一、經典公式1：
一般來說，利用以下經驗公式進行估算系統的平均併發使用者數和峰值資料
1）平均併發使用者數為 c = nl/t
2）併發使用者數峰值 c『 = c + 3*根號c
c是平均併發使用者數，n是login session的數量，l是login session的平均長度，t是值考察的時間長度
c』是併發使用者數峰值
舉例1，假設系統a，該系統有3000個使用者，平均每天大概有400個使用者要訪問該系統（可以從系統日誌從獲得），對於乙個典型使用者來說，一天之內使用者從登陸到退出的平均時間為4小時，而在一天之內，使用者只有在8小時之內會使用該系統。
那麼，平均併發使用者數為：c = 400*4/8 = 200
併發使用者數峰值為：c『 = 200 + 3*根號200 = 243
舉例2， 某公司為其170000名員工設計了乙個薪酬系統，員工可進入該系統查詢自己的薪酬資訊，但並不是每個人都會用這個系統，假設只有50%的人會定期用該系統，這些人裡面有70%是在每個月的最後一周使用一次該系統，且平均使用系統時間為5分鐘。
則乙個月最後一周的平均併發使用者數為（朝九晚五）：
n = 170000*0.5*0.7/5 = 11900
c= 11900*5/60/8 = 124
吞吐量計算為：f = vu * r / t 單位為個/s
f為事務吞吐量，vu為虛擬使用者數個數，r為每個虛擬使用者發出的請求數，t為處理這些請求所花費的時間
二、通用公式2：
對絕大多數場景，我們用（使用者總量/統計時間）*影響因子（一般為3）來進行估算併發量。
比如，以乘坐地鐵為例子，每天乘坐人數為5萬人次，每天早高峰是7到9點，晚高峰是6到7點，根據8/2原則，80%的乘客會在高峰期間乘坐地鐵，則每秒到達地鐵檢票口的人數為50000*80%/（3*60*60）=3.7，約4人/s，考慮到安檢，入口關閉等因素，實際堆積在檢票口的人數肯定比這個要大，假定每個人需要3秒才能進站，那實際併發應為4人/s*3s=12，當然影響因子可以根據實際情況增大！
三、根據pv計算公式：
比如乙個**，每天的pv大概1000w，根據2/8原則，我們可以認為這1000w pv的80%是在一天的9個小時內完成的（人的精力有限），那麼tps為：
1000w*80%/(9*3600)=246.92個/s,取經驗因子3，則併發量應為：
246.92*3=740
四、根據tps估計：
公式為 c = (think time + 1)*tps
五、根據系統使用者數計算：
併發使用者數 吞吐量 思考時間的計算公式
二 軟體效能的幾個主要術語 響應時間 n1 a1 n2 a2 n3 a3 n4 2 併發使用者數的計算公式 系統使用者數 系統額定的使用者數量，如乙個oa系統，可能使用該系統的使用者總數是2000個，那麼這個數量，就是系統使用者數 平均併發使用者數的計算 c nl t 其中c是平均的併發使用者數，n...
TPS 併發使用者數 吞吐量關係
主要描述了在效能測試中,關於tps 併發使用者數 吞吐量之間的關係和一些計算方法。乙個系統的吞度量 承壓能力 與request對cpu的消耗 外部介面 io等等緊密關聯。單個reqeust 對cpu消耗越高，外部系統介面 io影響速度越慢，系統吞吐能力越低，反之越高。系統吞吐量幾個重要引數 qps ...
簡述 QPS TPS 併發使用者數 吞吐量關係
qps queries per second 是每秒查詢率 是一台伺服器每秒能夠相應的查詢次數，是對乙個特定的查詢伺服器在規定時間內所處理流量多少的衡量標準,即每秒的響應請求數，也即是最大吞吐能力。tps transactions per second 也就是事務數 秒。乙個事務是指乙個客戶機向伺服...