如何计算并发数

一、经典公式

一般来说，利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据

1）平均并发用户数为 C = nL/T

2）并发用户数峰值 C‘ = C + 3*根号C

C是平均并发用户数，n是login session的数量，L是login session的平均长度，T是值考察的时间长度

C’是并发用户数峰值

举例

假设系统A，该系统有3000个用户，平均每天大概有400个用户要访问该系统（可以从系统日志从获得），对于一个典型用户来说，一天之内用户从登陆到退出的平均时间为4小时，而在一天之内，用户只有在8小时之内会使用该系统。

那么，

平均并发用户数为：C = 400*4/8 = 200

并发用户数峰值为：C‘ = 200 + 3*根号200 = 243

二、通用公式：

对绝大多数场景，我们用（用户总量/统计时间）*影响因子（一般为3）来进行估算并发量。

举例

以乘坐地铁为例子，每天乘坐人数为5万人次，每天早高峰是7到9点，晚高峰是6到7点，

根据8/2原则，80%的乘客会在高峰期间乘坐地铁，
则每秒到达地铁检票口的人数为50000*80%/（3*60*60）=3.7，约4人/S，
考虑到安检，入口关闭等因素，实际堆积在检票口的人数肯定比这个要大，
假定每个人需要3秒才能进站，那实际并发应为4人/s*3s=12，当然影响因子可以根据实际情况增大！

三、根据PV计算公式：

Page Views一般指页面浏览量

比如一个网站，每天的PV大概1000w，根据2/8原则，
我们可以认为这1000w pv的80%是在一天的9个小时内完成的（人的精力有限），

那么TPS为： 1000w*80%/(9*3600)=246.92个/s,取经验因子3，

则并发量应为： 246.92*3=740

四、根据TPS估计：

Transcation Per Second 每秒进行的事务的数目。（整体定义事务的 请求、操作、返回）。

Think Time是一个真实的用户动作之间的等待时间。

公式为 C = (Think time + 1)*TPS

五、根据系统用户数计算：

并发用户数 = 系统最大在线用户数的5%到10%

六、服务的调用方的数量

拿什么来做为并发数

1. 并发的用户数。有一部分用户使用业务，另外一部分用户 挂机，没有具体操作。
2. 并发连接数。用户和服务器之间的连接。一部分连接在传输数据，一部分连接 仅仅连接而已。
3. 并发请求数。有可能请求静态数据，有可能是写操作 这两者消耗性能不一样。
4. 并发线程数。系统内，并发的线程数目。线程多不一定是用户造成的，有可能是系统复杂。

以上都不能准确的表示。没有并发数的统一标准。

一般在公司使用：同时服务的调用方的数量。

总结

以上都是预估的。所以都不准确，只能当做参考。真正的线上还是要做好扩容、限流等。

然后才能使用监控服务，对某个服务进行监控。比如淘宝的双11，商户详情服务、订单服务。才能知道峰值的并发数。