常用并发数计算公式:N=[(n×0.8×S×P) / (T×0.2)]*R; 其中:n为系统用户数; S为每个用户发生的业务笔数(QPS); P为每笔业务所需要访问服务器的时间,单位为秒; T为使用业务的时间,单位为秒; R为调节因子,缺省值为1; 例如: S = 20(每天1000个用户发生20000笔业务); P = 30(每笔业务需要访问...
1)平均并发用户数 C = nL/T 2)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 二、通用公式2: 大多数场景,用(用户总量/统计时间)*影响因子(一般为3)来估算并发量。 单位/s,假设:高峰期为平常值...
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...
计算公式:TPS=总请求*0.8/(0.2*总时间) TPS=40000*0.8/(24*3600*0.2)=1.85请求数/秒 按照业务数据进行计算 根据业务数据曲线图,统计出最多请求的数量和时间比例 计算模拟用户正常业务操作(稳定性测试)的并发量 根据统计,绝大部分请求都在8-24时,所以系统有效时长为16小时,这16小时的订单量占总订单量的98%...
一、经典公式1: 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 1)平均并发用户数为 C = nL/T 2)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 ...
/ 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。
concurrent connections:并发连接数 Seconds: pv统计的总时间,单位秒,要计算一天的pv就是86400秒 para connect per a page:页面衍生连接次数。一个HTML页面可能会请求好几次http连接,如外部的css, js,图片等。可以估算一下,或者用10。可根据实际情况改变 ...
结合二八原则计算公式 : TPS = 总请求数 80% / (总时间20%) 需要在测试环境模拟用户正常业务操作(稳定性测试)的并发量为: TPS = 404740.8请求数 / 163600*0.2秒 = 2.81 请求数/秒 (四)、 压力测试并发量 根据这些数据统计图,可以得出结论: 订单最高峰在在21点-22点之间,一小时的订单总数大约为8853个...
每台Web服务器能够处理3万并发连接数 另外说明一下pv和并发连接数的计算公式:这个会影响今后并发连接数技术指标: 保证pv/day的并发连接数的计算公式是: 并发连接数=pv / seconds(one day=86400) * (para connect per a page) * (time to react) * (factor=5) / (web hosts) ...