系統的平均併發用戶數和併發數峯值如何估算

一、經典公式1：
一般來說，利用以下經驗公式進行估算系統的平均併發用戶數和峯值數據

1）平均併發用戶數爲 C = nL/T
2）併發用戶數峯值 C‘ = C + 3*根號C
C是平均併發用戶數，n是login session的數量，L是login session的平均長度，T是值考察的時間長度
C’是併發用戶數峯值

舉例1，假設系統A，該系統有3000個用戶，平均每天大概有400個用戶要訪問該系統（可以從系統日誌從獲得），對於一個典型用戶來說，一天之內用戶從登陸到退出的平均時間爲4小時，而在一天之內，用戶只有在8小時之內會使用該系統。
那麼，
平均併發用戶數爲：C = 400*4/8 = 200
併發用戶數峯值爲：C‘ = 200 + 3*根號200 = 243

舉例2， 某公司爲其170000名員工設計了一個薪酬系統，員工可進入該系統查詢自己的薪酬信息，但並不是每個人都會用這個系統，假設只有50%的人會定期用改系統，這些人裏面有70%是在每個月的最後一週使用一次該系統，且平均使用系統時間爲5分鐘。
則一個月最後一週的平均併發用戶數爲（朝九晚五）：
n = 170000*0.5*0.7/5 = 11900
C= 11900*5/60/8 = 124

吞吐量計算爲：F = Vu * R / T 單位爲個/s
F爲事務吞吐量，Vu爲虛擬用戶數個數，R爲每個虛擬用戶發出的請求數，T爲處理這些請求所花費的時間

二、通用公式2：
對絕大多數場景，我們用（用戶總量/統計時間）*影響因子（一般爲3）來進行估算併發量。
比如，以乘坐地鐵爲例子，每天乘坐人數爲5萬人次，每天早高峯是7到9點，晚高峯是6到7點，根據8/2原則，80%的乘客會在高峯期間乘坐地鐵，則每秒到達地鐵檢票口的人數爲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，那實際併發應爲4人/s*3s=12，當然影響因子可以根據實際情況增大！

三、根據PV計算公式：
比如一個網站，每天的PV大概1000w，根據2/8原則，我們可以認爲這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爲：
1000w*80%/(9*3600)=246.92個/s,取經驗因子3，則併發量應爲：
246.92*3=740

四、根據TPS估計：
公式爲 C = (Think time + 1)*TPS

五、根據系統用戶數計算：
併發用戶數 = 系統最大在線用戶數的8%到12%