再更新）