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  • 并发用户数
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    2019-02-21 17:19:42

    并发用户数 是性能测试最常见的指标之一,也是最重要的指标之一。它包含了 业务层面后端服务器 层面两层含义

    • 业务层面的并发用户数:指的是实际使用系统的用户总数。但是靠这个指标并不能反映系统实际的承载压力,我们还要结合用户行为模型,才能得到系统实际承载的压力。

    • 后端服务器层面的并发用户数:指同时向服务器发送请求的数量,这直接反映了系统的实际承载压力。

      例子某企业有5000人,系统日志显示,登录OA系统的最大在线人数为3000,那么宏观角度看3000是系统的最大并发用户。假设在某一个时间点,有800人在浏览页面(没有发送请求),200人在填写流程申请单(没有发送请求),300个人在提交申请单,剩下的人在查询流程,那个此时,对服务器产生压力的用户数为(3000-800-200)
      得出: 潜在用户数:5000
      最大并发用户数:3000
      业务并发用户数:3000
      实际并发用户数:2000

    总结:同时向服务器发送请求的数量取决于 业务并发用户数  和 用户行为模式,在实际测试过程中,要获得精准的用户行为模式。

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    并发用户数 可以分两种: 1)同一时间点或时间段,执行同一(业务)操作的用户数 2)同一时间点或时间段,执行不同(业务)操作的用户数 “并发”顾名思义,就是同时操作。而这种操作可以是实际的执行功能,也可以...

    在线用户数

    侠义上来说,可以理解为已登录系统的用户数;广义来说,可以理解为当前时间访问系统的用户数。用户登录了,可以不进行操作,只有不退出就是在线用户数

    在线用户数只是统计了登录系统的用户数量,这些用户不一定都对系统进行操作,对服务器产生压力。

    并发用户数

    可以分两种:

    1)同一时间点或时间段,执行同一(业务)操作的用户数

    2)同一时间点或时间段,执行不同(业务)操作的用户数

    “并发”顾名思义,就是同时操作。而这种操作可以是实际的执行功能,也可以只是“连接”(此时通常叫做“并发连接”)。从计算机工作原理的角度出发,“并发”也只是一个相对较短时间段内的概念,而从信息系统的角度出发,也是与的总的操作时间相比,相对较短的一时间段中的同时性。因此,“并发”与考察问题的粒度有关

    系统用户数

    侠义上来说,可以理解为系统注册用户数;广义上来说,可以理解为所有访问过系统的用户数,这个指标的意义在于让测试工程师了解系统数据中的数据总量和系统最大可能有多少用户同时在线。

    在线用户数和并发用户数的区别和关系

    区别:
    1、在线用户数是不可测的,是由系统统计出来的;并发用户是可测的,测试工具设置多少用户,就是测试多少并发用户数

    2、在线用户数不是所有用户都正在并发交互,如一个网页,可能有20%是在浏览,20%在提交事务,50%在挂着没操作,所以真正的并发的用户不多。

    关系:一般测试的时候并发用户取在线用户的20%-30%进行测试,来推测系统的在线用户数,但是有些专家并不认可

    报告审核的时候专家非要体现在线用户数怎么办?

    1、如果在线用户数指标低,用并发用户数去测试即可

    2、但一般来说,在线的用户数指标很大,难以用并发的方式去测试,就需要以下测试方法

    第一种测试思路如下(比如专家非要体现10万在线用户数)

    在系统session不超时或时间范围内,并发将10万个不同用户登录上系统,以此来验证系统满足支持在线用户数达到10万个。

    方案:

    1、先在系统创建10万个不同登录名的用户;

    2、在web页面设置显示字段,每有一个用户登录系统就显示在线用户数+1(便于直观显示);

    3、用LR参数化登录名称,并发200个用户跑一段时间(视情况而定),顺序的把10万个不同用户登入系统。

    第二种测试思路如下

    也是10万个不同用户进行登录,数据库语句查询在线用户数

    展开全文
  • 这里容易疏忽的一点是,不要把顾客因为无法忍受而离开时店内的顾客数量作为理发店的“最大并发用户数”,因为这位顾客是在3小时前到达的,也就是说3小时前理发店内的顾客数量才是我们要找的“最大并发用户数”。...

    转载自:http://www.cnblogs.com/jackei/archive/2006/11/20/565527.html

     

    我们事先做了如下的假设:

    1.理发店共有3名理发师;

    2.每位理发师剪一个发的时间都是1小时;

    3.我们顾客们都是很有时间观念的人而且非常挑剔,他们对于每次光顾理发店时所能容忍的等待时间+剪发时间是3小时,而且等待时间越长,顾客的满意度越低。如果3个小时还不能剪完头发,我们的顾客会立马生气的走人。

     

    通过上面的假设我们不难想象出下面的场景:

    1.当理发店内只有1位顾客时,只需要有1名理发师为他提供服务,其他两名理发师可能继续等着,也可能会帮忙打打杂。1小时后,这位顾客剪完头发出门走了。那么在这1个小时里,整个理发店只服务了1位顾客,这位顾客花费在这次剪发的时间是1小时;

    2. 当理发店内同时有两位顾客时,就会同时有两名理发师在为顾客服务,另外1位发呆或者打杂帮忙。仍然是1小时后,两位顾客剪完头发出门。在这1小时里,理发店服务了两位顾客,这两位顾客花费在剪发的时间均为1小时;

    3.当理发店内同时有三位顾客时,理发店可以在1小时内同时服务三位顾客,每位顾客花费在这次剪发的时间仍然是均为1小时;

    从上面几个场景中我们可以发现,在理发店同时服务的顾客数量从1位增加到3位的过程中,随着顾客数量的增多,理发店的整体工作效率在提高,但是每位顾客在理发店内所呆的时间并未延长。

    当然,我们可以假设当只有1位顾客和2位顾客时,空闲的理发师可以帮忙打杂,使得其他理发师的工作效率提高,并使每位顾客的剪发时间小于1小时。不过即使根据这个假设,虽然随着顾客数量的增多,每位顾客的服务时间有所延长,但是这个时间始终还被控制在顾客可接受的范围之内,并且顾客是不需要等待的。

    不过随着理发店的生意越来越好,顾客也越来越多,新的场景出现了。假设有一次顾客A、B、C刚进理发店准备剪发,外面一推门又进来了顾客D、E、F。因为A、B、C三位顾客先到,所以D、E、F三位只好坐在长板凳上等着。1小时后,A、B、C三位剪完头发走了,他们每个人这次剪发所花费的时间均为1小时。可是D、E、F三位就没有这么好运,因为他们要先等A、B、C三位剪完才能剪,所以他们每个人这次剪发所花费的时间均为2小时——包括等待1小时和剪发1小时。

    通过上面这个场景我们可以发现,对于理发店来说,都是每小时服务三位顾客——第1个小时是A、B、C,第二个小时是D、E、F;但是对于顾客D、E、F来说,“响应时间”延长了。如果你可以理解上面的这些场景,就可以继续往下看了。

    在新的场景中,我们假设这次理发店里一次来了9位顾客,根据我们上面的场景,相信你不难推断,这9位顾客中有3位的“响应时间”为1小时,有3位的“响应时间”为2小时(等待1小时+剪发1小时),还有3位的“响应时间”为3小时(等待2小时+剪发1小时)——已经到达用户所能忍受的极限。假如在把这个场景中的顾客数量改为10,那么我们已经可以断定,一定会有1位顾客因为“响应时间”过长而无法忍受,最终离开理发店走了。

    这些场景跟性能测试挂上钩了。

     

     

    这张图中展示的是1个标准的软件性能模型。在图中有三条曲线,分别表示资源的利用情况Utilization,包括硬件资源和软件资源)、吞吐量Throughput,这里是指每秒事务数)以及响应时间Response Time)。图中坐标轴的横轴从左到右表现了并发用户数Number of Concurrent Users)的不断增长。

     

    在这张图中我们可以看到,最开始,随着并发用户数的增长,资源占用率和吞吐量会相应的增长,但是响应时间的变化不大不过当并发用户数增长到一定程度后,资源占用达到饱和,吞吐量增长明显放缓甚至停止增长,而响应时间却进一步延长如果并发用户数继续增长,软硬件资源占用继续维持在饱和状态,但是吞吐量开始下降,响应时间明显的超出了用户可接受的范围,并且最终导致用户放弃了这次请求甚至离开。

     

    根据这种性能表现,图中划分了三个区域,分别是Light Load(较轻的压力)、Heavy Load(较重的压力)和Buckle Zone(用户无法忍受并放弃请求)。在Light Load和Heavy Load 两个区域交界处的并发用户数,我们称为“最佳并发用户数(The Optimum Number of Concurrent Users”,而Heavy Load和Buckle Zone两个区域交界处的并发用户数则称为“最大并发用户数The Maximum Number of Concurrent Users”。

     

    系统的负载等于最佳并发用户数时,系统的整体效率最高,没有资源被浪费,用户也不需要等待;当系统负载处于最佳并发用户数和最大并发用户数之间时,系统可以继续工作,但是用户的等待时间延长,满意度开始降低,并且如果负载一直持续,将最终会导致有些用户无法忍受而放弃;而当系统负载大于最大并发用户数时,将注定会导致某些用户无法忍受超长的响应时间而放弃。

     

    对应到我们上面理发店的例子,每小时3个顾客就是这个理发店的最佳并发用户数,而每小时9个顾客则是它的最大并发用户数。当每小时都有3个顾客到来时,理发店的整体工作效率最高;而当每小时都有9个顾客到来时,前几个小时来的顾客还可以忍受,但是随着等待的顾客人数越来越多,等待时间越来越长,最终还是会有顾客无法忍受而离开。同时,随着理发店里顾客人数的增多和理发师工作时间的延长,理发师会逐渐产生疲劳,还要多花一些时间来清理环境和维持秩序,这些因素将最终导致理发师的工作效率随着顾客人数的增多和工作的延长而逐渐的下降,到最后可能要1.5小时甚至2个小时才能剪完1个发了。

     

     

    进一步理解“最佳并发用户数”和“最大并发用户数”

    前面详细的描述了并发用户数同资源占用情况、吞吐量以及响应时间的关系,并且提到了两个新的概念——“最佳并发用户数(The Optimum Number of Concurrent Users”和“最大并发用户数(The Maximum Number of Concurrent Users”。在这一节中,将对“最佳并发用户数”和“最大并发用户数”的定义做更加清晰和明确的说明。

    一个确定的被测系统,在某个具体的软硬件环境下,它的“最佳并发用户数”和“最大并发用户数”都是客观存在。以“最佳并发用户数”为例,假如一个系统的最佳并发用户数是50,那么一旦并发量超过这个值,系统的吞吐量和响应时间必然会 “此消彼长”;如果系统负载长期大于这个数,必然会导致用户的满意度降低并最终达到一种无法忍受的地步。所以我们应该 保证最佳并发用户数要大于系统的平均负载

    要补充的一点是,当我们需要对一个系统长时间施加压力——例如连续加压3-5天,来验证系统的可靠性或者说稳定性时,我们所使用的并发用户数应该等于或小于“最佳并发用户数”——大家也可以结合上面的讨论想想这是为什么 ^_^

    而对于最大并发用户数的识别,需要考虑和鉴别一下以下两种情况:

    1.当系统的负载达到最大并发用户数后,响应时间超过了用户可以忍受的最大限度——这个限度应该来源于性能需,例如:在某个级别的负载下,系统的响应时间应该小于5秒。这里容易疏忽的一点是,不要把顾客因为无法忍受而离开时店内的顾客数量作为理发店的“最大并发用户数”,因为这位顾客是在3小时前到达的,也就是说3小时前理发店内的顾客数量才是我们要找的“最大并发用户数”。而且,这位顾客的离开只是一个开始,可能有会更多的顾客随后也因为无法忍受超长的等待时间而离开;

    2.在响应时间还没有到达用户可忍受的最大限度前,有可能已经出现了用户请求的失败。以理发店模型为例,如果理发店只能容纳6位顾客,那么当7位顾客同时来到理发店时,虽然我们可以知道所有顾客都能在可容忍的时间内剪完头发,但是因为理发店容量有限,最终只好有一位顾客打道回府,改天再来。

    对一个系统来说,我们应该 确保系统的最大并发用户数要大于系统需要承受的峰值负载

    展开全文
  • 虚拟用户数和并发用户数的联系,虚拟用户数和并发用户数的联系虚拟用户数和并发用户数的联系虚拟用户数和并发用户数的联系虚拟用户数和并发用户数的联系
  • 公式1:并发用户数=最大在线用户数*(5%~20%) 个人理解:这个百分比较难统计,且没有较为专业的统计方法,故误差较大 公式2:最大在线用户数=web支持的最大连接数*session过期时间/http连接保持时间 个人理解...
    最大 在线用户数怎么通过性能分析出来?
       大概有2个公式可用
    公式1: 并发用户数=最大在线用户数*(5%~20%)
        个人理解:这个百分比较难统计,且没有较为专业的统计方法,故误差较大
    公式2:最大在线用户数=web支持的最大连接数*session过期时间/http连接保持时间
        个人理解:这是系统设计的一些数据,较为准确,故支持该公式
        其实,一般情况下我们只关心并发用户数,因为这个并发用户是要与服务器产生交互的,故对服务器产生压力,而在线的用户的行为不一定对服务器产生压力。
    --------------------------------------------------------------------

    假设一个OA系统的用户表里面有1000用户,这是系统注册用户数。历史来看,最高峰同时有500人在线,这是同时在线用户数。

    现在有500个用户同时使用系统,其中:

    20%用户 在查看系统公告,这对于系统没有太多负载,因为浏览系统公告没并没有交互,点击公告才稍微有点负载;

    20%用户 在填写表单,访问表单页面也没有太多负载、填写表单也不会太多负载,只有表单并发提交才稍微有点负载;

    30%用户 登录进入以后直接关闭或者最小化浏览器,这几乎没有负载;

    20%用户 不停从一个页面跳转另一个页面,这些频繁的交互是有实际负载的;

    10%用户 不停的从服务器下载报表统计数据、执行各种会议室资源查询、不断的向服务器上载大附件,这些业务操作产生的负载可能远超以上90%用户。

    以上的例子,说明了服务器实际承受的最大负载、能够实际承受的最大并发数,并不取决于多少用户在线,而是取决于:

    业务类型、业务分布、业务并发

    这些数据可以通过部署用户行为分析应用或者服务器日志的分析得到。

    所以,参考80/20原则(80%的负载来源于20%的业务操作),通常来说,性能测试用例没必要实现与功能测试一样的覆盖率。

    编写性能测试方案,一定要找出系统当中的典型业务(用户常用的、对响应比较敏感的、或者资源消耗比较高的、稳定性有特殊要求的),如果用户会话的产生符合泊松分布

    “并发用户数 ” 、“ 系统用户数” 、“同时在线用户数”、“最大在线用户数” - julianlali - 小猪窝

    那么可以使用以下公式对性能需求当中的并发用户和最大并发进行估算:
    平均并发用户数 = 会话数量 * 会话平均时间 / 业务峰察长度
    最大并发用户数 = 平均并发用户数 + 3 × (平均并发用户数的平方根)

    但是,如果是秒杀抢购这一类活动、微信公众号直接的大范围**,像这一类业务集中在某一个时间点爆发出现的情况,上面的公式就不适用了。

    假设OA系统有1000用户,每天500个用户访问,每个用户每天使用OA的时间累计为1小时,在1天时间内用户只在8小时内使用该系统

    平均并发用户数 = 500 * (1*60*60)/(8*60*60) = 62.5 并发/秒

    最大并发用户数 = 62.5 + 3*7.9 = 86.2 并发/秒

    -----------------------------------------------------------------------
    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6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(一周5天,每天的用户量)
    C= 11900*6/(60*8) = 148.75(每天8小时)

    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
    PV:访问量即Page View, 即页面浏览量或点击量,用户每次刷新即被计算一次
      单台服务器每天PV计算
      公式1:每天总PV = QPS * 3600 * 6
      公式2:每天总PV = QPS * 3600 * 8

    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%
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并发用户数

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