并发数计算tps-并发数计算公式

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本文目录一览：

• 1、并发数计算方法(转载)
• 2、单接口10万请求,如何评估tps
• 3、用50个并发线程模拟1万在线用户的逻辑

并发数计算方法(转载)

1、为了更好地理解上述公式，将其转换为如下公式：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。

2、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。

3、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。

4、并发数计算=平均响应时间*tps TPS计算=并发数/平均响应时间 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%。

5、由此可得出本系统在新增功能点中支持最大用户并发数为1100。按照1*100比例，计算得到每小时峰值活动用户数11万/小时；***用8020原则计算得出本系统支持注册用户数约为165万。

单接口10万请求,如何评估tps

并发量 系统一秒内同时处理请求的数量。 新系统：没有数据参考，只能由业务部门评估。 旧系统：qps Queries Per Second每秒处理请求数。 tps Transactions Per Second每秒处理事务数。

之后是单机nosql无法承载，需要nosql横向扩展，一般是十万到百万QPS。最后是难以单纯横向扩展nosql，比如微博就引入多级缓存架构，这种架构一般可以应对百万到千万对nosql的访问QPS。

所以，在这里“TPS = 并发数/平均响应时间” ***法则 【80%的业务请求在20%的业务时间里面产生。】 如：信用卡客服系统中客户信息查询功能”年使用量为4800万次，系统服务时间为7*24小时。

请求响应时间：从 client 端发出请求到得到响应的整个时间；包括：client 端响应时间+网络响应时间+Server 端响应时间。3）TPS（Transaction Per Second）每秒钟系统能够处理的交易或事务的数量。

用50个并发线程模拟1万在线用户的逻辑

1、有50个并发线程，每个线程都可以在1秒内完成100个事务，那么TPS=5000。在线用户估算TPS 很多业务中，并发度都会低于5%，甚至低于1%。

2、如上图所示，总共有 32 个用户进入了系统，但是绿色的用户并没有任何动作，那么显然，在线用户数是 32 个，并发用户数是 16 个，这时的并发度就是 50%。但在一个系统中，通常都是下面这个样子的。

3、通常，设定性能目标时会兼顾吞吐量和响应时间，比如这样表述：在每秒1万次请求下，AVG控制在50ms以下，TP99控制在100ms以下。对于高并发系统，AVG和TP分位值必须同时要考虑。

4、而具体逻辑 decode ， logic ， encode 各个连接处理逻辑不同。整体可以放在一个线程池处理。服务端拆分成3部分 因为1，2处理都比较快，放在线程池处理，业务逻辑放在另外一个线程池处理。

5、Tomcat支持1万并发的原因是因为它具有以下几个特点和优势： 多线程处理：Tomcat***用多线程的方式处理客户端请求。当有新的请求到达时，Tomcat会创建一个新的线程来处理该请求，而不会阻塞其他请求的处理。

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