併發數

概念

同時承載正常使用系統功能的使用者數量；系統能夠同時處理請求的數目。

通過問題詳解

• 問題：網站的併發數，究竟指的同時提交請求的使用者數目，還是使用者同時提交的請求的數目？
• 答案：根據這句描述“對網站而言，併發數即網站併發使用者數，指同時提交請求的使用者數目。”，併發數指同時提交請求的使用者資料，可以知道併發數指的是使用者數目，那麼這個使用者數目和請求資料是什麼關係呢？
• 　　　因為一個使用者在同一時刻，也就只能提交一個請求，所以，併發的使用者數目，也就是併發的請求數目。

併發數計算

根據業務場景不同，需求對併發的要求不同，選擇相應的併發數計算公式

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經典公式

• 平均併發使用者數： C = nL/T
• 　#C是平均併發使用者數，
• 　 #n是login session的數量（平均每天多少個使用者）
• 　 #L是login session的平均長度（一天之內使用者從登入到退出該系統的平均時間）
• 　 #T是值考察的時間長度（在一天的時間內，使用者只在多少個小時內使用該系統）
• 併發使用者數峰值： C‘ = C + 3*根號C
• #C’是併發使用者數峰值

例子 系統A，該系統有3000個使用者，平均每天大概有400個使用者要訪問該系統（可以從系統日誌從獲得），對於一個典型使用者來說，一天之內使用者從登陸到退出的平均時間為4小時，而在一天之內，使用者只有在8小時之內會使用該系統。 那麼， 平均併發使用者數為：C = 400*4/8 = 200 併發使用者數峰值為：C‘ = 200 + 3*根號200 = 243 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

通用公式

• 對絕大多數場景，我們用：
• 併發量=(使用者總量/統計時間)*影響因子（一般為3）來進行估算。
• 　#使用者總量和統計時間使用2/8原則計算，即80%的使用者集中在20%的時間
• 　#影響因子，一般為3，根據實際情況來
• 　#通用公式使用了二八原則，計算的併發量即是峰值併發量。

例子 以乘坐地鐵為例子，每天乘坐人數為5萬人次，每天早高峰是7到9點，晚高峰是6到7點，根據2/8原則，80%的乘客會在高峰期間乘坐地鐵，則每秒到達地鐵檢票口的人數為50000*80%/（3*60*60）=3.7，約4人/S，考慮到安檢，入口關閉等因素，實際堆積在檢票口的人數肯定比這個要大，假定每個人需要3秒才能進站，那實際併發應為4人/s*3s=12，當然影響因子可以根據實際情況增大！ ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

根據PV計算

• 併發量=(日PV/統計時間)*影響因子（一般為3）
• 　#日PV和統計時間使用2/8原則計算，即80%的使用者集中在20%的時間
• 　#影響因子，一般為3，根據實際情況來
• 　#PV公式使用了二八原則，計算的併發量即是峰值併發量。

例子

比如一個網站，每天的PV大概1000w，根據2/8原則，我們可以認為這1000w，pv的80%是在一天的9個小時內完成的（人的精力有限），那麼TPS為：1000w*80%/(9*60*60)=246.92個/s,取經驗因子3，則併發量應為：246.92*3=740 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

根據TPS計算

• 併發量=(Think time + 1)*TPS
• 　#Think time使用者在操作過程中的等待時間；即一個事務完成的時間

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根據系統使用者數計算

• 併發使用者數 = 系統最大線上使用者數的8%到12%