转自https://blog.csdn.net/w297228025/article/details/48786161
一、经典公式1：
   一般来说，利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据
 
  1）平均并发用户数为 C = nL/T
  2）并发用户数峰值 C‘ = C + 3*根号C
    C是平均并发用户数，n是login session的数量，L是login session的平均长度，T是值考察的时间长度
    C’是并发用户数峰值
 
  举例1，假设系统A，该系统有3000个用户，平均每天大概有400个用户要访问该系统（可以从系统日志从获得），对于一个典型用户来说，一天之内用户从登陆到退出的平均时间为4小时，而在一天之内，用户只有在8小时之内会使用该系统。
  那么，
  平均并发用户数为：C = 400*4/8 = 200
  并发用户数峰值为：C‘ = 200 + 3*根号200 = 243

  举例2， 某公司为其170000名员工设计了一个薪酬系统，员工可进入该系统查询自己的薪酬信息，但并不是每个人都会用这个系统，假设只有50%的人会定期用该系统，这些人里面有70%是在每个月的最后一周使用一次该系统，且平均使用系统时间为5分钟。
  则一个月最后一周的平均并发用户数为（朝九晚五）：
  n = 170000*0.5*0.7/5 = 11900
  C= 11900*5/60/8 = 124
 
  吞吐量计算为：F = Vu * R / T 单位为个/s
    F为事务吞吐量，Vu为虚拟用户数个数，R为每个虚拟用户发出的请求数，T为处理这些请求所花费的时间
 
二、通用公式2：
  对绝大多数场景，我们用（用户总量/统计时间）*影响因子（一般为3）来进行估算并发量。
  比如，以乘坐地铁为例子，每天乘坐人数为5万人次，每天早高峰是7到9点，晚高峰是6到7点，根据8/2原则，80%的乘客会在高峰期间乘坐地铁，则每秒到达地铁检票口的人数为50000*80%/（3*60*60）=3.7，约4人/S，考虑到安检，入口关闭等因素，实际堆积在检票口的人数肯定比这个要大，假定每个人需要3秒才能进站，那实际并发应为4人/s*3s=12，当然影响因子可以根据实际情况增大！
 
三、根据PV计算公式：
  比如一个网站，每天的PV大概1000w，根据2/8原则，我们可以认为这1000w pv的80%是在一天的9个小时内完成的（人的精力有限），那么TPS为：
  1000w*80%/(9*3600)=246.92个/s,取经验因子3，则并发量应为：
  246.92*3=740

四、根据TPS估计：
   公式为 C = (Think time + 1)*TPS

五、根据系统用户数计算：
   并发用户数 = 系统最大在线用户数的8%到12%

服务器并发计算
计算网站资源并发

计算网站资源并发
预计pv数*页面请求体大小(MB)=总网络请求大小(MB/s),转换成带宽(*8),得出需要的带宽(Mbps)


假设有一天6000pv访问量（并发）
网站资源：7M
访问资源大小为：6000*7M=42000M=41.015625G
每秒流量：42000M / 12时 / 60分 / 60秒 ≈ 0.972M/s
换算成宽带：0.972M/s*8 ≈7.78Mbps

这是算的是一天全时段平均到每一秒的量，是理想化的值！！！


实际上，并发量一般在2个小时占满80%，或者前五分钟占满30%
（2个小时占满80%）：6000 * 80% * 7M / 2时 / 60分 / 60秒 * 8 ≈ 37.33Mbps（宽带）
（5分钟占满30%）：6000 * 30% * 7M / 5分 / 60秒 * 8 ≈ 336Mbps（宽带）
其他影响因素：浏览器，资源包的数量，最大包的大小


通俗易懂：https://www.cnblogs.com/jpfss/p/10784107.html

并发
理论
在操作系统中，是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间，且这几个程序都是在同一个处理机上运行，但是任一个时刻点上只有一个程序在处理机上运行。
实际
在实际业务中，是指服务器在同一时间访问的人数，人数越大，瞬间带宽要求更高。
服务器并发量分为

1.业务并发用户数；
2.最大并发访问数；
3.系统用户数；
4.同时在线用户数；

并发限制因素
带宽： 总带宽 / 8*单个请求大小=允许最大连接数
端口：已经固定了，服务器监听的端口
内存：(总内存 - 系统需要的内存) / 每个线程或者进程需要的内存=支持最大连接数
CPU：1 / 处理每个请求需要的时间 = 单位之间内处理多少个请求
求上述几个限制条件的最小值就是并发数最大值。
经典公式
理论
一般来说，利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据
1）平均并发用户数为 C = nL/T
2）并发用户数峰值 C‘ = C + 3*根号C
C是平均并发用户数，n是login session的数量，L是login session的平均长度，T是值考察的时间长度
C’是并发用户数峰值

举例：
如用外卖点餐APP套入这个公式计计算下并发用户数100W用户下并发用户数大致范围：
假设外卖APP有100W个用户，而日活用户假设占12.5%即12.5W个日活用户，而每个日活用户打开APP到点餐平均时间大概为5分钟，而假设早上8点到晚上12点都会有用户使用该APP。则可以计算出一个值：

平均并发用户数C=125000*5/16*60=651
并发用户数峰值C`=651+3*根号 651=726

实际
对绝大多数场景，可以用 （用户总量/统计时间）*影响因子（一般为3）来进行估算并发量
举例：
作为外卖APP大部分人都会在高峰期进行点餐，所以对于外卖APP这类应该单独进行考虑。
我们采用2/8原则来估算并发用户数，即80%的用户数会在高峰期点餐，而高峰期设定为11-12,17-19点一共5个小时，在这种情况下估算并发用户数：

平均并发用户数C=125000*5*0.8/5*60=1666
并发用户数峰值C`=1666+3*根号 1666=1788

本文来自网络收集

文章：系统吞吐量、TPS（QPS）、用户并发量、性能測试概念和公式
文章：1.1000万用户可能造成的并发数量是多少？ 解决方案（理论篇）
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文章：网站并发量的计算
这个网站讲的比较详细。
地址：https://blog.csdn.net/qq_41718455/article/details/82048390
 
转载于:https://www.cnblogs.com/Tpf386/p/11169875.html