分析思路：
1、X軸代表並發用戶數，Y軸代表資源利用率、吞吐量、響應時間。X軸與Y軸區域從左往右分別是輕壓力區、重壓力區、拐點區。
2、隨着並發用戶數的增加，在輕壓力區的響應時間變化不大，比較平緩，進入重壓力區后呈現增長的趨勢，最后進入拐點區后傾斜率增大，響應時間急劇增加。
3、隨着並發用戶數的增加，吞吐量增加，進入重壓力區后逐步平穩，到達拐點區后急劇下降，說明系統已經達到了處理極限，有點扛不住。資源利用率逐步上升，最后達到飽和狀態。
4、隨着並發用戶數增加，吞吐量與資源利用率增加，說明系統在積極處理，所以響應時間增加得並不明顯，處於比較好的狀態，但是隨着並發用戶數的持續增加，壓力也在持續加大，吞吐量與資源利用率都達到了飽和，隨后吞吐量急劇下降，造成響應時間急劇增長。輕壓力區和重壓力區的交界點是系統的最佳並發用戶數，因為各種資源都利用的充分，響應也很快；而重壓力區與拐點區的交界點就是系統的最大並發用戶數，因為超過這個點，系統性能將會急劇下降甚至崩潰。
容量計算
以一網站性能測試為案例：
1. 通過分析運營數據，可以知道當前系統每小時處理的PV數
2. 通過負載測試，可以知道系統每小時最大處理的PV數
即整理得
系統每小時PV處理剩余量 = 系統每小時最大處理的PV數 — 系統每小時處理的PV數
假設該網站用戶負載基本呈線性增長，現有系統用戶數為70萬，根據運營推廣計划，1年內該網站發展用戶將達到1000萬，即增長了14倍。即整理得：
系統每小時PV處理增加量 = 當前系統每小時處理的PV數 * 14 — 當前系統每小時處理的PV數
每天系統負載增加率 = 100% / 365 = 2.74 % （備注：此處將未來系統用戶數達到1000萬的負載定義為 100% ）
系統每天PV處理增加量 = 系統每小時PV處理增加量 * 每天系統負載增加率 * 24
所以，我們可以知道在正常負載條件下：
系統可支持正常運行天數 = 系統每小時PV處理剩余量 * 24 / 系統每天PV處理增加量
假設該網站后續部署升級天數已知，這樣我們可以知道提前升級的天數：
系統可支持正常運行天數 — 部署升級天數
總結如下：
