并发用户数是怎么确定的?-并发用户数计算

本篇文章给大家谈谈并发用户数是怎么确定的?，以及并发用户数计算对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、并发用户数
• 2、并发数计算方法(转载)
• 3、并发用户的计算
• 4、网站性能测试时负载并发数怎么计算?

并发用户数

定义不同：业务层面的并发用户数指的是同时使用某个业务功能的用户数量；服务器层面的并发用户数指的是同时向服务器发送请求的用户数量。

一般来说，系统的3000并发能够支持的使用用户数量在几百到几千之间，这个数字取决于系统的性能和使用情况，例如用户的访问频率、每次会话的持续时间等。

企业级应用并发量要求不大，500并发就能满足绝大多数的需求；互联网应用对并发量要求很大，强调高并发，支持用户数量多达百万。

个。并发用户是同时执行一个操作的用户，或者是同时执行脚本的用户，这个并发在设置不同场景的时候并发的情况是不一样的，在实际的测试中需要根据具体的需求进行设计。并发用户数量，有两种常见的错误观点。

就是指系统可容纳的同时在线用户数。再银行的网上系统里，都会有一个并发用户数的上限，就是指系统服务器能够同时容纳的同时在线使用系统的用户数，超过这个数量，银行的系统服务器就会负载，严重可能会导致系统崩溃。

并发数计算方法(转载)

1、户。平均并发用户数计算公式为实际用户数等于并发数加3乘根号并发数，3乘200乘根号200等于243，所以并发数200是指实际用户为243户。

2、并发数计算PV的粗算计算公式是qps（或并发数）x86400（秒）÷2（分昼夜）所以PV100万粗算来并发数只有23。按照经验，剥离图片和js，css等静态页面，纯动态内容。一台4核4G内存的机器可以抗住100左右的并发数。

3、通用公式2：对绝大多数场景，我们用（用户总量/统计时间）*影响因子（一般为3）来进行估算并发量。

4、公式（2）则给出了并发用户数峰值的计算方式中，其中，C’指并发用户数的峰值，C就是公式（1）中得到的平均的并发用户数。该公式的得出是***设用户的login session产生符合泊松分布而估算得到的。

5、并发的意思是指网站在同一时间访问的人数，人数越大，瞬间带宽要求更高。

6、如果是并发，那么就要测5000到10000了。实际上你这是用客户视角来思考问题的，建议你***用服务器视角。也就是说，你只管加压，看看服务器到多少并发达到峰值，用这种方法来指导网站程序和部署的优化，这才是最科学的。

并发用户的计算

公式（3）并发用户数 = 吞吐率 * 场景业务时间 / 单位时间段 例2 ：一个OA系统，1小时内有8000用户登录系统。用户每次登录系统，需启动登录页面，然后输入用户名和密码，进入首页。

计算平均的并发用户数： C = nL/T （2） 并发用户数峰值： C’ ≈ C+3根号C 公式（1）中，C是平均的并发用户数；n是login session的数量；L是login session的平均长度；T指考察的时间段长度。

通用公式2：对绝大多数场景，我们用（用户总量/统计时间）*影响因子（一般为3）来进行估算并发量。

户。平均并发用户数计算公式为实际用户数等于并发数加3乘根号并发数，3乘200乘根号200等于243，所以并发数200是指实际用户为243户。

测试常用公式（1）计算平均的并发用户数：C=nL/T（2）并发用户数峰值：C’≈C+3根号C。公式（1）中，C是平均的并发用户数；n是在线用户数量，L是用户的平均在线时长，T指考察的时间段长度。

只有真正20%用户在对服务器造成实质的影响。

网站性能测试时负载并发数怎么计算?

例如有10小时访问密集区，我们可以估算每小时1000用户，峰值*2或者3，也就是每小时3000，那么合计一秒钟只要3000/3600 还不足1个并发。如果是并发，那么就要测5000到10000了。

公式（3）并发用户数 = 吞吐率 * 场景业务时间 / 单位时间段 例2 ：一个OA系统，1小时内有8000用户登录系统。用户每次登录系统，需启动登录页面，然后输入用户名和密码，进入首页。

通用公式2：对绝大多数场景，我们用（用户总量/统计时间）*影响因子（一般为3）来进行估算并发量。

二．系统吞吐量评估：我们在做系统设计的时候就需要考虑CPU运算、IO、外部系统响应因素造成的影响以及对系统性能的初步预估。而通常境况下，我们面对需求，我们评估出来的出来QPS、并发数之外，还有另外一个维度：日PV。

计算模型： 每台服务器每秒处理请求的数量=（80%*总PV量）/（24小时*60分*60秒*40%） / 服务器数量 。其中关键的参数是80%、40%。表示一天中有80%的请求发生在一天的40%的时间内。

关于并发用户数是怎么确定的?和并发用户数计算的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。