讨论下并发用户数的计算


在网上发现了一个计算并发用户数的文章,想和大家讨论下并发用户数的计算。

原文章如下:

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网站用户10w,用户每2天会登录系统一次,每天用户访问数是5w,用户主要集中在9:30-13:00和15:00-23:30两个时间段的12个小时里访问系统,平均每个用户在线时间为30分钟。
平均每小时在线用户数为:5w / 12 = 4167。
每用户平均30秒钟提交一次请求,每分钟提交2次请求,那么每分钟提交请求数为 4167 * 30 * 2 =  250020
每秒钟请求数为: 4167,也就是说每秒并发访问数为 4167。

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我是这么计算每秒请求数和并发用户的:

1、每小时的请求数  =  4167(每小时在线用户) * 30(分钟)*2(次) =  250020

2、每秒钟的请求数 = 250020  / 3600(秒)= 69.45

3、每秒钟峰值请求数 = 69.45 * 10 = 694.5

(10为将经验值)


以上欢迎拍砖,也可以加我QQ讨论 190635796




<think>我们正在讨论如何计算压测环境下的最并发用户数用户提到有效用户数为5161,但需要明确的是,最并发用户数通常指在同一时刻向系统发起请求的用户数量,而不是系统的总用户数。 根据引用[1]中的描述,我们可以采用逐步增加并发用户数的方法来找到系统的瓶颈。具体来说,可以设计一个阶梯式上升的并发测试场景,观察系统响应时间、错误率等指标,直到系统性能下降到不可接受的程度(例如响应时间超过2秒或错误率升高),此时的并发用户数即为最并发用户数的临界值。 然而,用户的有效用户数5161可能是指系统的总注册用户数或活跃用户数,但并发用户数通常远小于总用户数。因此,我们需要根据实际业务场景来估算并发用户数。常见的估算公式有: 1. **并发用户数 = 系统总用户数 × 用户活跃度 × 用户操作集中度** - 用户活跃度:例如,每天活跃用户占比。 - 用户操作集中度:在高峰时段,活跃用户中同时进行操作的比例。 2. **通过平均每秒请求数(RPS)和平均事务响应时间(RT)估算:** - 根据Little's Law(利特尔法则):并发用户数 = RPS × RT - 因此,如果我们知道系统的RPS和平均响应时间,就可以估算出并发用户数。 但是,在压测中,我们更关注的是系统能够承受的最并发用户数。我们可以通过以下步骤进行: 1. **设计阶梯式压力测试场景**:如引用[1]所示,逐步增加并发用户数,观察系统性能指标(响应时间、错误率、资源利用率等)。 2. **确定性能阈值**:例如,要求响应时间不超过2秒,错误率为0。 3. **找到性能拐点**:当响应时间开始超过阈值或错误率上升时,此时的并发用户数即为最并发用户数。 具体到用户的问题,有效用户5161,我们需要将这个数字转化为并发用户数。但如果没有具体的活跃度和集中度数据,我们可以先通过压测来寻找。 **建议的压测方案:** 1. 使用类似于引用[1]中的Stepping Thread Group,设置起始并发用户数10,然后以每秒增加1个并发用户的速度逐步增加,直到达到一个预设的上限(比如1000)。同时,监控系统的响应时间、错误率以及服务器资源使用情况(CPU、内存、I/O、网络等)。 2. 当响应时间超过2秒或错误率明显上升时,停止增加并发用户数,并记录此时的并发用户数作为最并发用户数的参考值。 3. 为了更精确,可以在这个临界点附近进行次测试,以确定系统的稳定最并发用户数。 另外,引用[2]中提到在650并发时响应时间超过2秒且出现错误,但服务器资源利用率却很低(20%),这表明可能存在其他瓶颈,如数据库连接、代码效率、中间件配置等。因此,在压测过程中,除了关注并发用户数的增长,还需要排查系统瓶颈。 **总结计算步骤:** 1. 设计阶梯式增长的并发测试场景。 2. 监控系统性能指标(响应时间、错误率、资源利用率)。 3. 找到性能拐点(即响应时间开始急剧上升或错误率明显增加的点),该点对应的并发用户数即为最并发用户数。 **注意事项:** - 最并发用户数会随着系统优化而改变,因此需要定期测试。 - 不同的业务场景(如登录、查询、下单)的最并发用户数可能不同,需要分别测试。 如果用户有具体的业务场景(如登录、查询等),我们可以进一步细化估算方法。 §§相关问题§§ 1. 如何根据总用户数估算并发用户数? 2. 压测中如何确定系统的瓶颈? 3. 除了并发用户数,还有哪些关键性能指标需要关注? 4. 如何优化系统以提高最并发用户数?</think>### 计算压测环境下的最并发用户数性能测试中,最并发用户数指系统在满足性能目标(如响应时间≤2秒、错误率≤0.1%)的前提下,能同时处理的最高用户请求数。以下是计算方法和步骤: #### 核心计算公式 $$最并发用户数 = \frac{系统吞吐量(TPS) \times 平均响应时间(RT)}{1 + 思考时间}$$ 其中: - **TPS**:每秒处理事务数(如查询请求) - **RT**:平均响应时间(单位:秒) - **思考时间**:用户操作间隔时间(需根据业务估算) #### 计算步骤(以您的有效用户5161为例) 1. **估算业务场景参数**: - 假设用户平均操作间隔(思考时间)为5秒 - 目标响应时间 RT ≤ 2秒 - 根据历史数据或业务模型估算峰值 TPS *示例:若每日活跃用户30%,则峰值用户 ≈ $5161 \times 0.3 = 1548$* 2. **通过压测获取基准数据**: - 使用阶梯加压(如引用[1]方法): ```plaintext 起始10用户 → 每秒+1用户 → 达到阈值后保持 → 逐步减压 ``` - 监控关键指标: - TPS 变化曲线 - 响应时间(重点关注拐点) - 错误率(如HTTP 5xx) - 服务器资源(CPU/内存/IO) 3. **确定性能拐点**: - 当响应时间 > 2秒 或 错误率 > 0.1% 时,记录当前并发数 *如引用[2]中650并发时响应超2秒,则最并发应 < 650* 4. **利特尔法则验证**: $$并发数 = TPS \times (RT + Think\ Time)$$ - 若压测得 TPS=800, RT=1.5s, Think Time=5s: $$最并发 ≈ 800 \times (1.5 + 5) = 5200$$ - 对比实际拐点数据(如650并发时性能劣化),取保守值 #### 关键优化建议 1. **解决瓶颈问题**(如引用[2]场景): - 检查数据库慢查询(即使CPU低,可能索引缺失) - 验证负载均衡策略(轮询可能导致热点) - 网络连接池配置(如Tomcat maxThreads) - 应用代码锁竞争(线程阻塞) 2. **扩容策略**: $$扩容系数 = \frac{目标TPS}{单节点实测TPS}$$ - 若单节点支持300 TPS,目标3000 TPS → 至少10节点 #### 示例结论 | 测试阶段 | 并发数 | TPS | 平均RT | 错误率 | 结论 | |----------------|--------|------|--------|--------|--------------| | 基准测试 | 100 | 150 | 0.8s | 0% | 正常 | | 拐点测试 | 650 | 620 | 2.3s↑ | 5%↑ | 达到极限[^2] | | **建议最值** | **550**| 600 | 1.9s | 0.1% | 安全阈值 | > 最终推荐最并发用户数:**550**(需在真实环境验证)
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