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计算并发用户数的五种常用方法

无论是用户方还是软件研发方,经常会碰到性能要求的问题,针对并发用户数的计算让人很困惑,该写多少比较好呢?下面我给大家介绍一下计算并发用户数的五种常用方法,作为参考。
方法/步骤
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一、经典公式一般来说,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

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二、通用公式:  对绝大多数场景,我们用(用户总量/统计时间)*影响因子(一般为3)来进行估算并发量。  比如,以乘坐地铁为例子,每天乘坐人数为5万人次,每天早高峰是7到9点,晚高峰是6到7点,根据8/2原则,80%的乘客会在高峰期间乘坐地铁,则每秒到达地铁检票口的人数为50000*80%/(3*60*60)=3.7,约4人/S,考虑到安检,入口关闭等因素,实际堆积在检票口的人数肯定比这个要大,假定每个人需要3秒才能进站,那实际并发应为4人/s*3s=12,当然影响因子可以根据实际情况增大!

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三、根据PV计算公式:  比如一个网站,每天的PV大概1000w,根据2/8原则,我们可以认为这1000w pv的80%是在一天的9个小时内完成的(人的精力有限),那么TPS为:  1000w*80%/(9*3600)=246.92个/s,取经验因子3,则并发量应为:  246.92*3=740

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四、根据TPS估计:   公式为 C = (Think time + 1)*TPS

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五、根据系统用户数计算:   并发用户数 = 系统最大在线用户数的5%到10%

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备注:本人目前在网上只找到了这5种,计算并发用户数的方法,其他计算方法,欢迎大家留言补充

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