下面就讨论一下在性能测试实战中，为什么要设置考虑时间。
先说一个概念：吞吐量，这指的是服务器系统（包括软件和硬件）单位时间内处理业务的数量。我们现在做一个小试验，写一个小程序，执行一个简单的业务，并且在程序中进行计时，计算每分钟能执行多少次。然后当我们运行1路这个程序的时候，每分钟能完成约6万次。好，现在问一个问题，如果我们起2路，是不是每一路都能达到 6万/分钟 的吞吐量？
试验发现，当运行2路的时候，两个程序的数值都降了下来，但是它们的总和仍然是6万次。而且不管我们起多少路，这些程序的性能总和都接近于6万。
这就好像一个人1分钟最快能吃1个馒头，你让他一个一个吃，他两分钟能吃2个，如果你让他一手拿一个，同时吃，他两分钟吃不了4个，还是只能吃两个。
我们不是在说“考虑时间”么，哈哈，别急，因为上面的问题必须要先说清楚。
如果我们需要进行性能测试的业务是一个单纯的业务，就好像上面举的那个例子一样，那么测试脚本中就不需要设置“考虑时间”，因为不管你用什么方法测试，一个服务系统处理单一业务的吞吐量总是一个定值。
但是在实际环境里面，往往一个系统都是要处理多种业务，并且这些业务之间是有逻辑关系的。举例说明，比如一个论坛系统，每天最常处理的业务有两个：A打开帖子、B回复帖子。那么每天系统处理AB业务的总数是不是一样的呢，答案很明显，看帖子多，回复的少一些。假设A:B=2:1。
好，如果我们不设置考虑时间，起2路A的脚本，1路B的脚本进行性能测试，我们会得到什么结果呢？我们会得到这两个业务的吞吐量，并且能算出每个小时系统完成A、B业务的总数，吞吐量 × 时间 ＝ 总数。
这时我们发现，同样时间，AB业务的处理总数却不是2:1的关系，这是为什么呢？原因是这样的，我们在跑AB脚本的时候，这两组脚本都在尽全力争夺服务器的资源，他们的并发路数虽然是2:1，但是给服务器的压力却不一定是2:1，可能会出现偏差，测试结果就是最好的证据。A查看帖子由于响应时间短，因此跑的次数更多，最后的比例可能是4:1。
那么这样的结果有什么问题呢。总结为一句话：测试环境的业务和真实环境不符，这样测出的数据没有价值。即使测试通过，也不能证明真实环境是ok的；或者即使测试不通过，也不能说明真实环境不ok，呵呵。
比如上面的例子，如果我们测出的结果是B回复帖子的吞吐量不够，响应时间太长，那可能是因为A业务抢走了过多的，本不属于A的资源，而引起了B的性能降低。
说到这里，大家应该明白了，我们设置考虑时间，是为了保证测试复合业务的时候，各个业务之间的比例关系符合我们的真实生产环境。
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