并发：一种是所有用户在同一时刻做同一个操作；一种是多个用户对系统进行了操作（此操作可相同可不同）。求并发用户数公式：在实际的中，测试人员一般比较关心的是业务并发用户数，也就是从业务的角度关注应该设置多少个并发数比较合理。下面找一个典型的上班签到系统，早上8点上班，7点半到8点的30分钟的时间里用户会登录签到系统进行签到。公司员工为1000人，平均每个员上登录签到系统的时长为5分钟。可以用下面的方法计算。C==166.7C表示平均并发用户数，那么对这个签到系统每分钟的平均在线用户数为166当然，在性能测试上，任何公式都不是严谨的，最重要的是对系统做出有效正确的分析。&吞吐量：一次性能测试过程中网络上传输的数据量的总和。可以说明系统的负载能力。吞吐率：单位时间内网络上传输的数据量，也可是单位时间内处理客户请求数量。通常情况下用“字节数/秒”“请求数/秒”“页面数/秒”来衡量。从业务角度也可以用“业务数/小时或天”“访问人数/小时或天”“页面访问量/小时或天”来衡量。吞吐量的意义：通过设计性能测试场景。检验结果是否达到预期设计目标；用于协助分析性能瓶颈。RBI（rapid&bottleneck&identify）：是Empirix公司提出的快速识别系统性能瓶颈的方法。该方法基于以下事实。&&&&1.&发现的80%系统的性能瓶颈都由吞吐量制约；&&&&2.&并发用户数和吞吐量瓶颈之间存在一定的关联；&&&&3.&采用吞吐量测试可以更快速定位问题。&通过不断增加并发用户数和吞吐量观察系统的性能瓶颈。然后，从网络、、应用服务器和代码本身4个环节确定系统的的性能瓶颈。&事务：用户某一步或几步的操作集合。TPS（每秒事务数）：衡量服务器对事务的处理能力。每秒系统能处理事务或交易的数量。点击率：可看作是TPS的一种特定情况。点击率更能体现用户端对服务器的压力，即每秒钟用户向服务器提交的HTTP请求数；当每次点击定义为一个交易时，点击率=TPS；点击率越大，对服务器的压力也越大。&响应时间：响应时间=呈现时间+数据传输时间+系统处理时间；即客户从发起一个请求开始到收到最后一个字节的响应所耗费的时间。对此，有2/5/10的通用原则作为一般依据。【内容摘自虫师博文---性能测试知多少系列】关注51Testing
系统吞吐量（TPS）、用户并发量、性能测试概念和公式
发表于： 11:07 &作者：dingquanxun & 来源：51Testing软件测试网采编
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　　B) B2B中文站
　　B2B的TPS和PV之间的关系不同的系统不同的应用场景比例变化比较大，粗略估计在1 ： 8个小时左右的关系（09年对offerdetail的流量分析数据）。旺铺和offerdetail这两个比例相差很大，可能是因为爬虫暂的比例较高的原因导致。
　　在淘宝环境下，假设我们压力测试出的TPS为100，那么这个系统的日吞吐量=100*11*万
　　这个是在简单（单一url）的情况下，有些页面，一个页面有多个request，系统的实际吞吐量还要小。
　　无论有无思考时间（T_think），测试所得的TPS值和并发虚拟用户数(U_concurrent)、Loadrunner读取的交易响应时间（T_response）之间有以下关系（稳定运行情况下）：
　　TPS=U_concurrent / (T_response+T_think)。
　　并发数、QPS、平均响应时间三者之间关系
　　软件性能测试的基本概念和计算公式
　　一、软件性能的关注点
　　对一个软件做性能测试时需要关注那些性能呢？
　　我们想想在软件设计、部署、使用、维护中一共有哪些角色的参与，然后再考虑这些角色各自关注的性能点是什么，作为一个软件性能测试工程师，我们又该关注什么？
　　首先，开发软件的目的是为了让用户使用，我们先站在用户的角度分析一下，用户需要关注哪些性能。
　　对于用户来说，当点击一个按钮、链接或发出一条指令开始，到系统把结果已用户感知的形式展现出来为止，这个过程所消耗的时间是用户对这个软件性能的直观印象。也就是我们所说的响应时间，当相应时间较小时，用户体验是很好的，当然用户体验的响应时间包括个人主观因素和客观响应时间，在设计软件时，我们就需要考虑到如何更好地结合这两部分达到用户最佳的体验。如：用户在大数据量查询时，我们可以将先提取出来的数据展示给用户，在用户看的过程中继续进行数据检索，这时用户并不知道我们后台在做什么。
　　用户关注的是用户操作的相应时间。
　　其次，我们站在管理员的角度考虑需要关注的性能点。
　　1、 相应时间
　　2、 服务器资源使用情况是否合理
　　3、 应用服务器和数据库资源使用是否合理
　　4、 系统能否实现扩展
　　5、 系统最多支持多少用户访问、系统最大业务处理量是多少
　　6、 系统性能可能存在的瓶颈在哪里
　　7、 更换那些设备可以提高性能
　　8、 系统能否支持7×24小时的业务访问
　　再次，站在开发（设计）人员角度去考虑。
　　1、 架构设计是否合理
　　2、 数据库设计是否合理
　　3、 代码是否存在性能方面的问题
　　4、 系统中是否有不合理的内存使用方式
　　5、 系统中是否存在不合理的线程同步方式
　　6、 系统中是否存在不合理的资源竞争
　　那么站在性能测试工程师的角度，我们要关注什么呢？
　　一句话，我们要关注以上所有的性能点。
　　二、软件性能的几个主要术语
　　1、响应时间：对请求作出响应所需要的时间
　　网络传输时间：N1+N2+N3+N4
　　应用服务器处理时间：A1+A3
　　数据库服务器处理时间：A2
　　响应时间=N1+N2+N3+N4+A1+A3+A2
　　2、并发用户数的计算公式
　　系统用户数：系统额定的用户数量，如一个OA系统，可能使用该系统的用户总数是5000个，那么这个数量，就是系统用户数。
　　同时在线用户数：在一定的时间范围内，最大的同时在线用户数量。
　　同时在线用户数=每秒请求数RPS（吞吐量）+并发连接数+平均用户思考时间
　　平均并发用户数的计算：C=nL / 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。
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怎样才能测试WEB系统支持多少用户.doc5页
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怎样的性能测试结果才是有效的
性能测试工具运行一定用户数都成功，则表示该服务器能支持这么多用户数。这是错误的。
因为一次有效的测试结果，不只用户都运行成功，同时需要保证访问一个页面或一次交易的响应时间在合理范围。“2-5-8原则”，简单说，就是当用户能够在2秒以内得到响应时，会感觉系统的响应很快；当用户在2-5秒之间得到响应时，会感觉系统的响应速度还可以；当用户在5-8秒以内得到响应时，会感觉系统的响应速度很慢，但是还可以接受；而当用户在超过8秒后仍然无法得到响应时，会感觉系统糟透了，或者认为 系统已经失去响应，而选择离开这个Web站点，或者发起第二次请求。
如果SYN丢了，则会重发，但是第一次是3秒后，第2次是在9秒后，如果重发才收到的SYN_ACK，则导致TCP连接超长，从而导致业务响应时间延长。
响应时间：服务器响应时间小，用户体验才好，在大量用户并发的情况下，HTTP响应时间在用户忍受度下才是有效的，一般采用“2-5-8原则”If-Match或Etag等头域，WEB服务器判断资源没改变则会304响应，而不是回200 OK，这样减少资源的传输，所以时间就小。而有些测试工具是不携带这些头域（包括Loadrunner），因此回的响应是200 OK。所以测试人员默认真实测试时，可以考虑部分有缓存，部分没缓存。
性能测试工具是怎么模拟WEB虚拟用户
使用浏览器进行正常业务操作，性能测试工具录制下HTTP请求信息。一般需要记录URL与头域、内容、响应码。虽然不同的性能测试工具录制方式不一样（如loadrunner采用Hook，JMeter采用代理或badbody，kylinPET采用网卡抓包与代理），但都能实现录制正常业务的HTTP请求。
测试工具最好能录制出缓存头域，即
正在加载中，请稍后...从飞信案例看海量并发用户系统的性能测试--《通信世界》2010年07期
从飞信案例看海量并发用户系统的性能测试
【摘要】：正从10万用户同时在线、20万用户同时在线到200万用户同时在线,飞信系统的三次性能测试经历了质的飞越,其难度之大可想而知。海量并发用户系统性能测试的重要性不用多说,对这类系统必须进行严格的性能测试。类似飞信这样的系统,无论是用户规模还是业务的复杂度,在国内都屈指
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：F626【正文快照】：
从10万用户同时在线、20万用户同时在线到200万用户同时在线,飞信系统的三次性能测试经历了质的飞越,其难度之大可想而知。海量并发用户系统性能测试的重要性不用多说,对这类系统必须进行严格的性能测试。类似飞信这样的系统,无论是用户规模还是业务的复杂度,在国内都屈指可
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