“并发用户数”、“系统用户数”和“同时在线用户数”的计算公式
“并发用户数”、“系统用户数”和“同时在线用户数”的计算公式
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。
（1）计算平均的并发用户数：C = nL/T
（2）并发用户数峰值：C’ ≈ C+3根号C
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：
C = 400*4/8 = 200
C’≈200+3*根号200 = 242
F=VU * R / T
其中F为吞吐量，VU表示虚拟用户个数，R表示每个虚拟用户发出的请求数，T表示性能测试所用的时间
R = T / TS
TS为用户思考时间
计算思考时间的一般步骤：
A、首先计算出系统的并发用户数
C=nL / T F=R×C
B、统计出系统平均的吞吐量
F=VU * R / T R×C = VU * R / T
C、统计出平均每个用户发出的请求数量
R=u*C*T/VU
D、根据公式计算出思考时间
TS=T/R
缺陷检测有效性百分比DDE=TDFT/(TDFC+TDFT)×100%
其中:TDFT=测试过程中发现的全部缺陷(即由测试组发现
的),TDFC=客户发现的全部缺陷(在版本交付后一个标准点开始测量,如,半年以后)
缺陷排除有效性百分比DRE=(TDCT/TDFT)×100%
其中:TDCT=测试中改正的全部缺陷,TDFT=测试过程中发现的全部缺陷
测试用例设计效率百分比TDE=(TDFT/NTC)×100%
其中:TDFT=测试过程中发现的全部缺陷,NTC=运行的测试用例数
以下公式较适用于白盒测试
功能覆盖率= 至少被执行一次的测试功能点数/ 测试功能点总数（功能点）
需求覆盖率= 被验证到的需求数量/总的需求数量（需求）
覆盖率= 至少被执行一次的测试用例数/ 应执行的测试用例总数（测试用例）
语句覆盖率= 至少被执行一次的语句数量/ 有效的程序代码行数判定覆盖率= 判定结果被评价的次数/ 判定结果总数
条件覆盖率= 条件操作数值至少被评价一次的数量/ 条件操作数值的总数
判定条件覆盖率= 条件操作数值或判定结果至少被评价一次的数量/(条件操作数值总数+判定结果总数)
上下文判定覆盖率= 上下文内已执行的判定分支数和/(上下文数*上下文内的判定分支总数)
基于状态的上下文入口覆盖率= 累加每个状态内执行到的方法数/(状态数*类内方法总数)
分支条件组合覆盖率= 被评测到的分支条件组合数/分支条件组合数
路径覆盖率= 至少被执行一次的路径数/程序总路径数
LoadRunner之并发用户数与迭代关系
Q1: 例如在LR里，要测100个用户同时并发登陆所用时间，是不是在录制好脚本后，需要参数化“用户名”，“密码”以及在那个记事本里构造100个真实的用户名和密码？然后运行Controller，设置用户数为100？ A:说的是对的。但是测并发数的时候，本身就是模拟的虚拟用户，所以认为不一定非要参数化100个用户，用一个用户跑100遍也是可以的。当然这样进行设置的话更符合实际情况。Q2:那么这里的迭代次数该怎么设啊，设成1和设成10有什么区别啊？搞不清测试并发用户，“迭代”和“并发用户数”（就是controller里设的虚拟用户数）的区别。 A: 迭代次数如果设置为1，那么你的脚本就只跑100遍（续Q1）,如果你设置为100，那么当你设置并发数为100，那么脚本就要跑100*100=10000 遍。当然这种情况是在没有设置Conrtoller中的durantion，如果设置了这个场景的持续时间，那么你运行的场景时间就以这个时间结束为准，和迭代次数就没有关系了。 Q3:假如用LR测100个用户同时注册一个网站的帐号，参数化了100个用户名和密码，那么跑一遍脚本，并跑通了，并在controller里也run了一遍，那么这100个新增帐号是不是就真在数据库里添加了啊？ A:是的，如果脚本没问题的话，那么数据库里肯定会有100条记录的。可以自己查看数据库，或者访问你录制的脚本网站，都能看到相应的记录。 Q4:对于并发数更多的情况下呢，例如并发数是1000，那是不是应该在多个机器上运行才可以阿？ A:不一定啊，如果你有条件的话，当然多台机器运行得出的结果更为准确，但是用LR如果是录制web应用程序的话，最大并发数可以到10000的。
系统吞吐量、TPS(QPS)、用户并发量、性能测试概念和公式
系统吞吐量、TPS（QPS）、用户并发量、性能测试概念和公式 2013-02-21 19:47139692人阅读评论(2)收藏举报 分类： 软件工程（25） PS：下面是性能测试的主要概念和计算公式，记录下： 一．系统吞度量要素： 一个系统的吞度量（承压能力）与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。单个reqeust 对CPU消耗越高，外部系统接口、IO影响速度越慢，系统吞吐能力越低，反之越高。 系统吞吐量几个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间 QPS（TPS）：每秒钟request/事务数量 并发数：系统同时处理的request/事务数 响应时间：一般取平均响应时间 （很多人经常会把并发数和TPS理解混淆） 理解了上面三个要素的意义之后，就能推算出它们之间的关系： QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间或者并发数= QPS*平均响应时间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。 QPS = 1000/(30*60) 事务/秒
平均响应时间为= 5*60 秒 并发数= QPS*平均响应时间= 1000/(30*60) *(5*60)=166.7 一个系统吞吐量通常由QPS（TPS）、并发数两个因素决定，每套系统这两个值都有一个相对极限值，在应用场景访问压力下，只要某一项达到系统最高值，系统的吞吐量就上不去了，如果压力继续增大，系统的吞吐量反而会下降，原因是系统超负荷工作，上下文切换、内存等等其它消耗导致系统性能下降。 决定系统响应时间要素 我们做项目要排计划，可以多人同时并发做多项任务，也可以一个人或者多个人串行工作，始终会有一条关键路径，这条路径就是项目的工期。 系统一次调用的响应时间跟项目计划一样，也有一条关键路径，这个关键路径是就是系统影响时间； 关键路径是有CPU运算、IO、外部系统响应等等组成。 二．系统吞吐量评估： 我们在做系统设计的时候就需要考虑CPU运算、IO、外部系统响应因素造成的影响以及对系统性能的初步预估。 而通常境况下，我们面对需求，我们评估出来的出来QPS、并发数之外，还有另外一个维度：日PV。 通过观察系统的访问日志发现，在用户量很大的情况下，各个时间周期内的同一时间段的访问流量几乎一样。比如工作日的每天早上。只要能拿到日流量图和QPS我们就可以推算日流量。 通常的技术方法： 1. 找出系统的最高TPS和日PV，这两个要素有相对比较稳定的关系（除了放假、季节性因素影响之外）
系统吞吐量(TPS)、用户并发量、性能测试概念和公式
系统吞吐量（TPS）、用户并发量、性能测试概念和公式 PS：下面是性能测试的主要概念和计算公式，记录下： 一．系统吞度量要素： 一个系统的吞度量（承压能力）与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。单个reqeust 对CPU消耗越高，外部系统接口、IO影响速度越慢，系统吞吐能力越低，反之越高。 系统吞吐量几个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间 QPS（TPS）：每秒钟request/事务数量 并发数：系统同时处理的request/事务数 响应时间：一般取平均响应时间 （很多人经常会把并发数和TPS理解混淆） 理解了上面三个要素的意义之后，就能推算出它们之间的关系： QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间 一个系统吞吐量通常由QPS（TPS）、并发数两个因素决定，每套系统这两个值都有一个相对极限值，在应用场景访问压力下，只要某一项达到系统最高值，系统的吞吐量就上不去了，如果压力继续增大，系统的吞吐量反而会下降，原因是系统超负荷工作，上下文切换、内存等等其它消耗导致系统性能下降。 决定系统响应时间要素 我们做项目要排计划，可以多人同时并发做多项任务，也可以一个人或者多个人串行工作，始终会有一条关键路径，这条路径就是项目的工期。
系统一次调用的响应时间跟项目计划一样，也有一条关键路径，这个关键路径是就是系统影响时间； 关键路径是有CPU运算、IO、外部系统响应等等组成。 二．系统吞吐量评估： 我们在做系统设计的时候就需要考虑CPU运算、IO、外部系统响应因素造成的影响以及对系统性能的初步预估。 而通常境况下，我们面对需求，我们评估出来的出来QPS、并发数之外，还有另外一个维度：日PV。 通过观察系统的访问日志发现，在用户量很大的情况下，各个时间周期内的同一时间段的访问流量几乎一样。比如工作日的每天早上。只要能拿到日流量图和QPS我们就可以推算日流量。 通常的技术方法： 1. 找出系统的最高TPS和日PV，这两个要素有相对比较稳定的关系（除了放假、季节性因素影响之外） 2. 通过压力测试或者经验预估，得出最高TPS，然后跟进1的关系，计算出系统最高的日吞吐量。B2B中文和淘宝面对的客户群不一样，这两个客户群的网络行为不应用，他们之间的TPS和PV关系比例也不一样。 A)淘宝 淘宝流量图：
(完整版)液压常用计算公式
液压常用计算公式 1、齿轮泵流量（min /L ）： 1000Vn q o =，1000 o Vn q η= 说明：V 为泵排量 （r ml /）；n 为转速（min /r ）；o q 为理论流量（min /L ）；q 为实际流量（min /L ） 2、齿轮泵输入功率（kW ）： 60000 2Tn P i π= 说明：T 为扭矩（m N .）；n 为转速（min /r ） 3、齿轮泵输出功率（kW ）： 612 60'q p pq P o == 说明：p 为输出压力（a MP ）；'p 为输出压力（2 /cm kgf ）；q 为实际流量（min /L ） 4、齿轮泵容积效率（%）： 100V ?=o q q η 说明：q 为实际流量（min /L ）；o q 为理论流量（min /L ） 5、齿轮泵机械效率（%）： 10021000?=Tn pq m πη 说明：p 为输出压力（a MP ）； q 为实际流量（min /L ）；T 为扭矩（m N .）； n 为转速（min /r ）
6、齿轮泵总效率（%）： m ηηη?=V 说明：V η为齿轮泵容积效率（%）；m η为齿轮泵机械效率（%） 7、齿轮马达扭矩（m N .）： π 2q P T t ??=，m t T T η?= 说明：P ?为马达的输入压力与输出压力差 （a MP ）； q 为马达排量（r ml /）；t T 为马达的理论扭矩（m N .） ；T 为马达的实际输出扭矩（m N .）；m η为马达的机械效率（%） 8、齿轮马达的转速（min /r ）： V q Q n η?= 说明：Q 为马达的输入流量（min /ml ）； q 为马达排量（r ml /）； V η为 马达的容积效率（%） 9、齿轮马达的输出功率（kW ）： 310 602?=nT P π 说明：n 为马达的实际转速（min /r ）； T 为马达的实际输出扭矩（m N .） 10、液压缸面积（2cm ）： 42 D A π= 说明：D 为液压缸有效活塞直径（cm ） 11、液压缸速度（min m ）： A Q V 10=
TOMCAT可以稳定支持的最大并发用户数
TOMCAT可以稳定支持的最大并发用户数 服务器配置： 单硬盘，SATA 8MB缓存 测试服务器和loadrunner运行服务器位于同一网段--100MB网络（同一交换机）上，排除网络问题的影响 服务器运行始终，CPU使用率非常低没有超过5% 因此虽然服务器配置低，但是不是性能瓶颈所在 服务器运行在windows server 2003 sp2中文版（正版系统） tomcat内存的设置：1.4GBJVM+256MB的池 set JAVA_HOME=C:\JAVA\JDK15 set CATALINA_OPTS=-server -Xms 1400m -Xmx1400m -XX:PermSize=256m -XX:MaxPermSize=256m tomcat线程的设置：初始产生1000线程数最大支持2000线程
液压缸计算公式
1、液压缸内径和活塞杆直径的确定 液压缸的材料选为Q235无缝钢管，活塞杆的材料选为Q235 液压缸内径： p F D π4= =??14.34= F ：负载力 （N ） A ：无杆腔面积 (2m m ) P ：供油压力 (MPa) D ：缸筒内径 (mm) 1D ：缸筒外径 (mm) 2、缸筒壁厚计算 π×／≤≥ηδσψμ 1）当δ/D ≤0.08时 p D p σδ2max 0＞ （mm ） 2)当δ/D=0.08~0.3时 max max 03-3.2p D p p σδ≥ （mm ） 3)当δ/D ≥0.3时 ??? ? ?? -+≥max max 03.14.02p p D p p σσδ（mm ） n b p σσ= δ：缸筒壁厚（mm ） 0δ：缸筒材料强度要求的最小值（mm ）
max p ：缸筒内最高工作压力（MPa ） p σ：缸筒材料的许用应力（MPa ） b σ：缸筒材料的抗拉强度（MPa ） s σ：缸筒材料屈服点（MPa ） n ：安全系数 3 缸筒壁厚验算 2 1221s ) (35 .0D D D PN -≤σ(MPa) D D P s rL 1 lg 3.2σ≤ PN ：额定压力 rL P ：缸筒发生完全塑性变形的压力(MPa) r P ：缸筒耐压试验压力(MPa) E ：缸筒材料弹性模量(MPa) ν：缸筒材料泊松比 =0.3 同时额定压力也应该与完全塑性变形压力有一定的比例范围，以避免塑性变形的发生，即： ()rL P PN 42.0~35.0≤(MPa) 4 缸筒径向变形量 ??? ? ??+-+=?ν221221D D D D E DP D r （mm ） 变形量△D 不应超过密封圈允许范围 5 缸筒爆破压力 D D P E b 1 lg 3.2σ=(MPa)
系统吞吐量(tps)、用户并发量、性能测试概念和公式
近期在做项目的性能测试和性能优化，先了解与性能相关的一些概念。 一．系统吞度量要素： 一个系统的吞度量（承压能力）与ｒｅｑｕｅｓｔ对ＣＰＵ的消耗、外部接口、ＩＯ等等紧密关联。 单个ｒｅｑｅｕｓｔ对ＣＰＵ消耗越高，外部系统接口、ＩＯ影响速度越慢，系统吞吐能力越低，反之越高。 系统吞吐量几个重要参数：ＱＰＳ（ＴＰＳ）、并发数、响应时间 ＱＰＳ（ＴＰＳ）：每秒钟request／事务数量 并发数：系统同时处理的request／事务数 响应时间：一般取平均响应时间 （很多人经常会把并发数和ＴＰＳ理解混淆） 理解了上面三个要素的意义之后，就能推算出它们之间的关系： ＱＰＳ（ＴＰＳ）＝并发数／平均响应时间 一个系统吞吐量通常由ＱＰＳ（ＴＰＳ）、并发数两个因素决定，每套系统这两个值都有一个相对极限值，在应用场景访问压力下，只要某一项达到系统最高值，系统的吞吐量就上不去了，如果压力继续增大，系统的吞吐量反而会下降，原因是系统超负荷工作，上下文切换、内存等等其它消耗导致系统性能下降。 决定系统响应时间要素 我们做项目要排计划，可以多人同时并发做多项任务，也可以一个人或者多个人串行工作，始终会有一条关键路径，这条路径就是项目的工期。 系统一次调用的响应时间跟项目计划一样，也有一条关键路径，这个关键路径是就是系统影响时间； 关键路径是有ＣＰＵ运算、ＩＯ、外部系统响应等等组成。 二．系统吞吐量评估： 我们在做系统设计的时候就需要考虑ＣＰＵ运算、ＩＯ、外部系统响应因素造成的影响以及对系统性能的初步预估。 而通常境况下，我们面对需求，我们评估出来的出来ＱＰＳ、并发数之外，还有另外一个维度：日ＰＶ。
液压常用计算公式
液压常用计算公式 1、齿轮泵流量（min /L ）： 1000Vn q o =，1000 o Vn q η= 说明：V 为泵排量（r ml /）；n 为转速（min /r ）；o q 为理论流量 （min /L ）；q 为实际流量（min /L ） 2、齿轮泵输入功率（kW ）： 说明：T 为扭矩（m N .）；n 为转速（min /r ） 3、齿轮泵输出功率（kW ）： 说明：p 为输出压力（a MP ）；'p 为输出压力（2 /cm kgf ）；q 为实际流量（min /L ） 4、齿轮泵容积效率（%）： 说明：q 为实际流量（min /L ）；o q 为理论流量（min /L ） 5、齿轮泵机械效率（%）： 说明：p 为输出压力（a MP ）； q 为实际流量（min /L ）；T 为扭矩 （m N .）；n 为转速（min /r ） 6、齿轮泵总效率（%）： 说明：V η为齿轮泵容积效率（%）；m η为齿轮泵机械效率（%） 7、齿轮马达扭矩（m N .）： π 2q P T t ??=，m t T T η?=
说明：P ?为马达的输入压力与输出压力差（a MP ）； q 为马达排量 （r ml /）；t T 为马达的理论扭矩（m N .）；T 为马达的实际输出扭矩（m N .）；m η为马达的机械效率（%） 8、齿轮马达的转速（min /r ）： 说明：Q 为马达的输入流量（min /ml ）； q 为马达排量（r ml /）； V η为马达的容积效率（%） 9、齿轮马达的输出功率（kW ）： 说明：n 为马达的实际转速（min /r ）； T 为马达的实际输出扭矩（m N .） 10、液压缸面积（2 cm ）： 说明：D 为液压缸有效活塞直径（cm ） 11、液压缸速度（min m ）： 说明：Q 为流量（min L ）；A 为液压缸面积（2cm ） 12、液压缸需要的流量（min L ）： 说明：V 为速度（min m ）；A 为液压缸面积（2 cm ）；S 为液压缸行程（m ）；t 为时间（min ） 13、液压缸的流速（s m /）： 2114D Q A Q V V V πηη==，) (42222d D Q A Q V V V -==πηη 说明：Q 为供油量（s m /3 ）；V η为油缸的容积效率（%）；D 为无杆腔活塞直径（m ）；d 为活塞杆直径（m ） 14、液压缸的推力（N ）：
并发用户数与服务器硬件配置参考
注册用户总数（Domino Mail Server） Domino服务器上的注册用户总数。可以根据现有的Mail Server或者目前用户的人数评估来确定。 峰值并发访问比（Domino Mail Server） 峰值并发访问比能用"show server status"命令在管理终端查看。可以根据目前的Mail Server系统在同一时间内并发访问百分比来确定，可以以用户数的50～60％为起点来评估。 Mail数据库的平均大小（Domino Mail Server） 用管理终端来确定在Domino服务器上传送的Mail的平均大小。每个用户的Domino Mail 数据库定为100MB。 记录Domino的服务（Email，日历和行程，Web Server以及其他服务） 确定Domino服务器上最初的应用。如果不能确定，可以根据未来的应用进行评估。 客户端类型（Notes, IMAP4, SMTP/POP, 浏览器以及其他客户端） 根据原有的Email格式来确定。Notes是一个基本的Mail /日历/行程客户端,将它安装在一个工作站以便于在Domino服务器上存取信息。IMAP4是运用最早的C/S结构的Mail和MIME处理。POP3同样是旧的C/S结构的Mail系统，运用用工作站到服务器取回Mail的形式。例如Netscape和Eudora的POP3客户端。WebMail采用InternetExplorer和Netscpae浏览器的方式阅读邮件。 网络拓扑 鉴别使用Domino的网络类型。支撑网络服务的是NetWare和TCP/IP。 别的Notes/Domino数据库大小（discussion, applications, Web servers以及其他应用）以这些信息能确定CPU，磁盘空间，内存。 注意：并发的定义为同一时间内登入和访问系统的用户总数。如果Domino的主要应用是 e-mail，典型的峰值并发数一般在注册用户数的20%~30%之间。推荐加上额外的5%~10%来确保足够的配置进行评估。估算并发用户数25%的用户数。 4000注册用户的并发用户数为1000×25%=1000用户。 CPU 并发用户为1,000个。考虑终端响应时间小于5秒，根据以往的经验和测试结果，按每笔并发用户访问对应计算机处理的平均事务数为 2 次计算，并考虑到30%的冗余，则用户管理系统
并发连接数
“并发连接数”指导防火墙选型 并发连接数是防火墙最常见的参数，是防火墙、代理服务器等设备的主要性能指标之一。在目前市面上常见防火墙设备的说明书中大家可以看到，从低端设备的500、1000个并发连接，一直到高端设备的数万、数十万并发连接，存在着好几个数量级的差异。那么，并发连接数究竟是一个什么概念呢？它的大小会对用户的日常使用产生什么影响呢？现在，笔者将就这几个问题做一些比较深入的分析与探讨。 一、什么是并发连接数 并发连接数是指防火墙或代理服务器对其业务信息流的处理能力，是防火墙能够同时处理的点对点连接的最大数目，它反映出防火墙设备对多个连接的访问控制能力和连接状态跟踪能力，这个参数的大小直接影响到防火墙所能支持的最大信息点数。 需要阐明的一点是，“连接”和“点对点连接”并没有局限于狭义的TCP连接（Connection-Oriented）或信息点—信息点通信（Point-Point Communication），而是泛指IP层或IP层以上各种传输层、会话层和应用层的信息流，所以它同样也包括了UDP会话; 另外，多址广播组的通信同样也被按照多播源（多播组地址）的形态归纳成一个连接进行处理。 二、并发连接表中的内容 并发连接表是防火墙用以存放并发连接信息的地方，它可在防火墙系统启动后动态分配进程的内存空间，其大小也就是防火墙所能支持的最大并发连接数。不同的厂家在各自的防火墙设备中对该数据表有不同的数据结构实现，但从普遍意义上来看，基于状态检测的防火墙并发连接表中每一个表项至少包含以下内容：源IP地址、源端口号、目的IP地址、目的端口号、协议类型、连接状态、流量统计和时间戳信息、NAT 转换信息、连接许可信息、身份认证信息和VPN通道相关信息（如果支持VPN的话）。由于表项中容纳了大量的连接信息，因此每个表项可能占用200～400字节的内存空间，这对防火墙系统的整个内存资源来说是一个不容忽视的消耗。 三、对系统性能的影响
QPS、TPS、并发用户数、吞吐量
QPS、TPS、并发用户数、吞吐量
文档修订摘要
目录 QPS、TPS、并发用户数、吞吐量 (1) 1.1. QPS (4) 1.2. TPS (4) 1.3. QPS和TPS区别 (4) 1.4. 并发数 (4) 1.5. 吐吞量 (4) 1.6. PV (5) 1.7. UV (5) 1.8. DAU (5) 1.9. MAU (5) 1.10. 系统吞吐量评估 (6) 1.10.1. 通常的技术方法： (6) 1.10.2. 软件性能测试的基本概念和计算公式 (6)
1.1.QPS QPSQueries Per Second 是每秒查询率,是一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准, 即每秒的响应请求数，也即是最大吞吐能力。 1.2.TPS TPS Transactions Per Second 也就是事务数/秒。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程。客户机在发送请求时开始计时，收到服务器响应后结束计时，以此来计算使用的时间和完成的事务个数， 1.3.QPS和TPS区别 个人理解如下： 1、Tps即每秒处理事务数，包括了 ●用户请求服务器 ●服务器自己的内部处理 ●服务器返回给用户 这三个过程，每秒能够完成N个这三个过程，Tps也就是N； 2、Qps基本类似于Tps，但是不同的是，对于一个页面的一次访问，形成一个Tps；但一次页面请求，可能产生多次对服务器的请求，服务器对这些请求，就可计入“Qps”之中。 例子： 例如：访问一个页面会请求服务器3次，一次放，产生一个“T”，产生3个“Q” 例如：一个大胃王一秒能吃10个包子，一个女孩子0.1秒能吃1个包子，那么他们是不是一样的呢？答案是否定的，因为这个女孩子不可能在一秒钟吃下10个包子，她可能要吃很久。这个时候这个大胃王就相当于TPS，而这个女孩子则是QPS。虽然很相似，但其实是不同的。 1.4.并发数 并发数（并发度）：指系统同时能处理的请求数量，同样反应了系统的负载能力。这个数值可以分析机器1s内的访问日志数量来得到 1.5.吐吞量 吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量，TPS、QPS都是吞吐量的常用量化指标。 ●系统吞吐量要素
性能测试中的并发用户数、交易响应时间、tps每秒交易
性能测试中的并发用户数、交易响应时间、TPS每秒交易并发用户是指：在某一时间点，与被测目标系统同时进行交互的客户端用户的数量；并发用户数有以下几种含义： 1）并发虚拟用户数： 是指在使用专用的测试工具（如Loadrunner）时用于模拟客户端用户的进程或线程的数量； 2）有效并发虚拟用户数： 是指被评估的目标系统感受到的等效业务请求压力的无思考时间的并发用户数；当使用测试工具对目标系统进行压力加载时设定了思考时间（Think Time）,那么实际有效的并发虚拟用户数可使用如下公式计算得出：有效并发虚拟用户数=（并发虚拟用户数×被加载交易在目标系统上运行的实际平均响应时间）/（被加载交易在目标系统上运行的实际平均响应时间+虚拟用户执行一次该交易过程中使用的思考时间的总和）；由此可见增加思考时间意味着减少对目标系统的业务请求压力； 3）内在并发用户数： 是指目标系统内部能够同时并行处理的客户端用户数；该参数体现了目标系统的内在并发度，因此当对目标系统进行任何有效的优化和调整之后，其内在并发用户数即内在并发度就会发生变化，通常来讲是指改变目标系统的第一瓶颈后会发生变化；当加载的有效并发虚拟用户数小于或等于内在并发用户数时，目标系统可以真正地并行处理所有被加载用户的任务请求，此时交易的响应时间会相对保持不变，即交易的实际响应时间，也是交易在目标系统中处理的最快时长；当加载的有效并发虚拟用户数大于内在并发用户数时，目标系统会利用内部的请求调度机制将多出的请求进行排队并在所有的用户请求之间进行任务切换处理，外在表现就是被加载交易的响应时间开始延长。 4）并发在线用户数： 一般是指实际生产系统中已经和目标系统建立了会话连接的用户总数，并发在线用户数通常是指实际的客户端操作员的数量，是人工发起的业务会话的数量；并发在线用户数产生的请求压力可以通过公式计算出目标系统感受到的实际业务请求压力，即有效并发虚拟用户数，公式如下：有效并发虚拟用户数=（并发在线用户数×被加载交易在目标系统上运行的实际平均响应时间）/（每个操作员用户发起该交易请求的平均间隔时间）； 二、吞吐量（TPS） 吞吐量(TPS)即在所有加载的用户稳定运行后，目标系统在单位时间内完成被请求的交易的数量。在使用测试工具模拟业务请求压力时，吞吐量TPS是指所有被加载的虚拟用户在运行一段时间后稳定获得的每秒交易数。 三、响应时间 响应时间：在所有加载的用户稳定运行后，目标系统平均完成客户端用户请求的一个交易的总时长。 四、思考时间（ThinkTime） ThinkTime时间也叫思考时间，该功能或机制的设计初衷是用于模拟实际生产环境下业务请求压力的不同形态，其主要功能有： 1）模拟人工操作产生业务请求过程中存在的停歇时长； 2）模拟不同业务繁忙程度下的业务请求压力，即在指定的并发虚拟用户数下进行测试时，可以通过设定并调节思考时间进行有效压力的调整，以获得不同
“并发用户数”、“系统用户数”和“同时在线用户数”
“并发用户数”、“系统用户数”和“同时在线用户数” 概率解析 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。 （1）计算平均的并发用户数： C = nL/T （2）并发用户数峰值： C’≈ C+3根号C 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： C = 400*4/8 = 200 C’≈200+3*根号200 = 242
液压油缸设计计算公式
液压油缸的主要设计技术参数 一、液压油缸的主要技术参数： 1.油缸直径；油缸缸径，内径尺寸。 2. 进出口直径及螺纹参数 3.活塞杆直径； 4.油缸压力；油缸工作压力，计算的时候经常是用试验压力，低于16MPa乘以1.5，高于16乘以1.25 5.油缸行程； 6.是否有缓冲；根据工况情况定，活塞杆伸出收缩如果冲击大一般都要缓冲的。 7.油缸的安装方式； 达到要求性能的油缸即为好，频繁出现故障的油缸即为坏。应该说是合格与不合格吧？好和合格还是有区别的。
二、液压油缸结构性能参数包括：1.液压缸的直径；2.活塞杆的直径；3.速度及速比；4.工作压力等。 液压缸产品种类很多，衡量一个油缸的性能好坏主要出厂前做的各项试验指标，油缸的工作性能主要表现在以下几个方面： 1.最低启动压力：是指液压缸在无负载状态下的最低工作压力，它是反映液压缸零件制造和装配精度以及密封摩擦力大小的综合指标； 2.最低稳定速度：是指液压缸在满负荷运动时没有爬行现象的最低运动速度，它没有统一指标，承担不同工作的液压缸，对最低稳定速度要求也不相同。 3.内部泄漏：液压缸内部泄漏会降低容积效率，加剧油液的温升，影响液压缸的定位精度，使液
压缸不能准确地、稳定地停在缸的某一位置，也 因此它是液压缸的主要指标之。 液压油缸常用计算公式 液压油缸常用计算公式 项目公式符号意义 液压油缸面积(cm 2 ) A =πD 2 /4 D ：液压缸有效活塞直径(cm) 液压油缸速度(m/min) V = Q / A Q ：流量(l / min) 液压油缸需要的流量(l/min) Q=V×A/10=A×S/10t V ：速度(m/min) S ：液压缸行程(m) t ：时间(min) 液压油缸出力(kgf) F = p ×A F = (p ×A) －(p×A) ( 有背压存在时) p ：压力(kgf /cm 2 ) 泵或马达流量(l/min) Q = q ×n / 1000 q ：泵或马达的几何排量(cc/rev) n ：转速（rpm ） 泵或马达转速(rpm) n = Q / q ×1000 Q ：流量(l / min) 泵或马达扭矩(N.m) T = q ×p / 20π 液压所需功率(kw) P = Q ×p / 612 管内流速(m/s) v = Q ×21.22 / d 2 d ：管内径(mm)
系统用户数、平均并发用户数、峰值用户数
“并发用户数”、“系统用户数”和“同时在线用户数”之间的差别 昨天读完了段念写的《软件性能测试过程详解与案例剖析》一书的第一章，感觉学到了不少东西，以下将该书中的我认为是精华的一篇复制过来给大家一起看看： 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
并发数与在线客户数 注册用户数的关系
并发数与在线客户数注册用户数的关系 系统的最大并发用户数根据注册用户数来获得。换算方法：一般注册总人数的5％－20％之间。系统的并发数，根据在线人数数来获得。换算方法：一般是在30％左右。在线用户数我理解为已经登陆系统的用户数字，而注册用户数，是系统一共注册的人数，这个人数静态的。如果想获得准确的数组，可以查看日志来获得。 测试压力估算时采用原则如下： 系统在线用户数取系统总用户数的20%，? 系统在线用户并发数取在线用户数的30%，? 结合常用的im软件, qq or skype, qq的注册用户5.8亿，同时在线量2000万，比率1: 30左右;skype 注册用户1亿, 同时在线量800万，比率1:12左右, 大致在1:12 到1:30之间了 1、并发连接数21，网页本身算一连接，在线1。当服务器发送完这20张图片时，会关闭连接，这时，数据会通过网络传输到你的浏览器上。关闭连接后，并发连接数为0； 2、一个网页本身算一个连接数，每张图片算一个连接数，当人多时，前面的连接数排满了，后面连接的人就要等前面的人数据传输完毕，才可能连接上。如果是10个人，连接数应当是10*20张图片+10=210个并发连接数，如果不是同时向服务器请求数据，那么并发连接数就低于这个210的值，如果同时提交，并发连接数就是210。在线为10。 3、并发连接数为100，可容纳最多100人同时在线。 但是服务器是这样处理的： 浏览器请求服务器数据-->浏览器向服务器发送请求-->服务器接到请求，处理请求，增加连接数，加入排队-->排到队后，向该请求反馈回数据，关闭连接-->传输回客户端。所以100人同时在线，如果不用session 来记录数据，事实上不止100人可以同时在线，如果用session来记录，那么后面的session会更新不上。 [整理] 在线用户数：用户同时在一定时间段的在线数量 并发用户数：某一时刻同时向服务器发送请求的用户数 一般而言，我们习惯以5-20的比率来推算并发用户与在线用户之间的关系。即，并发与在线的比例约为5%-20%
并发数介绍
并发连接数的定义并发连接数是指防火墙或代理服务器对其业务信息流的处理能力，是防火墙能够同时处理的点对点连接的最大数目，它反映出防火墙设备对多个连接的访问控制能力和连接状态跟踪能力，这个参数的大小直接影响到防火墙所能支持的最大信息点数。 目录 并发连接数的作用 并发连接数的影响 并发连接数的指导 防火墙中的并发连接数 防火墙有哪些缺点和不足？ 防火墙的分类 编辑本段 并发连接数的作用 并发连接数是衡量防火墙性能的一个重要指标。在目前市面上常见防火墙设备的说明书中大家可以看到，从低端设备的500、1000个并发连接，一直到高端设备的数万、数十万并发连接，存在着好几个数量级的差异。那么，并发连接数究竟是一个什么概念呢？它的大小会对用户的日常使用产生什么影响呢？要了解并发连接数，首先需要明白一个概念，那就是“会话”。这个“会话”可不是我们平时的谈话，但是可以用平时的谈话来理解，两个人在谈话时，你一句，我一句，一问一答，我们把它称为一次对话，或者叫会话。同样，在我们用电脑工作时，打开的一个窗口或一个Web页面，我们也可以把它叫做一个“会话”，扩展到一个局域网里面，所有用户要通过防火墙上网，要打开很多个窗口或Web页面发（即会话），那么，这个防火墙，所能处理的最大会话数量，就是“并发连接数”。 像路由器的路由表存放路由信息一样，防火墙里也有一个这样的表，我们把它叫做并发连接表，是防火墙用以存放并发连接信息的地方，它可在防火墙系统启动后动态分配进程的内存空间，其大小也就是防火墙所能支持的最大并发连接数。大的并发连接表可以增大防火墙最大并发连接数，允许防火墙支持更多的客户终端。尽管看上去，防火墙等类似产品的并发连接数似乎是越大越好。但是与此同时，过大的并发连接表也会带来一定的负面影响： 编辑本段 并发连接数的影响 1.并发连接数的增大意味着对系统内存资源的消耗 以每个并发连接表项占用300B计算，1000个并发连接将占用300B×1000×8bit/B≈2.3Mb内存空间，10000个并发连接将占用23Mb内存空间，100000个并发连接将占用230Mb内存空间，而如果真的试图实现1000000个并发连接的话那么，这个产品就需要提供2.24Gb内存空间！ 2.并发连接数的增大应当充分考虑CPU的处理能力 CPU的主要任务是把网络上的流量从一个网段尽可能快速地转发到另外一个网段上，并且在转发过程中对此流量按照一定的访问控制策略进行许可检查、流量统计和访问审计等操作，这都要求防火墙对并发连接表中的相应表项进行不断的更新读写操作。如果不顾CPU的实际处理能力而贸然增大系统的并发连接表，势必影响防火墙对连接请求的处理延迟，造成某些连接超时，让更多的连接报文被重发，进而导致更多的连接超时，最后形成雪崩效应，致使整个防火墙系统崩溃。 3.物理链路的实际承载能力将严重影响防火墙发挥出其对海量并发连接的处理能力 虽然目前很多防火墙都提供了10/100/1000Mbps的网络接口，但是，由于防火墙通常都部署在Internet出口处，在客户端PC与目的资源中间的路径上，总是存在着瓶颈链路——该瓶颈链路可能是2Mbps专线，也可能是512Kbps乃至64Kbps的低速链路。这些拥挤的低速链路根本无法承载太多的并发连接，所以即便是防火墙能够支持大规模的并发访问连接，也无法发挥出其原有的性能。 编辑本段 并发连接数的指导 我们应当根据网络环境的具体情况和个人不同的上网习惯来选择适当规模的并发连接表。因为不同规模的
液压常用计算公式完整版
液压常用计算公式 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】
液压常用计算公式 1、齿轮泵流量（min /L ）： 1000Vn q o =，1000 o Vn q η= 说明：V 为泵排量（r ml /）；n 为转速（min /r ）；o q 为理论流量 （min /L ）；q 为实际流量（min /L ） 2、齿轮泵输入功率（kW ）： 说明：T 为扭矩（m N .）；n 为转速（min /r ） 3、齿轮泵输出功率（kW ）： 说明：p 为输出压力（a MP ）；'p 为输出压力（2 /cm kgf ）；q 为 实际流量（min /L ） 4、齿轮泵容积效率（%）： 说明：q 为实际流量（min /L ）；o q 为理论流量（min /L ） 5、齿轮泵机械效率（%）： 说明：p 为输出压力（a MP ）；q 为实际流量（min /L ）；T 为扭 矩（m N .）；n 为转速（min /r ） 6、齿轮泵总效率（%）： 说明：V η为齿轮泵容积效率（%）；m η为齿轮泵机械效率（%） 7、齿轮马达扭矩（m N .）： π 2q P T t ??=，m t T T η?=
说明：P ?为马达的输入压力与输出压力差（a MP ）；q 为马达排量 （r ml /）；t T 为马达的理论扭矩（m N .）；T 为马达的实际输出扭矩（m N .）；m η为马达的机械效率（%） 8、齿轮马达的转速（min /r ）： 说明：Q 为马达的输入流量（min /ml ）；q 为马达排量 （r ml /）；V η为马达的容积效率（%） 9、齿轮马达的输出功率（kW ）： 说明：n 为马达的实际转速（min /r ）；T 为马达的实际输出扭矩（m N .） 10、液压缸面积（2cm ）： 说明：D 为液压缸有效活塞直径（cm ） 11、液压缸速度（min m ）： 说明：Q 为流量（min L ）；A 为液压缸面积（2 cm ） 12、液压缸需要的流量（min L ）： 说明：V 为速度（min m ）；A 为液压缸面积（2cm ）；S 为液压 缸行程（m ）；t 为时间（min ） 13、液压缸的流速（s m /）： 2114D Q A Q V V V πηη==，) (42222d D Q A Q V V V -==πηη 说明：Q 为供油量（s m /3 ）；V η为油缸的容积效率（%）；D 为无 杆腔活塞直径（m ）；d 为活塞杆直径（m ） 14、液压缸的推力（N ）：