在 Skipjaq ，我们关注应用在最高可持续负载状态下的性能表现。在此状态下，应用的负载不至于过饱和乃至崩溃，但也没有丝毫空闲，可以说是该应用性能最真实的体现。我们尤其关注的是，应用在临近极限情况下会产生怎样的延时。
在最近的一次有关 Web 应用延时的团队讨论当中，我提到一个通用准则：延时在服务利用率（utilisation）超过 80% 之后会呈现明显的恶化。再说得确切一点，是服务等待时间（wait time）的恶化导致了延时（latency）的恶化。
John D. Cook 为此撰写过一篇很长的文章进行说明，不过我想再补充一些更深入的说明，以便于没接触过队列理论（queuing theory）的读者们理解。
服务即队列
80% 这个数字来自于队列理论。首先，我们看一下为什么 Web 应用服务符合队列理论的模型。
假设我们正要测量一个 Web 应用（服务）的延时，该应用运行在单台服务器上。请求到达服务并被处理掉。如果在一个新请求进入的时候，该服务仍然在处理之前的其他请求，则新请求就需要排队等待。出于简化的考虑，我们假设该队列可以无限延长，并且任何进入队列的请求都仅在服务完成其处理之后才离开队列。
对于本场景而言，最简单的队列模型是 M/M/1 模型。M/M/1 是 Kendall 标记法，此处的通用形式是 A/S/c，其中 A 代表到达过程，S 代表服务时间分布，c 代表服务器的数量。
在本处简化的场景中，我们只有一台服务器，所以 c = 1。模型中的 M 代表马可夫（Markov）。马可夫式的到达过程描述了一个泊松过程：每两个请求到达的间隔时间呈指数分布，其参数为
；马可夫式的服务时间分布也描述了一个泊松过程：完成一次服务的时间呈指数分布，其参数为
。
队列利用率
我们所说的服务利用率，其定义为：服务用于处理请求所花费的时间百分比。对于上述 M/M/1 队列而言，服务利用率的计算方式为：
队列在
时处于稳定态，这符合直觉：如果单位时间内的新增请求数大于被处理完毕的请求数，则队列将会无限延长。
延时的计算
利特尔法则是从队列理论推演出的最有趣的结论之一。简单来说，在一个稳定系统当中，客户的平均数量（L）等于其到达率（
）与每个客户在系统中平均耗时（W）的乘积：
对于每一位客户而言，其在系统中的平均耗时就相当于是该客户所感受到的延时。该数值由服务时间和等待时间两部分组成。直觉上，平均服务时间基本上是固定的，所以延时的变动主要取决于等待时间的变动。
我们现在关心的是延时，所以让我们把公式转换到另一边：
也就是说，如果我们知道系统中的平均客户数量，我们就能够计算出等待时间。在一个 M/M/1 队列中，客户数量的平均数的计算方式为：
具体的推导过程不在本文中赘述，感兴趣的读者可以参阅这篇文章。
上面说过，服务利用率
，所以：
这样，我们就有了一个有关延时与到达率、服务完成率之间关联性的简化公式。现在我们进一步想要得到延时与利用率之间的关联公式，这就需要套用
到上面的公式中：
综上所述，我们已经假设服务时间是固定的，即：
是常量。所以，延时与
成比例关系。将该公式画成图表：
可以明显看到延时在利用率超过 80% 之后就开始飙升。利用率越接近 100%，延时越倾向于无限大。
结论
延时在服务利用率超过 80% 之后迅速恶化。所以为了避免在生产环境手忙脚乱的处理延时问题，我们应当监控系统利用率，确保其不超过 80% 的危险范围。
给系统进行性能测试的时候，让系统负载到 80% 以上的结果往往都是延时无法达标，而让系统负载到接近 100% 则意味着你要等很久才能拿到测试结果！
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