您現在的位置是:首頁 > 綜合

計算併發使用者數的五種方法(效能測試)

  • 由 培養自己的習慣 發表于 綜合
  • 2022-01-09
簡介一、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 = nLT2)併發使用者數峰值 C‘ = C + 3*根號CC是平均併發使用者數,n是login session的數量,L是log

併發測試怎麼做

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),對於一個典型使用者來說,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名員工設計了一個薪酬系統,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%的人會定期用該系統,這些人裡面有70%是在每個月的最後一週使用一次該系統,且平均使用系統時間為5分鐘。

則一個月最後一週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:

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:

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:

併發使用者數 = 系統最大線上使用者數的8%到12

Top