性能测试结果分析
性能测试报告
性能测试报告目录一、性能测试概述 (3)1.1 测试目的 (3)1.2 测试环境 (4)1.3 测试范围 (5)1.4 测试方法 (6)二、硬件配置 (7)2.1 服务器配置 (8)2.2 网络配置 (9)2.3 存储配置 (11)三、软件环境 (12)3.1 操作系统版本 (13)3.2 数据库版本 (14)3.3 应用程序版本 (15)3.4 其他依赖软件版本 (16)四、性能测试指标 (18)4.1 响应时间 (18)4.2 并发用户数 (19)4.3 CPU使用率 (20)4.4 内存使用率 (21)五、性能测试结果分析 (22)5.1 响应时间分析 (23)5.2 并发用户数分析 (24)5.3 CPU使用率分析 (26)5.4 内存使用率分析 (27)5.5 磁盘I/O分析 (27)5.6 网络带宽分析 (28)5.7 吞吐量分析 (29)5.8 错误率分析 (30)5.9 稳定性分析 (31)5.10 可扩展性分析 (33)六、性能优化建议 (34)6.1 响应时间优化建议 (35)6.2 并发用户数优化建议 (36)6.3 CPU使用率优化建议 (37)6.4 内存使用率优化建议 (38)6.5 磁盘I/O优化建议 (39)6.6 网络带宽优化建议 (40)6.7 吞吐量优化建议 (41)6.8 错误率优化建议 (43)6.9 稳定性优化建议 (44)6.10 可扩展性优化建议 (45)一、性能测试概述性能测试是软件开发过程中的重要环节，旨在评估软件在特定负载和环境下，其性能表现是否满足预期的业务需求和用户要求。
通过性能测试，我们可以了解软件在不同场景下的响应速度、稳定性、可扩展性等方面的表现，从而为优化软件提供有力支持。
本次性能测试旨在对XX软件进行全面的评估，包括CPU使用率、内存占用、磁盘IO、网络带宽等关键指标。
测试环境采用模拟真实生产环境的硬件和软件配置，以确保测试结果的准确性和可靠性。
试车测试数据分析报告(3篇)
第1篇一、引言随着汽车行业的不断发展，汽车的性能测试成为评价汽车质量的重要手段。
本报告针对某款新车型进行试车测试，通过对测试数据的收集、整理和分析，评估该车型的性能表现，为产品改进和优化提供数据支持。
二、测试背景本次试车测试车型为某品牌新推出的中型轿车，测试地点为我国某知名汽车测试场地。
测试内容主要包括动力性能、操控性能、舒适性、安全性等方面。
测试车型搭载了一台2.0T涡轮增压发动机，最大功率为180kW，最大扭矩为350N·m。
三、测试方法与数据来源1. 测试方法：- 动力性能测试：采用0-100km/h加速测试、60-120km/h加速测试、400m加速测试、最高车速测试等。
- 操控性能测试：包括转向半径、刹车距离、侧倾角、弯道稳定性等。
- 舒适性测试：包括座椅舒适性、噪音控制、悬挂调校等。
- 安全性测试：包括车身结构、刹车系统、气囊系统等。
2. 数据来源：- 车辆性能测试设备：0-100km/h加速测试仪、60-120km/h加速测试仪、400m 加速测试仪、测速仪、转向半径测量仪、刹车距离测量仪、侧倾角测量仪、弯道稳定性测试仪等。
- 专业测试人员：负责测试设备的操作、测试数据的记录和分析。
四、测试结果与分析1. 动力性能测试结果与分析：- 0-100km/h加速时间：8.5秒- 60-120km/h加速时间：5.0秒- 400m加速时间：13.5秒- 最高车速：225km/h分析：该车型动力性能表现优秀，加速时间较短，最高车速较高，满足消费者对动力性能的需求。
2. 操控性能测试结果与分析：- 转向半径：11.5米- 刹车距离：38米- 侧倾角：0.3度- 弯道稳定性：良好分析：该车型操控性能表现良好，转向半径适中，刹车距离较短，侧倾角较小，弯道稳定性较高，满足消费者对操控性能的需求。
3. 舒适性测试结果与分析：- 座椅舒适性：良好- 噪音控制：良好- 悬挂调校：适中分析：该车型舒适性表现良好，座椅舒适，噪音控制较好，悬挂调校适中，满足消费者对舒适性的需求。
需求分析之性能分析报告
需求分析之性能分析报告性能分析报告一、引言性能分析是指对系统或软件进行全面评估，以确定其在各种条件下的工作效率、响应时间以及用户体验等关键指标。
通过性能分析，可以发现系统或软件中存在的瓶颈和性能问题，并采取相应的优化措施，提升系统的稳定性和响应速度。
本报告将对某系统的性能进行分析，并提出相应的优化建议。
二、性能测试环境搭建1. 测试目标：对某系统的响应时间、并发访问量进行测试。
2. 测试环境：- 硬件环境：服务器配置为4核心、8GB内存、100GB硬盘空间；客户端配置为2核心、4GB内存、100GB硬盘空间。
- 软件环境：服务器操作系统为Linux，客户端操作系统为Windows；系统版本为最新的稳定版本。
3. 测试工具：- Apache JMeter：用于模拟并发访问的工具，可以模拟多个用户同时对系统进行访问，以测试系统的负载能力。
- Performance Monitor：用于监控系统的硬件资源使用情况，包括CPU利用率、内存使用率、硬盘IO等。
三、性能测试方法1. 响应时间测试：使用JMeter工具对系统进行压力测试，设置不同的并发访问量，记录系统的平均响应时间。
2. 负载测试：通过逐渐增加并发访问量，观察系统的各项指标，包括吞吐量、错误率等，分析系统在不同负载下的性能表现。
3. 并发访问测试：模拟多个用户同时对系统进行访问，观察系统的并发处理能力，包括并发用户数、线程数等。
四、性能测试结果分析1. 响应时间测试结果：| 并发访问量 | 平均响应时间 || ---------- | ------------ || 100 | 2.1s || 200 | 2.3s || 300 | 2.6s || 400 | 3.1s |通过对系统进行响应时间测试，可以发现系统的响应时间随着并发访问量的增加而缓慢增加。
然而，并发访问量在300以上时，系统的响应时间明显增加，达到了用户接受的极限。
2. 负载测试结果：- 吞吐量：随着并发访问量的增加，系统的吞吐量逐渐增加，在并发访问量为300时达到了峰值。
软件系统性能测试分析报告模板
软件系统性能测试分析报告模板一、引言在本报告中，对软件系统进行了性能测试，并对测试结果进行了分析和总结。
本报告旨在提供有关软件系统性能的详细信息，以帮助项目团队和相关利益相关者了解系统的性能表现。
二、测试概述2.1 测试目的本次性能测试的主要目的是评估软件系统在各种负载条件下的性能表现，以确认系统的可扩展性和稳定性。
2.2 测试范围本次性能测试涵盖了整个软件系统的各个模块和功能。
测试重点放在核心功能和关键流程上，以确保系统的核心部分能够在压力下正常运行。
2.3 测试环境- 操作系统：（填写测试所用的操作系统及版本）- 测试工具：（填写使用的性能测试工具及版本）- 硬件配置：（填写测试所用的硬件配置信息，如CPU、内存、磁盘等）2.4 测试方法本次性能测试采用了负载测试和压力测试相结合的方法。
负载测试用于模拟实际用户在系统中的并发访问情况，压力测试则用于测试系统在极限负载情况下的稳定性。
三、性能测试结果3.1 测试场景一：（填写测试场景一的描述，包括负载配置、用户行为等）- 平均响应时间：（填写平均响应时间）- 最大响应时间：（填写最大响应时间）- 吞吐量：（填写吞吐量）3.2 测试场景二：（填写测试场景二的描述，包括负载配置、用户行为等）- 平均响应时间：（填写平均响应时间）- 最大响应时间：（填写最大响应时间）- 吞吐量：（填写吞吐量）（根据实际情况，可以列出更多的测试场景和相应的测试结果）四、测试结果分析4.1 系统性能评价根据性能测试结果，软件系统表现出较好的性能。
平均响应时间在可接受范围内，最大响应时间也在可容忍的范围内。
吞吐量较高，系统能够处理大量用户并发请求。
4.2 性能瓶颈分析通过对测试结果的分析，发现系统的性能瓶颈主要集中在某些关键功能上。
对于这些功能，建议进行性能优化和调整，以提高系统的整体性能。
4.3 性能优化建议针对性能瓶颈，对系统进行以下优化：- （列出具体的性能优化建议）五、结论本性能测试分析报告提供了对软件系统性能的全面评估和分析。
软件测试报告性能测试结果与建议
软件测试报告性能测试结果与建议软件测试报告性能测试结果与建议一、测试概述在本次软件测试中，我们对XXX软件进行了性能测试，以评估其在负载压力下的表现。
本文将介绍测试过程、得到的结果以及基于结果所提出的建议。
二、测试环境与工具1. 测试环境- 操作系统：Windows 10- 处理器：Intel Core i7- 内存：8GB- 网络：1Gbps以太网2. 测试工具- JMeter：用于模拟多用户并发请求- Performance Monitor：用于监控系统资源利用率- LoadRunner：用于生成和管理测试脚本三、测试目标本次性能测试的主要目标如下：1. 评估软件在正常使用负载下的响应时间；2. 确定软件在高负载情况下的稳定性；3. 识别软件在负载峰值时的性能瓶颈；4. 提供性能改进的建议。
四、测试方案1. 测试场景设计在本次性能测试中，我们设计了以下两个测试场景：- 场景一：100个用户同时登录软件并进行基本操作，如浏览页面、搜索功能等；- 场景二：200个用户同时使用软件进行复杂操作，如上传大文件、处理复杂计算等。
2. 测试步骤- 步骤一：配置并启动测试环境- 步骤二：根据测试场景，使用JMeter和LoadRunner创建并运行相应的测试脚本- 步骤三：使用Performance Monitor监控系统资源利用率- 步骤四：记录测试运行时间、响应时间等关键指标- 步骤五：分析测试结果，确定性能瓶颈和改进方向五、测试结果与分析1. 性能指标在本次测试中，我们关注了以下几个重要的性能指标：- 页面响应时间：用户发送请求到页面显示完整的时间；- 吞吐量：单位时间内系统处理的请求数量；- 并发用户数：同时操作软件的用户数量；- 错误率：系统处理请求时发生错误的比例。
2. 测试结果根据测试数据分析，我们得出以下结果：- 场景一：- 页面响应时间平均为2秒，在用户可接受范围内；- 系统吞吐量在100个用户时稳定，并发用户数较低；- 错误率为0%，系统稳定性较高。
材料的电学性能测试实验报告
材料的电学性能测试,实验报告实验报告：材料的电学性能测试一、引言材料的电学性能是决定其在不同应用中的关键因素。
本实验报告主要介绍几种基本的电学性能测试方法，包括电阻率测试、绝缘电阻测试和介电常数测试，并通过具体实验示例对这些方法进行详细阐述。
二、实验材料与方法1.电阻率测试电阻率是衡量材料导电性能的参数，可通过四探针法进行测量。
四探针法的基本原理是：当四个探针在材料上施加一定的电流时，通过测量两对探针之间的电压降，可以计算出材料的电阻率。
2.绝缘电阻测试绝缘电阻是衡量材料绝缘性能的重要参数，可采用直流电压源和电流表进行测量。
基本原理是：在材料两端施加一定的直流电压，然后测量流过材料的电流大小，通过计算可得材料的绝缘电阻值。
3.介电常数测试介电常数是衡量材料介电性能的参数，可采用LCR数字电桥进行测量。
LCR数字电桥具有测量精度高、读数稳定等优点。
基本原理是：在材料上施加一定频率的交流电压，测量通过材料的电流及相位差，通过计算可得材料的介电常数值。
三、实验结果与分析1.电阻率测试结果与分析在本次实验中，我们选取了铜、镍和铝三种材料进行电阻率测试。
实验结果表明，铜的电阻率最低，具有良好的导电性能；而铝和镍的电阻率较高，相对而言导电性能较弱。
2.绝缘电阻测试结果与分析在本次实验中，我们选取了聚乙烯、聚氯乙烯和橡胶三种材料进行绝缘电阻测试。
实验结果表明，橡胶的绝缘电阻最高，具有最好的绝缘性能；而聚乙烯和聚氯乙烯的绝缘电阻相对较低，相对而言绝缘性能较弱。
3.介电常数测试结果与分析在本次实验中，我们选取了聚酰亚胺、聚碳酸酯和聚酯三种材料进行介电常数测试。
实验结果表明，聚酰亚胺的介电常数最高，具有较好的介电性能；而聚酯的介电常数相对较低，相对而言介电性能较弱。
四、结论本次实验通过电阻率测试、绝缘电阻测试和介电常数测试三种方法对不同材料的电学性能进行了评估。
实验结果表明：在导电性能方面，铜具有最好的导电性能，而铝和镍相对较弱；在绝缘性能方面，橡胶具有最好的绝缘性能，而聚乙烯和聚氯乙烯相对较弱；在介电性能方面，聚酰亚胺具有较好的介电性能，而聚酯相对较弱。
煅烧高岭土的比热容性能测试与分析
煅烧高岭土的比热容性能测试与分析概述：高岭土是一种含有高量铝的矿物质，它常用于陶瓷、建材和冶金工业。
在高温环境下，高岭土的物理性质会发生显著变化，其中比热容性能是一个重要的参数。
本文将讨论煅烧高岭土的比热容性能测试与分析的方法和结果。
1. 介绍高岭土的性质与应用高岭土是一种主要成分为硅酸盐及氧化铝的矿物质，其晶体结构中含有水分子，具有吸附性和离子交换能力。
高岭土广泛应用于陶瓷、建材、冶金和水泥工业等领域，尤其在陶瓷制造中被广泛使用。
了解高岭土的热性能对其加工和应用具有重要意义。
2. 煅烧高岭土的比热容性能煅烧高岭土指的是将天然高岭土在高温下煅烧，使其发生物理和化学变化。
在高温条件下，高岭土的结构会发生改变，水分分子会被释放，从而导致其热性能的变化。
比热容是描述物质在吸热或放热过程中能储存的热量的指标，它反映了物质的热惯性。
因此，研究煅烧高岭土的比热容性能能够帮助我们了解其热传导特性和适用性。
3. 比热容性能测试方法要测试煅烧高岭土的比热容性能，可以使用不同的方法，包括差示扫描量热法（DSC）和热容量计等。
其中，DSC是一种广泛使用的测量热性能的技术。
该方法通过测量在给定条件下物质与参考物之间的热转移来得到样品的比热容。
应注意的是，在进行测试前需对样品进行预处理，消除可能存在的杂质或水分。
4. 比热容性能测试结果分析测试结果显示，煅烧高岭土的比热容性能与煅烧温度以及其他处理参数密切相关。
一般而言，随着煅烧温度的升高，高岭土的比热容减小。
这是因为高温下高岭土的结构发生改变，导致其吸附的水分分子逐渐释放。
另外，添加剂和外加压力等处理参数也会对比热容性能产生影响。
5. 比热容性能对高岭土应用的影响高岭土的热性能对其在陶瓷制造等领域的应用具有重要影响。
在陶瓷生产过程中，需要将高岭土烧结成块状，并通过热传导形成所需的形状和结构。
因此，了解高岭土的热传导特性和比热容性能能够帮助优化陶瓷制备工艺，提高产品质量和效率。
JMeter性能测试：JMeter多用户并发模拟及压测结果分析
JMeter性能测试：JMeter多⽤户并发模拟及压测结果分析⽬录JMeter多⽤户并发模拟JMeter设置多⽤户并发数的多少与计算机内存有关，设置 jmeter.bat (Windows) 或者 jmeter.sh (Linux)：Windows设置：编辑jmeter.bat⽂件，设置HEAPLinux设置：编辑jmeter.sh⽂件，设置变量，JVM_ARGS="-Xms1g-Xmx2g"以Windows为例，设置set HEAP=-Xms1g -Xmx2g -XX:MaxMetaspaceSize=256m，重新开启JMeter，打开Java监控⼯具Jconsole：参数设置⽣效。
JMeter线程组JMeter性能测试任务都是基于线程组的，是性能测试的资源调度池，控制性能测试的运⾏调度、虚拟⽤户数(并发数)、执⾏策略。
JMeter线程组主要有三类：setUp Thread Group：普通线程组执⾏之前执⾏，相当于pytest测试框架的setup⽅法。
Thread Group：普通线程tearDown Thread Group：普通线程组之后执⾏。
JMeter压测实例⾸先使⽤python开启⼀个http服务:(base) C:\Users\10287>python -m http.server 80Serving HTTP on 0.0.0.0 port 80 (http://0.0.0.0:80/) ...新建线程组，设置线程数，点击运⾏View Results TreeThread Group -> Add -> Listenter -> View Results Tree⽀持各种测试器：正则表达式、CSS选择器、XPath测试、JSON Tester等Aggregate Report查看Aggregate Report，聚合报告Thread Group -> Add -> Listenter -> Aggregate Report参数:Average：平均响应时间，所有请求的平均响应时间。
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性能测试结果分析 分析原则： 具体问题具体分析（这是由于不同的应用系统，不同的测试目的，不同的性能关注点）
查找瓶颈时按以下顺序，由易到难。 服务器硬件瓶颈-〉网络瓶颈（对局域网，可以不考虑）-〉服务器操作系统瓶颈（参数配置）-〉中间件瓶颈（参数配置，数据库，web服务器等）-〉应用瓶颈（SQL语句、数据库设计、业务逻辑、算法等）
注：以上过程并不是每个分析中都需要的，要根据测试目的和要求来确定分析的深度。对一些要求低的，我们分析到应用系统在将来大的负载压力（并发用户数、数据量）下，系统的硬件瓶颈在哪儿就够了。
分段排除法 很有效 分析的信息来源： 1）根据场景运行过程中的错误提示信息 2）根据测试结果收集到的监控指标数据 一．错误提示分析 分析实例： 1）Error: Failed to connect to server “payment.baihe.com″: [10060] Connection
Error: timed out Error: Server “user.baihe.com″ has shut down the connection prematurely
分析： A、应用服务死掉。 （小用户时：程序上的问题。程序上处理数据库的问题） B、应用服务没有死 （应用服务参数设置问题） 例：在许多客户端连接Weblogic应用服务器被拒绝，而在服务器端没有错误显示，则有可能是Weblogic中的server元素的 AcceptBacklog属性值设得过低。如果连接时收到connection refused消息，说明应提高该值，每次增加25％
C、数据库的连接 (1、在应用服务的性能参数可能太小了；2、 数据库启动的最大连接数（跟硬件的内存有关）)
2）Error: Page download timeout (120 seconds) has expired 分析：可能是以下原因造成 A、应用服务参数设置太大导致服务器的瓶颈 B、页面中图片太多 C、在程序处理表的时候检查字段太大多 二．监控指标数据分析 1．最大并发用户数： 应用系统在当前环境（硬件环境、网络环境、软件环境（参数配置））下能承受的最大并发用户数。
在方案运行中，如果出现了大于3个用户的业务操作失败，或出现了服务器shutdown的情况，则说明在当前环境下，系统承受不了当前并发用户的负载压力，那么最大并发用户数就是前一个没有出现这种现象的并发用户数。
如果测得的最大并发用户数到达了性能要求，且各服务器资源情况良好，业务操作响应时间也达到了用户要求，那么OK。否则，再根据各服务器的资源情况和业务操作响应时间进一步分析原因所在。
2．业务操作响应时间： 分析方案运行情况应从平均事务响应时间图和事务性能摘要图开始。使用“事务性能摘要”图，可以确定在方案执行期间响应时间过长的事务。
细分事务并分析每个页面组件的性能。查看过长的事务响应时间是由哪些页面组件引起的？问题是否与网络或服务器有关？
如果服务器耗时过长，请使用相应的服务器图确定有问题的服务器度量并查明服务器性能下降的原因。如果网络耗时过长，请使用“网络监视器”图确定导致性能瓶颈的网络问题 2-5-10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5-10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10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
3．服务器资源监控指标： 内存： 1）UNIX资源监控中指标内存页交换速率（Paging rate），如果该值偶尔走高，表明当时有线程竞争内存。如果持续很高，则内存可能是瓶颈。也可能是内存访问命中率低。
2）Windows资源监控中，如果Process\Private Bytes计数器和Process\Working Set计数器的值在长时间内持续升高，同时Memory\Available bytes计数器的值持续降低，则很可能存在内存泄漏。
内存资源成为系统性能的瓶颈的征兆: 很高的换页率(high pageout rate); 进程进入不活动状态; 交换区所有磁盘的活动次数可高; 可高的全局系统CPU利用率; 内存不够出错(out of memory errors) 处理器： 1）UNIX资源监控（Windows操作系统同理）中指标CPU占用率（CPU utilization），如果该值持续超过95%，表明瓶颈是CPU。可以考虑增加一个处理器或换一个更快的处理器。如果服务器专用于SQL Server,可接受的最大上限是80-85%
合理使用的范围在60%至70%。 2）Windows资源监控中，如果System\Processor Queue Length大于2，而处理器利用率（Processor Time）一直很低，则存在着处理器阻塞。
CPU资源成为系统性能的瓶颈的征兆: 很慢的响应时间(slow response time) CPU空闲时间为零(zero percent idle CPU) 过高的用户占用CPU时间(high percent user CPU) 过高的系统占用CPU时间(high percent system CPU) 长时间的有很长的运行进程队列(large run queue size sustained over time)
磁盘I/O： 1）UNIX资源监控（Windows操作系统同理）中指标磁盘交换率（Disk rate），如果该参数值一直很高，表明I/O有问题。可考虑更换更快的硬盘系统。
2）Windows资源监控中，如果 Disk Time和Avg.Disk Queue Length的值很高，而Page Reads/sec页面读取操作速率很低，则可能存在磁盘瓶径。
I/O资源成为系统性能的瓶颈的征兆 : 过高的磁盘利用率(high disk utilization) 太长的磁盘等待队列(large disk queue length) 等待磁盘I/O的时间所占的百分率太高(large percentage of time waiting for disk I/O)
太高的物理I/O速率:large physical I/O rate(not sufficient in itself)
过低的缓存命中率(low buffer cache hit ratio(not sufficient in itself))
太长的运行进程队列，但CPU却空闲(large run queue with idle CPU) 4．数据库服务器： SQL Server数据库： 1）SQLServer资源监控中指标缓存点击率（Cache Hit Ratio），该值越高越好。如果持续低于80%，应考虑增加内存。
2）如果Full Scans/sec（全表扫描/秒）计数器显示的值比1或2高，则应分析你的查询以确定是否确实需要全表扫描，以及SQL查询是否可以被优化。 3）Number of Deadlocks/sec(死锁的数量/秒)：死锁对应用程序的可伸缩性非常有害，并且会导致恶劣的用户体验。该计数器的值必须为0。
4）Lock Requests/sec(锁请求/秒)，通过优化查询来减少读取次数，可以减少该计数器的值。
Oracle数据库： 1）如果自由内存接近于0而且库快存或数据字典快存的命中率小于0.90，那么需要增加SHARED_POOL_SIZE的大小。
2）如果数据的缓存命中率小于0.90，那么需要加大DB_BLOCK_BUFFERS参数的值（单位：块）。
3）如果日志缓冲区申请的值较大，则应加大LOG_BUFFER参数的值。 4）如果内存排序命中率小于0.95，则应加大SORT_AREA_SIZE以避免磁盘排序 。
讨论： 最近公司一个项目,是个门户网站,需要做性能测试,根据项目特点定出了主要测试项和测试方案 一种是测试几个常用页面能接受的最大并发数(用户名参数化,设置集合点策略) 一种是测试服务器长时间压力下,用户能否正常操作(用户名参数化,迭代运行脚本) 还有一种则需要测试服务器能否接受10万用户同时在线操作,但使用的Loadrunner的license只能支持1万用户,请问这时该如何制定该方案?
总的来说这一类的性能指标对大多数软件来说没什么实际意义，更多的是对硬件的要求。 如果是用IIS做应用服务器的话，单台可承受的最大并发数不可能达到10万级，那就必须要使用集群，通过多台机器做负载均衡来实现； 如果是用websphere之类的应用服务器的话，单台可承受的最大并发数可以达到10万级，但为性能考虑还是必须要使用集群，通过多台机器做负载均衡来实现； 那么，你只要集群的服务器足够多，10万并发数当然可以达到了。
通常有1个简单的计算方式，1个连接产生1个session，每个session在服务器上有个内存空间大小的设置，在NT上是3M，那么10万并发就需要300G内存，当然实际使用中考虑其他程序也占用内存，所以准备的内存数量要求比这个还要多一些。 还有10万个用户同时在线，跟10万个并发数是完全不同的2个概念。这个楼上已经说了。但如何做这个转换将10万个同时在线用户转换成多少个并发数呢？ 这就必须要有大量的历史日志信息来支撑了。系统日志需要有同时在线用户数量的日志信息，还需要有用户操作次数的日志信息，这2个数据的比例就是你同时