如何準确估算并發數？

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這次活動帶給我最深刻的印象就是：由于業務流程中的預見性準備不足，導緻使用者大量流失、後期硬體資源過剩造成浪費，但最恐怖的還是連随附帶的負面影響。為此，在日後舉行大型活動前，必須得從使用者使用的角度、從程式承受能力、及活動的目的幾方面考慮。

    而目前最讓人頭疼的就是如何才能夠準确地估算使用者情況，避免同類情況的發生？這裡需要先了解并确認以下幾個資料：

同時線上使用者數：

平均并發數：

并發使用者數峰值：

    在實際的性能測試工作中，測試人員一般比較關心的是業務并發使用者數，也就是從業務角度關注究竟應該設定多少個并發數比較合理，是以，在後面的讨論中，也是主要針對業務并發使用者數進行讨論，而且，為了友善，直接将業務并發使用者數稱為并發使用者數。

        （1）  計算平均的并發使用者數： C = nL/T    

                 即：平均并發數＝總使用者數*使用者線上時長/總工作時間  

        （2）  并發使用者數峰值： C’ ≈ C+3*SQRT（C）

                 即：峰值并發數＝平均并發數+3*（平均并發數^1/2）

    公式（1）中，C是平均的并發使用者數；n是login session的數量；L是login session的平均長度；T指考察的時間段長度。

    公式（2）則給出了并發使用者數峰值的計算方式中，其中，C’指并發使用者數的峰值，C就是公式（1）中得到的平均的并發使用者數。該公式的得出是假設使用者的login session産生符合泊松分布而估算得到的。

執行個體：

    假設有一個OA系統，該系統有3000個使用者，平均每天大約有400個使用者要通路該系統，對一個典型使用者來說，一天之内使用者從登入到退出該系統的平均時間為4小時，在一天的時間内，使用者隻在8小時内使用該系統。

則根據公式（1）和公式（2），可以得到：

               C = 400*4/8 = 200

               C’≈200+3*根号200 = 2421

估算處理能力，通常用TPCC值，即每分鐘處理請求。每個伺服器也把TPCC值作為名額。這與以下因素有關：

1，并發使用者數？（U1）

2，使用者通路模式：每分鐘每個使用者發出的業務請求個數，例如0.2個（N1）

3，這些業務請求中，

如果是資料庫伺服器，就統計查詢、更新、統計占比，

如果是Web伺服器，可統計，例如連接配接跳轉、添加操作、删除操作、更新操作，查詢操作除各占1/5

4，業務請求引起的事務數量

例如， 平均每次頁面跳轉操作産生6個事務（T1），平均每次添加操作産生8個事務（T2）；平均每次删除操作産生8個事務（T3）；平均每次更新操作産生14個事務（T4）； 平均每次查詢操作産生10個事務（T5）；

5，忙時數量是平均值幾倍，例如5倍

6，經驗系數，例如1.8

7，伺服器保留多少備援，一般是30%

  TPC-C=U1*N1*（T1+T2+T3+ T4+ T5）/5*3*經驗系數/備援系數