有乙個遊樂場，其中有10項遊樂設施，營業事件從上午9:00到17:00，為說明問題，採用如下假設：
1）假設每個使用者在場內遊玩1個小時，平均每個人玩20次專案（有的專案多次）, 從專案一到專案時分別為：4,3,3,2,2,2,1,1,1,1
2）平均每分鐘10個使用者進場
分析過程如下：
1）8:00到9：00，在場人數以10個/分鐘的，到9:00在園人數為600個
2）從9:00到16:00，新入場人數為10個/分鐘，離場人數也是10個/分鐘，在場人數處於平衡狀態。考察從9:00到16:00之間的任意乙個小時，在場人數都是600個，具體到某個時刻也是600個。所以說在場人數就是600
3）針對600個在場人員進行行為分析，600個人在1個小時內玩20個專案，假設使用者每3分鐘玩乙個專案，600個人每分鐘玩的專案就是200次。遊樂場處理能力為200次/分鐘
4）如果使用者在1個小時內，休息了30分鐘，剩下的30分鐘去玩專案，並且使用者的休息規律基本一致，則每分鐘玩的專案就是400個。遊樂場的處理能力就是400次/分鐘
5）下面再針對每個專案的處理能力進行分析，從專案一到專案十處理次數分別為：80,60,60,40,40,40,20,20,20,20（次/分鐘）
下面 再利用併發使用者經驗公式進行推導：
一天之內（9:00-17:00）有48000個使用者進入遊樂場，每個使用者在場時間為1小時，假設使用者進入遊樂場是均勻分布的，那麼考察1個小時時間，併發使用者數應該為：
c=nl/t
其中：n=4800，l=1，t=8，據此可得到：
c=600
剩下的分析可以從3）開始。
處理能力為400次/分鐘，這就是系統吞吐量（處理效率）。
以上分析及公式有兩個前提：
1）**在遊樂場中是均勻分布的
2）單位是分鐘
針對軟體系統，首先單位調整到秒，另外可考慮**不均勻時的衝擊，經驗公式推薦為c + （c開三次方），我認為太小了，可以修訂為20%，也就是峰值併發為c*1.2。
針對以上資料進行調校後，併發使用者數為600*1.2=720，相應的處理效率也要乘1.2
再考慮不同專案對遊樂園的壓力不同，需要乘上相應的壓力係數，比如專案一對遊樂園壓力最小，專案十最大，依次遞增，此時可把專案一作為基準請求，其壓力係數為1，從專案二到專案十壓力係數分別為1.5，1.5，2，2，2，,3，3，3，3，專案一到專案十調整後的處理次數分別為80,90,90,80,80,80,60,60,60,60，處理次數總和為740次/分鐘。再考慮峰值冗餘係數，那麼處理相率需求為888次。
我們的產品效能指標至少應該有五個：
第一：支援的使用者數，有時也稱為註冊使用者（資料庫容量及資料庫處理效率決定），
第二：活躍使用者數。經常時間系統的使用者，不同的系統對經常使用的定義不同。對於企業應用來說，一般活躍使用者數與支援使用者數相同。對於面向大眾的應用，可以定義每天使用次數》n來定義(n可以為1,2,3，不同的業務n是不同的，n的選擇也是乙個遞迴的過程）
第三：併發使用者數，根據前面的經驗公式計算處理。
第四：吞吐量（處理效率），一般來說要與響應時間（也就是對每個請求的處理時間）配對出現
第五：tps（每秒事務數）。理論上來說，tps=吞吐量 / 響應時間
提交給市場的指標應該包括：
1.支援使用者數
2.併發使用者數
3.tps
4.響應時間（可選）
我們的產品提交給市場的效率指標最少應該有三個：
第一：支援的使用者數（資料庫容量及資料庫處理效率決定）
第二：併發使用者數，根據前面的經驗公式計算處理。
第三：tps
以上針對的系統是有會話存在的情況，如果是單純的請求、處理、響應的服務模型，則不能使用上面的公式。具體如何計算並給出資料呢？
1）這種情況下可以應該把併發使用者的概念去掉
2）估算吞吐量
比如對於乙個2000人規模的公司的oa利用盾做登入認證，假設登入認證集中在上午8:30到8:33的三分鐘內，計算過程如下：
1）支援使用者數2000
2）活躍使用者數2000
3）吞吐率為2000/3*60=50/3≈17，極端情況1分鐘內完成登入吞吐量也不過51個/秒
這種情況下提供給市場的資料有三個即可：
1）支援使用者數
2）tps
3）響應時間（可選）
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