在网络分析、负载测试和流量模拟的世界里，最常见和最关键的错误之一是『平线』。这是一种每周7天、每天24小时发送统一流量的做法。也许你每天需要10,000名访客，所以你每小时发送416名访客。

这种做法从根本上是错误的。数字相当于人类从不睡觉。

我們睡覺、醒來、上下班、工作、吃飯、放鬆。这些日常周期被称为 昼夜节律, 它们被印在每个合法网站的分析报告中。任何忽略这一现实的交通模式都不仅仅是不切实际的；它是机器人检测系统的灯塔，也是使您自己的测试数据无效的可靠方法。

这篇文章探讨了真正的访客分布是什么样子，为什么『平线』失败，以及像我们这样的复杂工具。 交通工具箱 Traffic Buddy 正确地模拟这些基本的人类模式。

真实世界交通的解剖学：日间模式

如果您查看任何已建立网站的Google Analytics（分析）中的『用户』报告，您将永远不会看到平线。你会看到一个波浪，有可预测的山峰和山谷。虽然确切的形状因行业而异，但模式是普遍的。

让我们分解两种最常见的模型的典型流量模式： B2C和B2B。

1. B2C(Business-to-Consumer)模型

这适用于电子商务，新闻网站，博客和社交媒体。这种模式受到个人时间的严重影响。

The Overnight Trough(12 AM - 6 AM)： 这是最安静的时期。流量很小，主要由夜猫子或其他时区的用户组成。
上午通勤（上午6点至9点）： 一个显著的上升开始了。用户在醒来时检查手机，浏览社交媒体，并在通勤期间阅读新闻。这是一个移动繁重的交通障碍。
The Lunch Break Spike（下午12点至下午2点）： 第二次，更尖锐的峰值经常发生在人们的午餐休息时间。这是快速购物，浏览和内容消费的黄金时间。
The Evening "Prime Time"（下午5点至10点）： 这是大多数B2C站点的绝对峰值。用户下班回家，放松，从事休闲浏览，流媒体和在线购物。这个高峰通常是一整天的最高点。
风落(10 PM - 12 AM)： 流量开始稳步下降，因为用户注销并上床睡觉，导致回到隔夜低谷。

2. B2B(Business-to-Business)模式

这适用于SaaS平台、企业网站和面向企业的服务。模式由9-5工作日严格规定。

Workday Ramp-Up（上午8点至10点）： 随着工作日的开始，交通迅速攀升。
The Morning/Afternoon Peaks（上午10点 - 下午12点和下午2点 - 下午4点）： 交通在这些区块中处于最高持续水平。
The Lunch Dip(12 PM - 2 PM)： 与B2C峰值不同，B2B流量经常出现明显的现象。 DIP 的 午饭的时候。
"End of Day"Cliff（下午5点之后）： 随着工作日的结束，交通量急剧下降。
周末和假期： 与工作日相比，交通几乎不存在。

任何声称是现实的模拟必须尊重这些基本模式。

为什么统一的『平线』交通失败

发送稳定的流量不仅仅是不准确的；这是有害的。

这是一个明显的机器人签名： 现代 Web 应用防火墙(WAF)和机器人缓解服务（如 Cloudflare、PerimeterX 或 Akamai）使用行为分析。完全均匀的交通模式是最微不足道的异常检测。它尖叫着『自动化』，可以标记和阻止您的模拟IP。
IT Invalidates Analytics and Reporting 分析与报告： 如果您试图『温暖』分析配置文件，则扁平线会扭曲所有基于时间的数据。它使你的『用户在一天中的时间』报告毫无用处，这可以掩盖你的行为。 真实的 用户
进行无用的负载测试： 负载测试的目的是查看您的系统如何处理压力。真正的压力不是稳定的毛雨；这是一个突如其来的激增。您需要知道，您的自动扩展组是否可以在下午5点B2C黄金时快速启动新服务器，或者您的数据库连接池是否可以处理10 AM B2B登录热潮。平线测试永不挑战你的系统的弹性。

实现高保真模拟 Traffic Buddy

这就是专门构建的工具如 Traffic Buddy 提供了关键的优势。它旨在模拟人类行为，而不仅仅是产生点击。

"Respect Time of the Day"就是其中的核心。启用后， Traffic Buddy 停止发送平坦流量，并应用『混合』分布模型，提供多功能和逼真的基线。这种默认模式对于大多数B2C和普通受众网站来说是一个很好的起点。

以下是其默认分布的细分：

时间段	交通百分比	分析和理由
12AM - 6AM	5-10%	The Overnight Trough：正确分配『睡眠』期间的最小活动。
上午6点到9点	10-15%	晨起起：模拟『醒来』，通勤和早期工作周期。
上午9点到12点	15-20%	晨峰：模拟当天第一个主要的高活动区块。
12 pm - 2 pm	10-15%	午餐滴：现实地显示出从早晨高峰略有下降，在许多混合模型中很常见。
下午2点到5点	15-20%	下午峰：捕捉第二次生产力浪潮和晚上前浏览。
下午5点到8点	15-20%	晚上黄金时间：正确地标明高流量的后工期。
晚上8点到12点	10-15%	风落：显示交通实际上逐渐减少到深夜。

这种模式立即将您的模拟从机器人平坦的线条转变为动态的，类似人类的波浪。

最关键的成分：时区同步

拥有现实的分布曲线只是战斗的一半。另一半是将这条曲线应用到 正确的当地时间. 这是将专家级工具与简单脚本分开的功能。

Traffic Buddy的的能力为 设置一个特定的时区 对于一个项目来说，可以说是其最重要的模拟功能。

考虑一下这个场景：

您的服务器托管在德国(UTC+2)。
您的目标受众和 proxies 纽约(UTC-4)
您的"Morning Peak"（上午9点至下午12点）设置为发送20% 你的交通。

常见的错误(No Timezone Sync)： 仿真工具运行在自己的服务器时间，可能是UTC。它在UTC上午9点发送"Morning Peak"流量。这意味着你的纽约。 proxies 正在击中您的服务器在 纽约时间 5 点. 您的服务器日志和分析报告现在显示早上5点大量异常流量激增，这是配置不佳的模拟的死亡赠品。

正确方法(With) Traffic Buddy）: 将项目的时区设置为 美洲 / 新约克. Traffic Buddy 现在智能地保持其『晨峰』分布，直到时钟敲响上午9点。纽约. 流量在行为正确的时间到达服务器，匹配本地用户模式。您的服务器日志和分析数据现在反映了现实，可信的场景。

结论：超越量转向高保真行为

在交通模拟, 目标不仅仅是创造 量量; ；是模仿 行为行为. 一个小的，行为正确的模拟比大容量的平线攻击更有价值和现实性。

通过了解真实流量是昼夜的，周期性和时区依赖性，您可以开始设计真正有效的模拟。工具如 Traffic Buddy 将这些最佳实践制度化，让您超越『平线』谬论，复制网络的自然，人类节奏。

真实世界交通的解剖学： 日间 模式