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  • 最佳并发数和最大并发数
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    2020-03-30 16:43:53

    对于一个确定的被测系统来说,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求,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。
      

    对于一个系统来说,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。

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    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%

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  • 最大并发数理解

    2022-02-15 10:22:52
    介绍一个理发店理论,然后引出最佳并发用户数和最大并发用户的概念 背景: 理发店共有3名理发师,每名理发师完成一次理发都耗时1小时,店里有还有一些位子供客人等位,每个客人在理发店呆的时间超过3小时就会无法...

    介绍一个理发店理论,然后引出最佳并发用户数和最大并发用户数的概念

    背景:

    理发店共有3名理发师,每名理发师完成一次理发都耗时1小时,店里有还有一些位子供客人等位,每个客人在理发店呆的时间超过3小时就会无法忍受离开。

    几个概念

    3名理发师,好比应用同时能处理几个事务
    理发耗时1小时,好比完成一次事务需要的时间(等待位子,加上能剪发的位子,好比最大请求队列数)
    3小时,好比响应时间,超过3小时,则放弃这个请求
    结合场景,随着理发店客人的数量增加时,响应时间一开始并没有明显变化,因为有3个理发师,足矣消化掉3个客人,当超过3个客人时,势必有客人是需要等待的。
    在客人数量正好为3人时,理发师的工作效率最高,客人也不需要等待,这个数我就理解为 最佳并发用户数。
    当客人数为9人时在这个场景中,势必有客人完成理发的时间要达到2-3小时了(来的时候,其他客人已经剪到一半了,需要等正在剪的客人0-1小时,前面排在前面
    的人理发1小时,自己理发1小时),而再来客人的话,必定完成理发的时间超过3小时,也就是所谓的超时放弃走人了。
    这个9,我就理解为 最大并发用户数。

    性能

    是负载、吞吐量、可接受的响应时间和资源利用率之间的一种平衡。
    对于一个确定的被测系统来说,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。
    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求,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。
      对于一个系统来说,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。
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  • 在进行性能测试方案设计前,需要对系统的并发数进行估算,在这里总结了几种计算方法可以提供参考

    在进行性能测试方案设计前,需要对系统的并发数进行估算,在这里总结了几种计算方法可以提供参考

    平均并发数计算

    平均并发数 = (最大活跃用户数 * 访问页面所需时间) / 页面被持续访问时间
    
    • 最大活跃用户数: 不管采用什么公式计算,都只能使用最大活跃用户数进行计算,不能按用户总量计算;
    • 访问页面所需时间: 单个用户在访问页面所需的单位时间,比如用户打开首页这个动作,从开始到加载完成所需要的时间;
    • 访问页面持续时间: 活跃用户在高峰时间段访问页面的持续时间,如:早上9点半~10点是高峰访问时间段,则持续时间是30分钟;

    举个例子:某站有1W活跃用户,在9点整进行的促销活动,预计持续抢购1分钟,已测得活动页面需要6秒完全加载,则我们可以进行计算:

    平均并发 = ( 100000 * 6 )/ 1 * 60 = 1000
    
    从上面的公式,我们也不难得出结论:
    1. 页面加载时间越长,并发越大。前面用户的访问未结束,后面的用户又对系统发起了访问的情况;
    2. 促销活动开展的时间越长,并发越小。用户的访问变得稀疏,系统的也压力变小;


    峰值并发数计算

    峰值并发数 = 平均并发数 + 3 * √平均并发数
    

    平均并发数:按上面提到的方式计算

    • 3 * √平均并发数:影响因子
    • 按照上面提到的例子,我们的进一步计算:
    峰值并发 = 1000 + 3 * √1000 = 1095
    


    简单粗略估算

    并发数估计 = 最大活跃用户数 * 10%
    

    在对并发数精确度要求不高的情况,可以按 最大活跃数 * 8%~12% 进行简单估算。

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