前言

并发用户数：是指现实系统中操作业务的用户，在性能测试工具中，一般称为虚拟用户数(Virutal User)。

并发用户数和注册用户数、在线用户数的概念不同。

并发用户数一定会对服务器产生压力的；
而在线用户数只是 ”挂” 在系统上，对服务器不产生压力；
注册用户数一般指的是数据库中存在的用户数；

TPS：Transaction Per Second, 每秒事务数，是衡量系统性能的一个非常重要的指标。

TPS就是每秒事务数，但是事务是基于虚拟用户数的，假如1个虚拟用户在1秒内完成1笔事务，那么TPS明显就是1；

如果，某笔业务响应时间是1ms，那么1个用户在1秒内能完成1000笔事务，TPS就是1000了；

如果某笔业务响应时间是1s，那么1个用户在1秒内只能完 成1笔事务，要想达到1000TPS，至少需要1000个用户；

因此可以说1个用户可以产生1000TPS，1000个用户也可以产生1000TPS，无非是看响应时间快慢。

也就是说，在评定服务器的性能时，应该结合TPS和并发用户数，以TPS为主，并发用户数为辅来衡量系统的性能。

如果必须要用并发用户数来衡量的话，需要一个前提，那就是交易在多长时间内完成，因为在系统负载不高的情况下，将思考时间（思考时间的值等于交易响应时间）加到脚本中，并发用户数基本可 以增加一倍，因此用并发用户数来衡量系统的性能没太大的意义。

在性能测试时并不需要用上万的用户并发去进行测试，如果只需要保证系统处理业务时间足够快，几百个用户甚至几十个用户就可 以达到目的。

据了解，很多专家做过的性能测试项目基本都没有超过5000用户并发。因此对于大型系统、业务量非常高、硬件配置足够多的情况下，5000 用户并发就足够了；对于中小型系统，1000用户并发就足够了。

系统吞吐量几个重要参数：TPS、并发数、响应时间

TPS：每秒钟事务数量
并发数：系统同时处理的事务数
响应时间：一般取平均响应时间

TPS=并发用户数 / (响应时间+Thinktime)

并发用户如何计算？

1、经典公式
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

平均并发用户数为 C = nL/T
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。

计算：
平均并发用户数为：C = 4004/8 = 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%的人会定期用改系统，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 = 1700000.50.7/5 = 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

2、通用公式
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。

例如：
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5000080%/（36060）=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/s3s=12，当然影响因子可以根据实际情况增大！

3、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：

1000w80%/(93600)=246.92个/s,取经验因子3，则并发量应为：
246.92*3=740

4、根据TPS估计
公式为 C = (Think time + 1)*TPS

5、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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