並發用戶數的計算公式

字號+ 編輯: 国内TP粉 修訂: 秃顶萧峰 來源: ThinkPHP 2023-09-05 我要說兩句(0)

業務並發用戶數、最大並發訪問數、系統用戶數、同時在線用戶數大家經常碰到,但是具體怎麼計算呢?

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並發用戶數和峰值數據


1)平均並發用戶數為 C = nL/T

2)並發用戶數峰值 C‘ = C + 3*根號C

C是平均並發用戶數,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’是並發用戶數峰值


舉例1:假設系統A,該系統有3000個用戶,平均每天大概有400個用戶要訪問該系統(可以從系統日志從獲得),對於一個典型用戶來說,一天之內用戶從登陸到退出的平均時間為4小時,而在一天之內,用戶只有在8小時之內會使用該系統。

那麼:

平均並發用戶數為:C = 400*4/8 = 200

並發用戶數峰值為:C‘ = 200 + 3*根號200 = 243


舉例2: 某公司為其170000名員工設計了一個薪酬系統,員工可進入該系統查詢自己的薪酬信息,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。

則一個月最後一周的平均並發用戶數為(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為虛擬用戶數個數,R為每個虛擬用戶發出的請求數,T為處理這些請求所花費的時間 F為事務吞吐量,Vu為虛擬用戶數個數,R為每個虛擬用戶發出的請求數,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(用戶總量/統計時間)*影響因子(一般為3)來進行估算並發量。

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,那實際並發應為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:

比如一個網站,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:

1000w80%/(93600)=246.92個/s,取經驗因子3,則並發量應為:

246.92*3=740


四、根據TPS估計:

公式為 C = (Think time + 1)*TPS


五、根據系統用戶數計算:

並發用戶數 = 系統最大在線用戶數的8%到12%


備注:本人目前在網上只找到了這5種,計算並發用戶數的方法,其他計算方法,歡迎大家留言補充。

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