性能测试前期,如何对一个系统的并发量进行评估?
来源:互联网 发布:黑马程序员java毕业生 编辑:程序博客网 时间:2024/05/19 13:10
文中公式及示例1主要来自文献:Eric Man Wong,Method for Estimating the Number of Concurrent Users,2004翻译/修改的关键内容。据说EricMan Wong这篇文章是业界比较公认的并发用户数测算理论和公式。
一、业务应用系统平均并发用户数C和交易并发用户数峰值D测算公式:
C:平均的并发用户数
n:是最大在线交易用户数量
L:用户从发出请求到返回结果的时间段(也指的是用户在线时长)
T:考察的时间段长度(也指系统一天内被实际使用的时长)
D:交易并发用户数峰值
二、示例1:电子工资系统平均并发用户数和交易并发用户数峰值测算
例如某市政府将推出的电子工资系统,其中将会有170000名员工查看自己的工资信息。由于不同层次的信息技术能力,个人电脑的有限可用性和其他手段的存在,据估计,当系统全面启动时,只有50%的员工将定期使用该系统。在这些用户中,据估计,70%将在每个月的最后一周使用该系统。而用户/员工使用该系统查看自己工资的平均长度是5分钟。
通过上面的分析,我们发现每个月最后一周应该是该电子工资系统的访问高峰期,因此,我们现在可以预测每个月最后一周的平均并发用户数量:
我们主要测算关注期间(每月的最后一周)任何一天的办公时间(上午9时至下午5点)。
则:
n = 170000 * 0.5 * 0.7/5= 11900(假设在一周内5天)
L = 5分钟
T = 8小时= 480分钟(每一天8小时)
平均并发用户数C和交易并发用户数峰值D:
因此,可以预测,在每个月的最后一周,将有一个平均约124并发用户,业务高峰约157的并发用户访问该电子工资系统。
三、示例2:某地税报税系统平均并发用户数和交易并发用户数峰值测算
某市地方税务局目前有33.4万纳税人,则n的值为334000;每次的交易响应时间按照性能要求中满载的时间再增加一定的余量,即L的时间需要1分钟(60秒),T的值定义为每天实际交易的周期,根据地税行业的特点,每天的交易时间设定为6小时,另外,我们还需要考虑地税的业务,如每月1-10号报税,每月完成等。
根据公式1和公式2,可以得到平均并发用户数量C和交易并发用户数峰值D:
根据预测可以得到该地税报税交易系统平均并发用户数约为928,交易并发峰值约为1019。
有了这两个数据作为基础,便可以去测算更多细节内容了,如WEB访问量、数据库并发访问量等。
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