注意，在执行队列（图2）开始增长的同时，响应时间也开始以递增的速度增长。这是因为请求不能被及时处理。
为了获得真正可再现的结果，应该将系统置于相同的高负载下。为此，与服务器通信的虚拟用户应该将请求之间的考虑时间设为零。这样服务器会立即超载，并开始构建执行队列。如果请求（虚拟用户）数保持一致，基准测试的结果应该会非常精确，完全可以再现。
您可能要问的一个问题是：“如何度量结果？”对于一次给定的测试，应该取响应时间和吞吐量的平均值。精确地获得这些值的唯一方法是一次加载所有的用户，然后在预定的时间段内持续运行。这称为“flat”测试。
图4. flat测试的情况（所有的用户都是同时加载的）
与此相对应的是“ramp-up”测试。
图5. ramp-up测试的情况（在测试期间，用户以稳定速度（每秒x个）增加）
ramp-up测试中的用户是交错上升的（每几秒增加一些新用户）。ramp-up测试不能产生精确和可重现的平均值，这是因为由于用户的增加是每次一部分，系统的负载在不断地变化。因此，flat运行是获得基准测试数据的理想模式。
这不是在贬低ramp-up测试的价值。实际上，ramp-up测试对找出以后要运行的flat测试的范围非常有用。ramp-up测试的优点是，可以看出随着系统负载的改变，测量值是如何改变的。然后可以据此选择以后要运行的flat测试的范围。
Flat测试的问题是系统会遇到“波动”效果。
图6. 一次flat测试中所测得的系统吞吐量的曲线（单位：页面/秒）
注意波动的出现，吞吐量不再是平滑的。
这在系统的各个方面都有所体现，包括CPU的使用量。
图7. 一次flat测试中所测得的系统CPU使用量随时间变化的曲线
注意，每隔一段时间就会出现一个波形。CPU使用量不再是平滑的，而是有了像吞吐量图那样的尖峰。
此外，执行队列也承受着不稳定的负载，因此可以看到，随着系统负载的增加和减少，执行队列也在增长和缩减。
图8. 一次flat测试中所测得的系统执行队列的曲线
注意，每隔一段时间就会出现一个波形。执行队列曲线与上面的CPU使用量图非常相似。
最后，系统中事务的响应时间也遵循着这个波动模式。
图9. 一次flat测试中所测得的系统事务的响应时间
注意，每隔一段时间就会出现一个波形。事务的响应时间也与上面的图类似，只不过其效果随着时间的推移逐渐减弱。
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