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并發用戶數和峰值數據

1）平均并發用戶數為 C = nL/T

2）并發用戶數峰值 C‘ = C 3*根号C

C是平均并發用戶數，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’是并發用戶數峰值

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（可以從系統日志從獲得），對于一個典型用戶來說，一天之内用戶從登陸到退出的平均時間為4小時，而在一天之内，用戶隻有在8小時之内會使用該系統。

那麼，

平均并發用戶數為：C = 400*4/8 = 200

并發用戶數峰值為：C‘ = 200 3*根号200 = 243

舉例2， 某公司為其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，但并不是每個人都會用這個系統，假設隻有50%的人會定期用該系統，這些人裡面有70%是在每個月的最後一周使用一次該系統，且平均使用系統時間為5分鐘。

則一個月最後一周的平均并發用戶數為（朝九晚五）：

n = 170000*0.5*0.7/5 = 11900

C= 11900*5/60/8 = 124

吞吐量計算為：F = Vu * R / T 單位為個/s

F為事務吞吐量，Vu為虛拟用戶數個數，R為每個虛拟用戶發出的請求數，T為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（一般為3）來進行估算并發量。

比如，以乘坐地鐵為例子，每天乘坐人數為5萬人次，每天早高峰是7到9點，晚高峰是6到7點，根據8/2原則，80%的乘客會在高峰期間乘坐地鐵，則每秒到達地鐵檢票口的人數為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，那實際并發應為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，我們可以認為這1000w pv的80%是在一天的9個小時内完成的（人的精力有限），那麼TPS為：

1000w*80%/(9*3600)=246.92個/s,取經驗因子3，則并發量應為：

246.92*3=740

四、根據TPS估計：

公式為 C = (Think time 1)*TPS

五、根據系統用戶數計算：

并發用戶數 = 系統最大在線用戶數的8%到12%

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