什麼是Little定律(littles law)

L = λ W
其中變數的意思是：

L =在一段時間內排隊系統中的平均任務或專案數量
λ=在規定的時間間隔內新進入系統的平均任務或專案數量（到達率）

W =任務或專案在整個系統中花費的平均時間

這個等式中文意思是：
“ 排隊佇列中的專案數 ”=“ 新專案到達率 ”x“ 任務或專案的平均花費時間 ”

首先你需要知道排隊系統是什麼？Little的定律僅適用於“排隊系統”，這是個必須有進入和有離開的佇列系統。可以是工作流系統，可以是任務系統，可以是生產線。

在軟體開發中，任務或專案也通常指使用者故事，變更請求，錯誤修復等形式。

“L”代表您正在檢查的排隊系統內的專案數。這也稱為“WIP”，如“正在進行中”的專案，可以是幾乎任何整數。

“λ”表示進出排隊系統的專案的到達率和離開率。這有時也被稱為“吞吐量”或“進入和/或離開系統的物品的量”，並且有時表示為λ或“A”。

到達率一開始有點令人困惑，但要記住的關鍵是它通常只是一小部分。這是因為您要測量物品進入/離開系統的速率，而不是物品數量或新到貨之間的時間。因此，“λ”總是表示為分數:

λ = (一個專案) / (時間單位)

例如，如果新專案每20分鐘進入您的佇列，則您的到達率不是20，而是1/20。

最後，“W”是專案在排隊系統中花費的平均時間。這也稱為“提前期”，也可以是任何時間單位。該元素的時間單位需要與“λ”的時間單位相同 - 如果您以天為單位測量到達率，那麼“W”也將以天為單位進行測量，依此類推。

最終意思是：
系統中的專案數  =（進入和退出系統的費率項）x（專案在系統中花費的平均時間）

L = λ W 透過代數轉換為:   
W  =  L / λ 

前面說過L是WIP，  λ可以是吞吐量，因此這個公式變種如下：

LT  =  WIP  /  吞吐量

LT =平均交貨時間
WIP = 在佇列內的平均任務數（正在進行的工作）
吞吐量  =在定義的時間間隔內離開系統的平均任務數

問題：保持吞吐量不變的假設情況下，如果我們持續增加WIP，也就是系統內專案數，交貨時間是否持續增加？

Queuing理論指出，隨著利用率增加超過80％，網路速度急劇下降（非線性）。但根據Little的定律（給定一個穩定的系統），如果我們增加WIP（提高利用率），則導致時間會線性增加。為什麼Little's Law沒有顯示交付時間從某一點開始呈指數上升？

參考：Little’s Law: Isn’t It a Linear Relationship?