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一个购物网站的并发用户数是多少

发布时间:2023-02-19 21:03:21

㈠ 200并发用户数是多少

200并发用户数是指同一时刻,同时服务端可以接受处理的客户端请求数。具体的数值视应用的特性和服务器的配置而定,一般情况下,200并发用户数大约可以达到500至1000之间。

㈡ 注册用户数, 在线客户数, 并发数之间关系

!!! 通常, 平均, 大约, 非极端 & 特殊情况
!!! 通常, 平均, 大约, 非极端 & 特殊情况
!!! 通常, 平均, 大约, 非极端 & 特殊情况

重要事情说3遍

换算方法:

在线数 一般为 注册总人数 的 5% ~ 20% 之间

例如: 有10W注册人数, 在线数大约 5000人 ~ 20000人。

换算方法:

并发数 一般为 在线人数 的 5% ~ 20% 之间

例如: 有1w 在线人数, 活跃人数大约 500 ~ 2000 人



我们平常可以这样估算

例如: 一个有 10W 的注册量的网站, 那么在线人数大约 1w 人, 并发数大约 1000 人。我们计算并发量的时,就可以以1000人为标准。

㈢ 用户大概并发量会是多少

在实际的性能测试中,经常接触到的与并发用户数相关的概念还包括“并发用户数”、“系统用户数”和“同时在线用户数”,下面用一个实际的例子来说明它们之间的差别。

假设有一个OA系统,该系统有2000个使用用户——这就是说,可能使用该OA系统的用户总数是2000名,这个概念就是“系统用户数”,该系统有一个“在线统计”功能(系统用一个全局变量记数所有已登录的用户),从在线统计功能中可以得到,最高峰时有500人在线(这个500就是一般所说的“同时在线人数”),那么,系统的并发用户数是多少呢?

根据我们对业务并发用户数的定义,这500就是整个系统使用时最大的业务并发用户数。当然,500这个数值只是表明在最高峰时刻有500个用户登录了系统,并不表示实际服务器承受的压力。因为服务器承受的压力还与具体的用户访问模式相关。例如,在这500个“同时使用系统”的用户中,考察某一个时间点,在这个时间上,假设其中40%的用户在较有兴致地看系统公告(注意:“看”这个动作是不会对服务端产生任何负担的),20%的用户在填写复杂的表格(对用户填写的表格来说,只有在“提交”的时刻才会向服务端发送请求,填写过程是不对服务端构成压力的),20%部分用户在发呆(也就是什么也没有做),剩下的20%用户在不停地从一个页面跳转到另一个页面——在这种场景下,可以说,只有20%的用户真正对服务器构成了压力。因此,从上面的例子中可以看出,服务器实际承受的压力不只取决于业务并发用户数,还取决于用户的业务场景。

在实际的性能测试工作中,测试人员一般比较关心的是业务并发用户数,也就是从业务角度关注究竟应该设置多少个并发数比较合理,因此,在后面的讨论中,也是主要针对业务并发用户数进行讨论,而且,为了方便,直接将业务并发用户数称为并发用户数。

公式(1)中,C是平均的并发用户数;n是login session的数量;L是login session的平均长度;T指考察的时间段长度。

公式(2)则给出了并发用户数峰值的计算方式中,其中,C’指并发用户数的峰值,C就是公式(1)中得到的平均的并发用户数。该公式的得出是假设用户的login session产生符合泊松分布而估算得到的。

实例:

假设有一个OA系统,该系统有3000个用户,平均每天大约有400个用户要访问该系统,对一个典型用户来说,一天之内用户从登录到退出该系统的平均时间为4小时,在一天的时间内,用户只在8小时内使用该系统。

则根据公式(1)和公式(2),可以得到:

㈣ 网站的最大并发数是如何估算的

这篇文章解决了很多用户的难题,就是如何通过最大用户并发数来确定系统最大用户数,因为这个问题不解决的话,用户很难挑选到最为适合自身系统的服务器,我们来看看这篇文章。以下是作者原文。
一个系统的最大并发用户数为1100,怎么能推算出该系统的支持最大用户数。 其中用户性能要求如下:支持100万注册用户 性能需求分析:
1、根据用户的要求,本系统要支持100万用户,其中性能机器配置如何?高峰值是多少?带宽?等
2、如果都是采用公司的测试环境,那么本次性能应该做哪几种性能?性能评测、负载测试、强度测试?
3、怎么算出并发用户数?响应时间? 性能指标确定: 因为用户的性能需求太广,没有定到具体的数值。那么我怎么开展后继的工作?
1、确定采用公司测试环境,不用考虑环境问题。也就是说,客户端、服务端以及带宽等一系统都可以不用考虑,这是固定。
2、考虑此项目组以前开发过的系统性能情况,能否做为一个参考值。解决方案:找出本项目组以并发过二个项目,其性能个项指标进行求权。其中浏览功能:并发数为1100,平均响应时间363秒;每用户平均响应时间为0.33秒。每秒中并发3个用户。其中一系统用户已达500万,另一系统用户为320万。并且二系统一直运行正常,但目前的二系统的服务器各为3台。可以得出一台服务器为载166万,甚至更多。(因为服务器中有求权的关系)
3、100万用户,那么怎么计算出他的每小时峰值活动用户数? 解决方案:采用80•20原则计算得到每小时峰值活动用户数 6.667万/小时;那么每秒中的同一功能点点击并发数应该是18.5。
4、怎么得其并发数? 解决方案:本系统有多少个功能点?功能点为153个;也就是本系统在高峰值时一功能将被点击1258次,每秒点击0.35次。(不考虑间隔时间)考虑以前本项目组的数值。初步设置并发数为1100,主要以浏览功能为主、其次是查询和新增。
5、应该测试那种性能类型经再三考虑,三种性能都进行测试。 执行性能: 评测,依据性能指标确定中的第三点,将用户的并发设置为300-350,看其情况。负载测试,以1100为起点强度测试,为15小时和24小时为准 性能测试结果: 发现本系统最大用户支持为1100.失败用户最高为209,响应时间为315。可以判断此系统最大并发数为1100左右。也就说此系统在一台服务器上可支持150万用户数。
根据上述情况,可以得出: 1100用户并发时,用户一共响应时间为315秒(即每用户平均响应时间0.005秒),其中最高产生209个失败用户,但成功用户基本上可以完成后续操作,符合现系统要求的最大稳定用户数。由此可得出本系统在新增功能点中支持最大用户并发数为1100。按照1*100比例,计算得到每小时峰值活动用户数11万/小时;采用80•20原则计算得出本系统支持注册用户数约为165万。而本系统性能需求大规模支持100万注册用户,由上述的数据我们的系统已达到本系统性能需求。
注:100万,采用80•20原则计算得到每小时峰值活动用户数6.667万/小时。

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