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  • 并发数计算方法

    2014-09-12 10:03:00
    并发数计算方法 常用并发数计算公式:N=[(n×0.8×S×P) / (T×0.2)]*R; 其中:n为系统用户数; S为每个用户发生的业务笔数(QPS); P为每笔业务所需要访问服务器的时间,单位为秒; T为使用业务的时间,...

    并发数计算方法

    常用并发数计算公式:N=[(n×0.8×S×P) / (T×0.2)]*R;

    其中:n为系统用户数;

    S为每个用户发生的业务笔数(QPS);

    P为每笔业务所需要访问服务器的时间,单位为秒;

    T为使用业务的时间,单位为秒;

    R为调节因子,缺省值为1;

    示意:

    S = 20(每天1000个用户发生20000笔业务);
    P = 30(每笔业务需要访问服务器30秒);
    T = 36000(每天工作10小时);
    R =2(缺省为1,复杂的业务系统可用2);

    计算得出的并发数为:(1000*0.8*20*30/(36000*0.2))*2=133.33;

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  • linux 每秒并发数计算方法 利用网络处理量计算 利用服务器日志计算
  • 平均并发数、峰值并发数计算方法

    千次阅读 2015-03-04 15:28:09
    平均并发数、峰值并发数计算方法 给出一个估算业务并发用户数的公式(测试人员一般只关心业务并发用户数) C=nL/T  C^=C+3×(C的平方根) C是平均的业务并发用户数、n是login session的数量、L是login session的...
    

    平均并发数、峰值并发数计算方法

    给出一个估算业务并发用户数的公式(测试人员一般只关心业务并发用户数)
    C=nL/T 
    C^=C+3×(C的平方根)

    C是平均的业务并发用户数、n是login session的数量、L是login session的平均长度、T是指考察的时间段长度、C^是指业务并发用户数的峰值。
    该公式的得出是假设用户的login session产生符合泊松分布而估算得到。
    假设OA系统有1000用户,每天400个用户发访问,每个登录到退出平均时间2小时,在1天时间内用户只在8小时内使用该系统。
    C=400×2/8=100
    C^=100+3×(100的平方根)=100+3×10=130
    另外,如果知道平均每个用户发出的请求数u,则系统吞吐量可以估算为u×C

    参考
    http://wenku.baidu.com/link?url=VwL1FfXTPA20O_3UTZFkQ4vj8-XInSsrcR0vyYYvMaLCeqv8Lm8NpbWGhX0Gp9gqwt1xswiWyTNXtajGkBLGk0bkQgrUebAWLWCfiX7C3uC

    http://www.21ic.com/calculator/kaipingfang.htm

    
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  • 10M公网带宽并发量计算方法,哪个快分享10M带宽云服务器并发数计算方法: 10M带宽服务器并发数计算方法 云服务器10m带宽够多少人同时在线访问?哪个快网先来计算一下10M公网带宽实际下载速度,10M公网带宽下载速度...

    云服务器10m带宽支持多少并发数?10M带宽云服务器够多少人同时在线访问?10M公网带宽并发量计算方法,哪个快分享10M带宽云服务器并发数计算方法:

    10M带宽服务器并发数计算方法

    云服务器10m带宽够多少人同时在线访问?哪个快网先来计算一下10M公网带宽实际下载速度,10M公网带宽下载速度不是10M/S,而是1.25M/秒,即1280KB/秒,计算方法参考:服务器宽带与实际下载速度转换的转换计算方法

    那么,10M带宽云服务器支持多少人同时在线访问呢?10M带宽下载速度为1280KB/S,哪个快网以网站应用为例,将设网页优化后的大小为30KB,那么10M带宽云服务器支持在1秒内42个人同时打开网页(1280/30大约是42),所以云服务器10M带宽能够支撑42个并发在1秒内同时打开。

    • 根据带宽计算1秒钟并发数公式:1秒并发连接数 = 服务器租用带宽下载速度/网页大小

    注意:这种计算并发数的方法是很极端的,别小看42个并发数,实际上能够支撑的人数要比这个多。假设时间延长一下,网页有个8秒原则(网页超过8秒打不开,用户可能会停止访问),8秒钟打开的话可以支持336个并发,当然现在网络速度越来越快,8秒打开真的有些慢了。本文所计算的并发数是忽略了服务器计算和处理的时间,本文只考虑到网页在10M带宽的下载速度。

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  • 并发用户相关的概念还包括“并发用户”、“系统用户”和“同时在线用户”,下面用一个实际的例子来说明它们之间的差别。  假设有一个OA系统,该系统有2000个使用用户——这就是说,可能使用该OA...

    与并发用户数相关的概念还包括“并发用户数”、“系统用户数”和“同时在线用户数”,下面用一个实际的例子来说明它们之间的差别。


             假设有一个OA系统,该系统有2000个使用用户——这就是说,可能使用该OA系统的用户总数是2000名,这个概念就是“系统用户数”,该系统有一个“在线统计”功能(系统用一个全局变量记数所有已登录的用户),从在线统计功能中可以得到,最高峰时有500人在线(这个500就是一般所说的“同时在线人数”),那么,系统的并发用户数是多少呢?


            根据我们对业务并发用户数的定义,这500就是整个系统使用时最大的业务并发用户数。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的压力。因为服务器承受的压力还与具体的用户访问模式相关。例如,在这500个“同时使用系统”的用户中,考察某一个时间点,在这个时间上,假设其中40%的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的),20%的用户在填写复杂的表格(对用户填写的表格来说,只有在“提交”的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的),20%部分用户在发呆(也就是什么也没有做),剩下的20%用户在不停地从一个页面跳转到另一个页面——在这种场景下,可以说,只有20%的用户真正对服务器构成了压力。因此,从上面的例子中可以看出,服务器实际承受的压力不只取决于业务并发用户数,还取决于用户的业务场景。


           在实际的性能测试工作中,测试人员一般比较关心的是业务并发用户数,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,在后面的讨论中,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) 计算平均的并发用户数: C = nL/T
           (2) 并发用户数峰值: C’ ≈ C+3*根号C


              公式(1)中,C是平均的并发用户数;n是login session的数量;L是login session的平均长度;T指考察的时间段长度。


            公式(2)则给出了并发用户数峰值的计算方式中,其中,C’指并发用户数的峰值,C就是公式(1)中得到的平均的并发用户数。该公式的得出是假设用户的login session产生符合泊松分布而估算得到的。
    实例:


             假设有一个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,对一个典型用户来说,一天之内用户从登录到退出该系统的平均时间为4小时,在一天的时间内,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


    F=VU * R / T
             其中F为吞吐量,VU表示虚拟用户个数,R表示每个虚拟用户发出的请求数,T表示性能测试所用的时间
    R = T / TS
             TS为用户思考时间
    计算思考时间的一般步骤:
             A、 首先计算出系统的并发用户数
                      C=nL / T      F=R×C
             B、 统计出系统平均的吞吐量
                      F=VU * R / T R×C = VU * R / T
             C、 统计出平均每个用户发出的请求数量
                      R=u*C*T/VU
             D、根据公式计算出思考时间
                      TS=T/R
    缺陷检测有效性百分比DDE=TDFT/(TDFC+TDFT)×100%


             其中:TDFT=测试过程中发现的全部缺陷(即由测试组发现的),TDFC=客户发现的全部缺陷(在版本交付后一个标准点开始测量,如,半年以后)


    缺陷排除有效性百分比DRE=(TDCT/TDFT)×100%
             其中:TDCT=测试中改正的全部缺陷,TDFT=测试过程中发现的全部缺陷


    测试用例设计效率百分比TDE=(TDFT/NTC)×100%
             其中:TDFT=测试过程中发现的全部缺陷,NTC=运行的测试用例数


    以下公式较适用于白盒测试


             功能覆盖率= 至少被执行一次的测试功能点数/ 测试功能点总数 (功能点)
             需求覆盖率= 被验证到的需求数量 /总的需求数量 (需求)
             覆盖率= 至少被执行一次的测试用例数/ 应执行的测试用例总数 (测试用例)
             语句覆盖率= 至少被执行一次的语句数量/ 有效的程序代码行数
             判定覆盖率= 判定结果被评价的次数 / 判定结果总数
             条件覆盖率= 条件操作数值至少被评价一次的数量 / 条件操作数值的总数
             判定条件覆盖率= 条件操作数值或判定结果至少被评价一次

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  • 并发用户计算方法

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