系統的平均併發使用者數和併發數峰值如何估算

2021-09-02 21:11:49 字數 1147 閱讀 2279

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%的人會定期用改系統,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:

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:

系統的平均併發使用者數和併發數峰值如何估算

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...

系統的平均併發使用者數和併發數峰值如何估算

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...

系統的平均併發使用者數和併發數峰值如何估算

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...