个OA系统
该系统有2000个使用用户——这就是说可能使用该OA系统
用户总数是2000名这个概念就是“系统用户数”该系统有个“ 在线统计”功能(系统用个全局变量记数所有已登录用户)从在线统计功能中可以得到最高峰时有500人在线(这个500就是般所说“同时在线人数”)那么系统并发用户数是多少呢？ 根据我们对业务并发用户数
定义这500就是整个系统使用时最大业务并发用户数
当然500这个数值只是表明在最高峰时刻有500个用户登录了系统并不表示实际服务器承受压力
服务器承受压力还和具体用户访问模式相关例如在这500个“同时使用系统”用户中考察某个时间点在这个时间上假设其中40%用户在较有兴致地看系统公告(注意:“看”这个动作是不会对服务端产生任何负担)20%用户在填写复杂表格(对用户填写表格来说只有在“提交”时刻才会向服务端发送请求填写过程是不对服务端构成压力)20%部分用户在发呆(也就是什么也没有做)剩下 20%用户在不停地从个页面跳转到另个页面——在这种场景下可以说只有20%用户真正对服务器构成了压力因此从上面例子中可以看出服务器实际承受压力不只取决于业务并发用户数还取决于用户业务场景 在实际
性能测试工作中测试人员般比较关心是业务并发用户数也就是从业务角度关注究竟应该设置多少个并发数比较合理因此在后面讨论中也是主要针对业务并发用户数进行讨论而且为了方便直接将业务并发用户数称为并发用户数 (1) 计算平均
并发用户数: C = nL/T (2) 并发用户数峰值: C’ ≈ C+3根号C
公式(1)中
C是平均并发用户数；n是login session数量；L是login session平均长度；T指考察时间段长度 公式(2)则给出了并发用户数峰值
计算方式中其中C’指并发用户数峰值C就是公式(1)中得到平均并发用户数该公式得出是假设用户login session产生符合泊松分布而估算得到 例子:
假设有
个OA系统该系统有3000个用户平均每天大约有400个用户要访问该系统对个典型用户来说天的内用户从登录到退出该系统平均时间为4小时在天时间内用户只在8小时内使用该系统 则根据公式(1)和公式(2)
可以得到: C = 400*4/8 = 200
C’≈200+3*根号200 = 242
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