併發使用者數
大家都知道我們的效能測試就通過工具模擬多使用者對系統進行操作，對系統造成壓力，來驗證系統的效能（不太標準的解釋）。好多人也簡單的把效能測試當成併發測試。那麼這個「多使用者」和「同時」兩個因素缺一不可。只多使用者不同時，很難對系統構成壓力；沒有多個使用者，同時的概念也就自然不存在了
併發的兩種情況
一種是嚴格意義上的併發，即所有的使用者在同一時刻做同一件事或操作，這種操作一般指做同一型別的業務。比如，所有使用者同一時刻做併發登陸，同一時刻做表單提交。
另外一種併發是廣義範圍的併發，這種併發與前一種併發的區別是，儘管多個使用者對系統發出了請求或者進行了操作，但是這些請求或都操作可以是相同的，也可以是不同的。比如，在同一時刻有使用者在登入，有使用者在提交表單。
從伺服器的角度來看併發
前面的兩種解釋都是從使用者業務的角度來解釋併發的，因為我們平時所做的效能測試也是從使用者端對業務層的操作來進行併發測試的。
如果考慮整個系統執行過程中伺服器所承受的壓力是這樣的：在該系統的執行過程中，把整個執行過程劃分為離散的時間點，在每個點上，都有乙個「同時向服務端傳送請求的客戶數」，這個就是所謂的伺服器所承受的最大併發訪問數。
真正意義上的併發不存在
上面試談了這麼多併發，現在又說真正意義上的併發不存在。何解？學作業系統原理的同學都知道，cpu在乙個時間點上只能幹一件事兒。為什麼我們可以邊看電影，邊打字，邊語音。因為cpu很快很快，他可以處理一下電影，再處理一下打字，再處理一下語音。因為它很快，所以，它可以在多個程式之間快速瞬間的切換，給你造成的假象就是它在同時做這些事情。（現在的雙核、四核的cpu另說）
那麼我們的系統在接到使用者的請求後也要呼叫cpu來完成某些處理，然後返回給使用者。那麼我們對系統有做併發測試是測什麼呢？舉個簡單的例子。假如有一位神醫，他的看病速度非常快，假設他的看病速度是不變的；然後有一群接待人員來接待看病的客人，有成千上萬的病人來看病，接待人員要想各種辦法來做好接待工作，使病人更快的看到病。比如，可以事先諮詢病人得的什麼病，然後將病人進行分類，比如可以擴大接待室，讓更多的病人可以進到醫院來看病等。
神醫就是我們的cpu，接待人員就是我們的系統，病人就使用者，我們做效能測試的目的就是了解接待人員哪個地方給醫院看病造成了瓶頸。只來乙個病人，醫院的看病速度與服務很好。一下子來十萬個病人各種問題就出來了。接待人員的服務態度下降，多餘的人員跟本進不到醫院去，醫院的洗手間不夠用，造成病人無法上廁所而離開，這些都屬於系統問題。所以，我們一般測試的目的是看醫院的接待能力。
那麼系統的併發使用者數是多少呢?2萬麼？no!這2萬只表示在系統最高峰時有這麼多使用者登入了**，並不表示實際伺服器的承受壓力。因為伺服器承受壓力還與具體的使用者訪問模式相關，在這2萬使用者中考察某乙個時間點對使用者發出請求數，可以會大大縮水。那麼，該系統的服務端承受的最大併發訪問數是多少呢？這個取決於業務併發使用者數和業務場景，一般可以通過伺服器日誌的分析得到。
求併發使用者數公式
在實際的效能測試工作中，測試人員一般比較關心的是業務併發使用者數，也就是從業務的角度關注應該設定多少個併發數比較合理。
下面找乙個典型的上班簽到系統，早上8點上班，7點半到8點的30分鐘的時間裡使用者會登入簽到系統進行簽到。公司員工為1000人，平均每個員上登入簽到系統的時長為5分鐘。可以用下面的方法計算。
c=1000/30*5=166.7
當然，在效能測試上，任何公式都不是嚴謹的，最重要的是對系統做出有效正確的分析。
估算併發使用者併發數公式：
1、使用者從登陸系統到退出系統的間隔時間l
2、登陸系統的使用者數量n
3、被考察的時間長度t
併發使用者數c=nl/t
舉例：如果系統有3000個註冊使用者，平均每天400個使用者要訪問系統，一般乙個典型使用者在系統中停留4小時（從登陸到退出），在一天內，使用者在8小時內使用該系統
併發使用者數=400x4/8=200
如果你要計算峰值使用者數的話，用另外乙個公式
c1=c+3 x sqr(c)
c表示併發使用者數
根據我之前算出的結果，併發使用者數是200，那麼公式為：
c1=200+3 x sqr(200)=242
**：併發使用者數
大家都知道我們的效能測試就通過工具模擬多使用者對系統進行操作，對系統造成壓力，來驗證系統的效能（不太標準的解釋）。好多人也簡單的把效能測試當成併發測試。那麼這個「多使用者」和「同時」兩個因素缺一不可。只多使用者不同時，很難對系統構成壓力；沒有多個使用者，同時的概念也就自然不存在了
併發的兩種情況
一種是嚴格意義上的併發，即所有的使用者在同一時刻做同一件事或操作，這種操作一般指做同一型別的業務。比如，所有使用者同一時刻做併發登陸，同一時刻做表單提交。
另外一種併發是廣義範圍的併發，這種併發與前一種併發的區別是，儘管多個使用者對系統發出了請求或者進行了操作，但是這些請求或都操作可以是相同的，也可以是不同的。比如，在同一時刻有使用者在登入，有使用者在提交表單。
從伺服器的角度來看併發
前面的兩種解釋都是從使用者業務的角度來解釋併發的，因為我們平時所做的效能測試也是從使用者端對業務層的操作來進行併發測試的。
如果考慮整個系統執行過程中伺服器所承受的壓力是這樣的：在該系統的執行過程中，把整個執行過程劃分為離散的時間點，在每個點上，都有乙個「同時向服務端傳送請求的客戶數」，這個就是所謂的伺服器所承受的最大併發訪問數。
真正意義上的併發不存在
上面試談了這麼多併發，現在又說真正意義上的併發不存在。何解？學作業系統原理的同學都知道，cpu在乙個時間點上只能幹一件事兒。為什麼我們可以邊看電影，邊打字，邊語音。因為cpu很快很快，他可以處理一下電影，再處理一下打字，再處理一下語音。因為它很快，所以，它可以在多個程式之間快速瞬間的切換，給你造成的假象就是它在同時做這些事情。（現在的雙核、四核的cpu另說）
那麼我們的系統在接到使用者的請求後也要呼叫cpu來完成某些處理，然後返回給使用者。那麼我們對系統有做併發測試是測什麼呢？舉個簡單的例子。假如有一位神醫，他的看病速度非常快，假設他的看病速度是不變的；然後有一群接待人員來接待看病的客人，有成千上萬的病人來看病，接待人員要想各種辦法來做好接待工作，使病人更快的看到病。比如，可以事先諮詢病人得的什麼病，然後將病人進行分類，比如可以擴大接待室，讓更多的病人可以進到醫院來看病等。
神醫就是我們的cpu，接待人員就是我們的系統，病人就使用者，我們做效能測試的目的就是了解接待人員哪個地方給醫院看病造成了瓶頸。只來乙個病人，醫院的看病速度與服務很好。一下子來十萬個病人各種問題就出來了。接待人員的服務態度下降，多餘的人員跟本進不到醫院去，醫院的洗手間不夠用，造成病人無法上廁所而離開，這些都屬於系統問題。所以，我們一般測試的目的是看醫院的接待能力。
那麼系統的併發使用者數是多少呢?2萬麼？no!這2萬只表示在系統最高峰時有這麼多使用者登入了**，並不表示實際伺服器的承受壓力。因為伺服器承受壓力還與具體的使用者訪問模式相關，在這2萬使用者中考察某乙個時間點對使用者發出請求數，可以會大大縮水。那麼，該系統的服務端承受的最大併發訪問數是多少呢？這個取決於業務併發使用者數和業務場景，一般可以通過伺服器日誌的分析得到。
求併發使用者數公式
在實際的效能測試工作中，測試人員一般比較關心的是業務併發使用者數，也就是從業務的角度關注應該設定多少個併發數比較合理。
下面找乙個典型的上班簽到系統，早上8點上班，7點半到8點的30分鐘的時間裡使用者會登入簽到系統進行簽到。公司員工為1000人，平均每個員上登入簽到系統的時長為5分鐘。可以用下面的方法計算。
c=1000/30*5=166.7
當然，在效能測試上，任何公式都不是嚴謹的，最重要的是對系統做出有效正確的分析。
估算併發使用者併發數公式：
1、使用者從登陸系統到退出系統的間隔時間l
2、登陸系統的使用者數量n
3、被考察的時間長度t
併發使用者數c=nl/t
舉例：如果系統有3000個註冊使用者，平均每天400個使用者要訪問系統，一般乙個典型使用者在系統中停留4小時（從登陸到退出），在一天內，使用者在8小時內使用該系統
併發使用者數=400x4/8=200
如果你要計算峰值使用者數的話，用另外乙個公式
c1=c+3 x sqr(c)
c表示併發使用者數
根據我之前算出的結果，併發使用者數是200，那麼公式為：
c1=200+3 x sqr(200)=242
**：
效能測試 併發使用者
從業務角度看併發 一種是嚴格意義上的併發，即所有的使用者在同一時間點做同一件事或操作，這種操作一般指做同一型別的業務。比如，所有使用者同一時刻做併發登陸，同一時刻做表單提交。另外一種併發是廣義範圍的併發，這種併發與前一種併發的區別是，儘管多個使用者對系統發出了請求或者進行了操作，但是這些請求或都操作...
效能測試如何計算併發使用者數
在實際的 效能測試 工作 中，測試人員常常會關心到併發使用者數，也就是從業務角度關注究竟應該設定多少個併發數比較合理，以下是乙個估算併發使用者數的方法 1 計算平均的併發使用者數 c nl t 2 併發使用者數峰值 c c 3根號c 公式 1 中，c是平均的併發使用者數 n是login sessio...
效能測試併發峰值計算
一 軟體效能的幾個主要術語 1 s1 51testing 軟體測試網o8p j3 ci g 51testing 軟體測試網8t6jb,v p n1 n2 n3 n4 ps u e0 a1 a3 w 6v,z c tl0 a2 51testing 軟體測試網 b7v 1 j0 51testing 軟體...