并发计算
（3）80~20原则：但是在现实生活中，以上两种情况发生的概率很小。根据统计学原理，采用80~20原则计算并发用户数。
8000*0.8/（8*60*60*0.2）=1.11，即每秒中有两个用户并发。
可能有人会问：为什么是每秒多少个用户，不是每小时、每分钟、每毫秒？
回答：我做一个120人并发查询的项目，响应时间最小0.047s，最大6.216s，平均0.779s。与服务器的一次业务交互，大约需要1秒钟。
个人感觉，以小时、分钟做单位，时间跨度太长；以毫秒做单位，时间跨度又太短。综上所述，以秒为单位比较合适。
4、lr设置集合点后，每次迭代中，必须全部（或部分）请求得到回复后，才发起下次迭代。所以在迭代周期内我们只发送了一次并发请求，我们在根据80~20原则计算得出的并发用户数，还要乘以这个迭代周期。
例如我的查询项目中，迭代周期大约为9秒，所以并发用户数为1.11*9=9.99,最终得到并发用户数为10个
用户登录场景：早高峰时段，8：50---9：10，5000坐席上线登陆。
业务量：5000个
时间：20x60=1200秒
吞吐量=80%x业务量/(20%*时间)=4000/240=16.7/秒
而并非5000/1200=4.1/秒
实际上，登录请求数分布是一个正态分布，最高峰时肯定比4.1/秒更高，高峰段实际上完成了80%的业务量，却只花了20%的时间。
8000是并发的访问数，80~20原则是指80%的工作量会集中在20%的时间内完成，所以用户访问系统不是平均，而是集中在某一段时间内。0.8是指 取并发量的80%，0.2是指取工作时间的20%，8*60*60是指每天8小时，每小时60分，每分钟60秒，就是指每天的工作时间折成秒
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10万用户 集中访问周期：30分钟 3秒内完成关键业务访问 峰值流量是平均流量的5倍， 28规则
100000 x 0.8 / 30x60 x0.2
80000 / 1800x0.2
80000/360 =222/秒 吞吐量 每秒 222
假设访问周期=3秒 ：222x3 极限并发等于 666
666/5 ~135
假设访问周期=10秒 ：222x10 极限并发等于 2220
2220/5 平均并发约等于400+
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PV与并发之间换算的算法换算公式
并发连接数 = PV / 统计时间 * 页面衍生连接次数 * http响应时间 * 因数 / web服务器数量
PV = 并发连接数 * 统计时间 * web服务器数量/ 页面衍生连接次数 / http响应时间 / 因数
解释：
统计时间 : pv统计的总时间，单位秒，要计算一天的pv就是86400秒
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
http响应时间: 可以使用1秒或更少
,可根据实际情况改变
因数: 一般使用5即可,可根据实际情况计算后推出
web服务器数量: web服务器数量
* "页面衍生连接次数"，"http响应时间"，"因数"这三个参数要根据实际情况分析计算后，确定一个适合的值
推算一下。单台机器1000并发的情况下，一天是1,728,000的pv(1秒响应，10个衍生连接，因子为5的情况下)
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例子：
保证每天多少PV的并发连接数的计算公式是：
并发连接数＝ PV / 统计时间(一天是86400) * 页面衍生连接次数 * http响应时间 * 因数(5) / web服务器数量
保证4千万PV的并发连接数：
(40000000PV / 86400秒 * 10个派生连接数 * 5秒内响应 * 5倍峰值) / 6台Web服务器 = 19290连接数
假设网站的峰值流量是平均流量的5倍（当然，这只是一个假设，具体实施我们需要视自己情况而定）；
eg.
10wPV的并发连接数：
(100000PV / 86400秒 * 10个派生连接数 * 5秒内响应 * 5倍峰值) / 1台Web服务器 = 289连接数
一个独立IP可以产生多个PV,所以PV个数>=IP个数。
? ? PV（Page View）值：是指一定时间范围内所有浏览该网站的访问者请求的页面数量之合。（例如：该网站一天有500个访问者，每个访问者浏览的页面数量平均为8页，则每天的PV是500×8=4000）
访问者个数 X 10个页面 =100000 ~ 289并发
x=10000访问者
5分之一人访问：
20000人 x 10个页面 =20万pv
3秒响应 5倍峰值
(200000PV / 86400秒 * 10个派生连接数 * 3秒内响应 * 5倍峰值) / 6台Web服务器 =58并发单台web
5倍峰值下：db并发340并发
平时： 68并发
（135+68 ）/2 =101
20000人x10个页面x3xx3600秒