04、并发用户数该怎么计算

什么是并发？

我们假设上图中的这些小人是严格按照这个逻辑到达系统的，那显然，系统的绝对并发用户数是 4。如果描述 1 秒内的并发用户数，那就是 16。是不是显而易见？但是，在实际的系统中，用户通常是这样分配的：

也就是说，这些用户会分布在系统中不同的服务、网络等对象中。这时候”绝对并发“这个概念就难描述了，你说的是哪部分的绝对并发呢？

要说积分服务，那是 2；要说库存服务，那是 5；要说订单服务，它自己是 5 个请求正在处理，但同时它又 hold 住了 5 个到库存服务的链接，因为要等着它返回之后，再返回给前端。所以将绝对并发细分下去之后，你会发现头都大了，不知道要描述什么了。

有人说，我们可以通过 CPU 啊，I/O 啊，或者内存来描述绝对并发，来看 CPU 在同一时刻处理的任务数。如果是这样的话，绝对并发还用算吗？那肯定是 CPU 的个数呀。有人说 CPU 1ns 就可以处理好多个任务了，这里的 1ns 也是时间段呀。要说绝对的某个时刻，任务数肯定不会大于 CPU 物理个数。

所以“绝对并发”这个概念，不管是用来描述硬件细化的层面，还是用来描述业务逻辑的层面，都是没什么意义的。我们只要描述并发就好了，不用有“相对”和“绝对”的概念，这样可以简化沟通，也不会出错。

那么如何来描述上面的并发用户数呢？在这里我建议用 TPS 来承载“并发”这个概念。并发数是 16TPS，就是 1 秒内整个系统处理了 16 个事务。这样描述就够了，别纠结。

在线用户数、并发用户数怎么计算？

那么新问题又来了，在线用户数和并发用户数应该如何算呢？下面我们接着来看示意图：

如上图所示，总共有 32 个用户进入了系统，但是绿色的用户并没有任何动作，那么显然，在线用户数是 32 个，并发用户数是 16 个，这时的并发度就是 50%。但在一个系统中，通常都是下面这个样子的。

为了能 hold 住更多的用户，我们通常都会把一些数据放到 Redis 这样的缓存服务器中。所以在线用户数怎么算呢，如果仅从上面这种简单的图来看的话，其实就是缓存服务器能有多大，能 hold 住多少用户需要的数据。最多再加上在超时路上的用户数。如下所示：

所以我们要是想知道在线的最大的用户数是多少，对于一个设计逻辑清晰的系统来说，不用测试就可以知道，直接拿缓存的内存来算就可以了。

假设一个用户进入系统之后，需要用 10k 内存来维护一个用户的信息，那么 10G 的内存就能 hold 住 1,048,576 个用户的数据，这就是最大在线用户数了。在实际的项目中，我们还会将超时放在一起来考虑。

但并发用户数不同，他们需要在系统中执行某个动作。我们要测试的重中之重，就是统计这些正在执行动作的并发用户数。

当我们统计生产环境中的在线用户数时，并发用户数也是要同时统计的。这里会涉及到一个概念：并发度。要想计算并发用户和在线用户数之间的关系，都需要有并发度。

做性能的人都知道，我们有时会接到一个需求，那就是一定要测试出来系统最大在线用户数是多少。这个需求怎么做呢？很多人都是通过加思考时间（有的压力工具中叫等待时间，Sleep 时间）来保持用户与系统之间的 session 不断，但实际上的并发度非常非常低。

有这么一个场景，有个开发在一台 4C8G 的笔记本上用 LoadRunner 跑了 1 万个用户，里面的 error 疯狂上涨，当然正常的事务也有。我问他，你这个场景有什么意义，这么多错？他说，老板要一个最大在线用户数。我说你这些都错了呀。他说，没事，我要的是 Running User 能达到最大就行，给老板交差。我只能默默地离开了。

这里有一个比较严重的理解误区，那就是压力工具中的线程或用户数到底是不是用来描述性能表现的？我们通过一个示意图来说明：

通过这个图，我们可以看到一个简单的计算逻辑：

如果有 10000 个在线用户数，同时并发度是 1%，那显然并发用户数就是 100。
如果每个线程的 20TPS，显然只需要 5 个线程就够了（请注意，这里说的线程指的是压力机的线程数）。
这时对 Server 来说，它处理的就是 100TPS，平均响应时间是 50ms。50ms 就是根据 1000ms/20TPS 得来的（请注意，这里说的平均响应时间会在一个区间内浮动，但只要 TPS 不变，这个平均响应时间就不会变）。
如果我们有两个 Server 线程来处理，那么一个线程就是 50TPS，这个很直接吧。
请大家注意，这里我有一个转换的细节，那就是并发用户数到压力机的并发线程数。这一步，我们通常怎么做呢？就是基准测试的第一步。关于这一点，我们在后续的场景中交待。

而我们通常说的“并发”这个词，依赖 TPS 来承载的时候，指的都是 Server 端的处理能力，并不是压力工具上的并发线程数。在上面的例子中，我们说的并发就是指服务器上 100TPS 的处理能力，而不是指 5 个压力机的并发线程数。请你切记这一点，以免沟通障碍。

示例

上面说了这么多，我们现在来看一个实例。这个例子很简单，就是：

JMeter（1 个线程） - Nginx - Tomcat - MySQL

通过上面的逻辑，我们先来看看 JMeter 的处理情况：

summary +   5922 in 00:00:30 =  197.4/s Avg:     4 Min:     0 Max:    26 Err:     0 (0.00%) Active: 1 Started: 1 Finished: 0
summary =  35463 in 00:03:05 =  192.0/s Avg:     5 Min:     0 Max:   147 Err:     0 (0.00%)
summary +   5922 in 00:00:30 =  197.5/s Avg:     4 Min:     0 Max:    24 Err:     0 (0.00%) Active: 1 Started: 1 Finished: 0
summary =  41385 in 00:03:35 =  192.8/s Avg:     5 Min:     0 Max:   147 Err:     0 (0.00%)
summary +   5808 in 00:00:30 =  193.6/s Avg:     5 Min:     0 Max:    25 Err:     0 (0.00%) Active: 1 Started: 1 Finished: 0
summary =  47193 in 00:04:05 =  192.9/s Avg:     5 Min:     0 Max:   147 Err:     0 (0.00%)

我们可以看到，JMeter 的平均响应时间基本都在 5ms，因为只有一个压力机线程，所以它的 TPS 应该接近 1000ms/5ms=200TPS。从测试结果上来看，也确实是接近的。有人说为什么会少一点？因为这里算的是平均数，并且这个数据是 30s 刷新一次，用 30 秒的时间内完成的事务数除以 30s 得到的，但是如果事务还没有完成，就不会计算在内了；同时，如果在这段时间内有一两个时间长的事务，也会拉低 TPS。

那么对于服务端呢，我们来看看服务端线程的工作情况。

可以看到在服务端，我开了 5 个线程，但是服务端并没有一直干活，只有一个在干活的，其他的都处于空闲状态。这是一种很合理的状态。但是你需要注意的是，这种合理的状态并不一定是对的性能状态。

并发用户数（TPS）是 193.6TPS。如果并发度为 5%，在线用户数就是 193.6/5%=3872。
响应时间是 5ms。
压力机并发线程数是 1。这一条，我们通常也不对非专业人士描述，只要性能测试工程师自己知道就可以了。

下面我们换一下场景，在压力机上启动 10 个线程。结果如下：

summary +  11742 in 00:00:30 =  391.3/s Avg:    25 Min:     0 Max:   335 Err:     0 (0.00%) Active: 10 Started: 10 Finished: 0
summary =  55761 in 00:02:24 =  386.6/s Avg:    25 Min:     0 Max:   346 Err:     0 (0.00%)
summary +  11924 in 00:00:30 =  397.5/s Avg:    25 Min:     0 Max:    80 Err:     0 (0.00%) Active: 10 Started: 10 Finished: 0
summary =  67685 in 00:02:54 =  388.5/s Avg:    25 Min:     0 Max:   346 Err:     0 (0.00%)
summary +  11884 in 00:00:30 =  396.2/s Avg:    25 Min:     0 Max:   240 Err:     0 (0.00%) Active: 10 Started: 10 Finished: 0
summary =  79569 in 00:03:24 =  389.6/s Avg:    25 Min:     0 Max:   346 Err:     0 (0.00%)

平均响应时间在 25ms，我们来计算一处，(1000ms/25ms)*10=400TPS，而最新刷出来的一条是 396.2，是不是非常合理？再回来看看服务端的线程：