計算機系統的總體性能標准是響應時間和吞吐量。
響應時間是提交請求和返回該請求的響應之間使用的時間。示例包括：
- 數據庫查詢花費的時間
- 將字符回顯到終端上花費的時間
- 訪問 Web 頁面花費的時間
吞吐量是對單位時間內完成的工作量的量度。示例包括：
- 每分鍾的數據庫事務
- 每秒傳送的文件千字節數
- 每秒讀或寫的文件千字節數
- 每分鍾的 Web 服務器命中數
這些度量之間的關系很復雜。有時可能以響應時間為代價而得到較高的吞吐量，而有時候又要以吞吐量為代價得到較好的響應時間。在其他情況下，一個單獨的更改可能對兩者都有提高。可接受的性能基於合理的吞吐量與合理的響應時間相結合。"
----摘抄於 IBM-性能目標
http://publib.boulder.ibm.com/infocenter/systems/index.jsp?topic=/com.ibm.aix.prftungd/doc/prftungd/corr_svmon_ps_outputs.htm
悟:曾經在實際的測試工作中遇到這種情況,某一個應用程序,用LR進行性能測試,項目組曾經把思考時間分別設為10秒和0秒,得到了兩個差別較大的並發數,曾經有位資深人士說,如果思考時間夠大,即使用很差的機器也能做出很大的並發數.
在性能測試中，作為評價性能好壞的兩個重要指標：吞吐量和響應時間， 是很容易讓人混淆的。
吞吐量：字面上的意思是單位時間里處理任務的能力，它的單位常常以hits/sec或者MB/sec為主，它以系統資源為對象的，因此系統性能的好壞直接影響了吞吐量的（理論）極限值。
響應時間：這里是指從發送請求到完成響應的整個過程所經歷的時間，它的單位常常以s或者ms為主。它是以某個請求為對象的，因此請求的大小以及復雜程度直接影響到響應時間的長短。
這里提到一個概念是“排隊論”(http://en.wikipedia.org/wiki/Queuing_theory)， 在計算機系統中，這個概念是最常見的，了解排隊理論對於我們理解吞吐量和響應時間的關系以及區別很有幫助！
通常，平均響應時間越短，系統吞吐量越大；平均響應時間越長，系統吞吐量越小；
但是，系統吞吐量越大， 未必平均響應時間越短；因為在某些情況（例如，不增加任何硬件配置）吞吐量的增大，有時會把平均響應時間作為犧牲，來換取一段時間處理更多的請求。
一個例子，比如一個理發店，原先只有一個理發師，因為窮，只買的一張理發椅子，和一個長凳用來方便等待的人休息。理發師一次只能處理一個客戶，其他等待的用戶顯得很不耐煩，外面打算進來理發的人也放棄了這家店理發的打算。。。
有一天，理發師有錢了，他多買了2個理發椅子，這樣，他可以同時給3個人理發，當其中一個人理到一定階段需要調整或者定型的時候，他就轉到另外一個客戶去修剪頭發，依次類推，這樣，他發現一天他可以理的人數比以前增多了，但是還會有一些后來的客戶抱怨等待時間太長。
后來，理發師打算招聘2名學徒幫助他一起干活，這樣，他發現每天的理發效率增加了將近2倍，而且客戶的等待時間明顯也減少了許多。但是成本增多了，理發用具，洗發水，發工資，這讓他覺得開個理發店也要精打細算：）