网站并发数
作者：互联网
并发数、吞吐量的概念最初用来衡量网络设备的性能，后来推广到服务器及业务上评估系统的整体性能。
1.并发数
解释：反映了系统的负载特性。网站并发数指“并发用户数”。也叫并发连接数，指网络设备所能处理的最大会话数量。这里的会话数是指请求->响应一次会话。
1) 并发用户数：同时提交请求的用户数目。
2) 在线用户数：当前登录网站的用户数目。
3) 系统用户数：可能访问系统的总用户数，对多数网站而言就是注册用户数。
三者数量比较关系：系统用户数>>在线用户数>>并发用户数。
测试方法：测试程序多线程模拟并发用户测试并发处理能力；测试程序并不多线程不停发送请求，而是两次请求间加随机等待时间，模拟用户思考时间。
2.吞吐量
解释：用户请求是由一个个数据包组成，网络设备（防火墙/路由器/交换机）对每个数据包的处理要耗费资源。吞吐量是指在不丢包的情况下单位时间内通过网络设备的数据包数量。
不同方式表达的吞吐量可以说明不同层次的问题，例如，以字节数/秒方式可以表示数要受网络基础设施、服务器架构、应用服务器制约等方面的瓶颈；已请求数/秒的方式表示主要是受应用服务器和应用代码的制约体现出的瓶颈。
1) 常用量化指标：“请求数/秒”或“页面数/秒”、“访问人数/天”或“处理的业务数/小时”、TPS（每秒事务数）、HPS（每秒HTTP请求数）、QPS（每秒查询数）。
2) 三者关系：并发数由小逐增过程中，服务器资源消耗逐增，吞吐量逐增，响应时间小幅上升；达到吞吐量极限后，并发数增加反而下降，响应时间快速上升；达到系统崩溃点后，系统资源耗尽，吞吐量为零，失去响应
3.网络层面并发数和吞吐量的关系：
并发数x包长度=吞吐量
可以看出，在网络层面考察吞吐量，除了并发数，还要考虑请求包的大小（长度）。用于度量网络设备时候，可以用byte/秒。
几个相关的概念：TPS、QPS、RPS
TPS：Transactions Per Second（每秒事务处理数），指服务器每秒处理的事务次数。一般用于评估数据库、交易系统的基准性能。
QPS：Queries Per Second（查询量/秒），是服务器每秒能够处理的查询次数，例如域名服务器、Mysql查询性能。
RPS：Request Per Second（请求数/秒）
RPS（Request Per Second）和QPS可以认为是一回事。
RT：Response Time（响应时间）：客户端发一个请求开始计时，到客户端接收到从服务器端返回的响应结果结束所经历的时间，响应时间由请求发送时间、网络传输时间和服务器处理时间三部分组成。也叫Think Time。
并发数与TPS/QPS的关系：
QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间
这里的并发数如果为事务处理请求数，则为TPS，如果为查询请求数，则为QPS。
4响应时间：对请求作出响应所需要的时间
响应时间=网络传输时间+应用服务器处理时间+数据库服务器处理时间
5并发用户数的计算公式
平均并发用户数的计算：C=nL / T
其中C是平均的并发用户数，n是平均每天访问用户数（login session），L是一天内用户从登录到退出的平均时间（login session的平均时间），T是考察时间长度（一天内多长时间有用户使用系统）
并发用户数峰值计算：C^约等于C + 3*根号C
其中C^是并发用户峰值，C是平均并发用户数，该公式遵循泊松分布理论。
6吞吐量的计算公式
当没有遇到性能瓶颈的时候，吞吐量与虚拟用户数之间存在一定的联系，可以采用以下公式计算：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
7性能计数器
是描述服务器或操作系统性能的一些数据指标，如使用内存数、进程时间，在性能测试中发挥着“监控和分析”的作用，尤其是在分析统统可扩展性、进行新能瓶颈定位时有着非常关键的作用。
资源利用率：指系统各种资源的使用情况，如cpu占用率为68%，内存占用率为55%，一般使用“资源实际使用/总的资源可用量”形成资源利用率。
8、思考时间的计算公式
Think Time，从业务角度来看，这个时间指用户进行操作时每个请求之间的时间间隔，而在做新能测试时，为了模拟这样的时间间隔，引入了思考时间这个概念，来更加真实的模拟用户的操作。
在吞吐量这个公式中F=VU * R / T说明吞吐量F是VU数量、每个用户发出的请求数R和时间T的函数，而其中的R又可以用时间T和用户思考时间TS来计算：R = T / TS
下面给出一个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
标签：请求,网站,用户,并发,吞吐量,时间,用户数 来源： https://www.cnblogs.com/ideaWorks/p/15733929.html