并发用户数

一、经典公式1： 一般来说，利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据 1）平均并发用户数为 C = nL/T 2）并发用户数峰值 C‘ = C + 3*根号C C是平均并发用户数，n是login session的数量，L是login session的平均长度，T是值考察的时间长度 C’是并发用户数峰值 举例1，假设系统A，该系统有3000个用户，平均每天大概有400个用户要访问该系统（可以从系统日志从获得），对于一个典型用户来说，一天之内用户从登陆到退出的平均时间为4小时，而在一天之内，用户只有在8小时之内会使用该系统。 那么， 平均并发用户数为：C = 400*4/8 = 200 并发用户数峰值为：C‘ = 200 + 3*根号200 = 243 举例2， 某公司为其170000名员工设计了一个薪酬系统，员工可进入该系统查询自己的薪酬信息，但并不是每个人都会用这个系统，假设只有50%的人会定期用改系统，这些人里面有70%是在每个月的最后一周使用一次该系统，且平均使用系统时间为5分钟。 则一个月最后一周的平均并发用户数为（朝九晚五）： n = 170000*0.5*0.7/5 = 11900 C= 11900*5/60/8 = 124 吞吐量计算为：F = Vu * R / T 单位为个/s F为事务吞吐量，Vu为虚拟用户数个数，R为每个虚拟用户发出的请求数

PX**APP 性能测试报告 V1.0 编写人： JLL 编写时间： 2018 年 2 月 10 日 审核人： 审核时间： 2018 年 月 日 PXZC管理有限公司（**运营中心） 二零一八年二月十日 修订记录 版本号 修订章节号 修订人 修订日期 V1.0 新建 JLL 2018.2.10 目 录 1 项目概述... 1 1.1 项目标识... 1 2 测试范围... 1 2.1 测试内容... 1 2.2 测试类型... 1 2.3 测试目标... 1 2.3.1 产品列表查询... 1 2.3.2 注册及实名认证... 2 2.3.3 查看产品详情及预约产品... 3 3 测试准备... 3 3.1 测试依据... 3 3.2 测试资源... 4 3.2.1 硬件配置... 4 3.2.2 软件配置... 5 3.2.3 网络配置... 5 3.3 测试工具... 5 3.4 人员配置... 5 3.5 人员分工... 6 3.6 测试执行... 6 4 执行结果... 6 4.1 产品列表... 6 4.1.1 并发用户数分析... 8 4.1.2 响应时间分析... 9 4.1.3 吞吐量分析... 10 4.2 注册及实名认证... 11 4.2.1 并发用户数分析... 12 4.2.2 响应时间分析... 14 4.2.3 吞吐量分析... 16 4.3 产品预约

首先介绍一下pv量： PV(访问量)：即Page View, 即页面浏览量或点击量， 用户每次刷新即被计算一次。 UV(独立访客)：即Unique Visitor,访问您 网站的一台电脑 客户端为一个访客。00:00-24:00内相同的客户 端只被计算一次。 IP(独立IP)：即Internet Protocol,指独立IP数。00:00-24:00内相同IP地址之被计算一次。 *************************** 问题：一个系统的日均pv量是8000，那么并发 用户数应该是多少? 1、首先，我觉得应该考察这个系统的业务都有什么，各个之间有什么关联性。这些PV都分布在哪里业务上。 2、如果这些pv为单一业务，那么还要看用户在前台的一次操作，会对 服务器端产生几个请求。因为如果 网页中包含 图片、js等内容，用户一次打开操作，会对服务器产生多个操作。 3、我们假设用户在前台的一次操作，仅产生一次pv。用户并发数是指多少用户同时对服务器产生访问。对此，我假设了三种访问情况： （1）最差情况：8000个用户同时发起请求，那么并发用户数应为8000 （2） 最好情况：8000个用户在 时间上均匀地发起请求。那么并发用户数为8000/24*60*60=0.093。折合一分钟内之有5.5个请求，基本上就没有并发，只是单个执行。 （3）80~20原则：但是在现实 生活 中

在线用户数：用户同时在一定时间段的在线数量 并发用户数：某一时刻同时向服务器发送请求的用户数 一般而言，我们习惯以5-20的比率来推算并发用户与在线用户之间的关系。即，并发与在线的比例约为5%-20% 比如，某网站存在注册用户数为10W人，但同时在线最多1W人，但这1W个人，可能只有500人会浏览帖子，500人会进行发帖，只有这1000个人对服务器才有交易，那我们计算并发量的时候，就可以以1000为标准！ ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 昨天读完了段念写的《软件性能测试过程详解与案例剖析》一书的第一章，感觉学到了不少东西，以下将该书中的我认为是精华的一篇过来给大家一起看看： 在实际的性能测试中，经常接触到的与并发用户数相关的概念还包括“并发用户数”、“系统用户数”和“同时在线用户数”，下面用一个实际的例子来说明它们之间的差别。 假设有一个OA系统，该系统有2000个使用用户——这就是说，可能使用该OA系统的用户总数是2000名，这个概念就是“系统用户数”，该系统有一个“在线统计”功能（系统用一个全局变量记数所有已登录的用户），从在线统计功能中可以得到

一、经典公式1： 一般来说，利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据 1）平均并发用户数为 C = nL/T 2）并发用户数峰值 C‘ = C + 3*根号C C是平均并发用户数，n是login session的数量，L是login session的平均长度，T是值考察的时间长度 C’是并发用户数峰值 举例1，假设系统A，该系统有3000个用户，平均每天大概有400个用户要访问该系统（可以从系统日志从获得），对于一个典型用户来说，一天之内用户从登陆到退出的平均时间为4小时，而在一天之内，用户只有在8小时之内会使用该系统。 那么， 平均并发用户数为：C = 400*4/8 = 200 并发用户数峰值为：C‘ = 200 + 3*根号200 = 243 举例2， 某公司为其170000名员工设计了一个薪酬系统，员工可进入该系统查询自己的薪酬信息，但并不是每个人都会用这个系统，假设只有50%的人会定期用该系统，这些人里面有70%是在每个月的最后一周使用一次该系统，且平均使用系统时间为5分钟。 则一个月最后一周的平均并发用户数为（朝九晚五）： n = 170000*0.5*0.7/5 = 11900 C= 11900*5/60/8 = 124 吞吐量计算为：F = Vu * R / T 单位为个/s F为事务吞吐量，Vu为虚拟用户数个数，R为每个虚拟用户发出的请求数

一、经典公式1： 一般来说，利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据 1）平均并发用户数为 C = nL/T 2）并发用户数峰值 C‘ = C + 3*根号C C是平均并发用户数，n是login session的数量，L是login session的平均长度，T是值考察的时间长度 C’是并发用户数峰值 举例1，假设系统A，该系统有3000个用户，平均每天大概有400个用户要访问该系统（可以从系统日志从获得），对于一个典型用户来说，一天之内用户从登陆到退出的平均时间为4小时，而在一天之内，用户只有在8小时之内会使用该系统。 那么， 平均并发用户数为：C = 400*4/8 = 200 并发用户数峰值为：C‘ = 200 + 3*根号200 = 243 举例2， 某公司为其170000名员工设计了一个薪酬系统，员工可进入该系统查询自己的薪酬信息，但并不是每个人都会用这个系统，假设只有50%的人会定期用该系统，这些人里面有70%是在每个月的最后一周使用一次该系统，且平均使用系统时间为5分钟。 则一个月最后一周的平均并发用户数为（朝九晚五）： n = 170000*0.5*0.7/5 = 11900 C= 11900*5/60/8 = 124 吞吐量计算为：F = Vu * R / T 单位为个/s F为事务吞吐量，Vu为虚拟用户数个数，R为每个虚拟用户发出的请求数

与并发用户数相关的概念包括“ 并发用户数 ”、“ 系统用户数 ”和“ 同时在线用户数 ”，下面用一个实际的例子来说明它们之间的差别。 假设有一个OA系统，该系统有2000个使用用户——这就是说，可能使用该OA系统的用户总数是2000名，这个概念就是“系统用户数”，该系统有一个“在线统计”功能（系统用一个全局变量记数所有已登录的用户），从在线统计功能中可以得到，最高峰时有500人在线（这个500就是一般所说的“同时在线人数”），那么，系统的并发用户数是多少呢？ 根据我们对业务并发用户数的定义，这500就是整个系统使用时最大的业务并发用户数。当然，500这个数值只是表明在最高峰时刻有500个用户登录了系统，并不表示实际服务器承受的压力。因为服务器承受的压力还与具体的用户访问模式相关。例如，在这500个“同时使用系统”的用户中，考察某一个时间点，在这个时间上，假设其中40%的用户在较有兴致地看系统公告（注意：“看”这个动作是不会对服务端产生任何负担的），20%的用户在填写复杂的表格（对用户填写的表格来说，只有在“提交”的时刻才会向服务端发送请求，填写过程是不对服务端构成压力的），20%部分用户在发呆（也就是什么也没有做），剩下的20%用户在不停地从一个页面跳转到另一个页面——在这种场景下，可以说，只有20%的用户真正对服务器构成了压力。因此，从上面的例子中可以看出

与并发用户数相关的概念包括“ 并发用户数 ”、“ 系统用户数 ”和“ 同时在线用户数 ”，下面用一个实际的例子来说明它们之间的差别。 假设有一个OA系统，该系统有2000个使用用户——这就是说，可能使用该OA系统的用户总数是2000名，这个概念就是“系统用户数”，该系统有一个“在线统计”功能（系统用一个全局变量记数所有已登录的用户），从在线统计功能中可以得到，最高峰时有500人在线（这个500就是一般所说的“同时在线人数”），那么，系统的并发用户数是多少呢？ 根据我们对业务并发用户数的定义，这500就是整个系统使用时最大的业务并发用户数。当然，500这个数值只是表明在最高峰时刻有500个用户登录了系统，并不表示实际服务器承受的压力。因为服务器承受的压力还与具体的用户访问模式相关。例如，在这500个“同时使用系统”的用户中，考察某一个时间点，在这个时间上，假设其中40%的用户在较有兴致地看系统公告（注意：“看”这个动作是不会对服务端产生任何负担的），20%的用户在填写复杂的表格（对用户填写的表格来说，只有在“提交”的时刻才会向服务端发送请求，填写过程是不对服务端构成压力的），20%部分用户在发呆（也就是什么也没有做），剩下的20%用户在不停地从一个页面跳转到另一个页面——在这种场景下，可以说，只有20%的用户真正对服务器构成了压力。因此，从上面的例子中可以看出