并发估算
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如何估算并发
那么我们如何来估算这个并发值呢？
在此我们需要作出说明，一般我们需要的数据应该来自于实际数据（比如系统日志的记录），这样最可靠，只有当系统新启动且无任何数据参考的时候我们才需要进行估算。
比如我们测试地铁大厅的性能情况，该如何去估算当乘客进入大厅时，地铁大厅的性能呢？下面以笔者经常乘坐的地铁5号线立水桥南站为例进行估算，过程与数据仅供参考。
假定每天从该站乘坐地铁的人数为5万人次，每天的早高峰为7-9点，晚高峰为6-7点，根据8/2原则，80%的乘客（人次）会在高峰期乘坐该站的地铁，则平均每秒到达地铁检票口的人数为（50000×80%）/（3×60×60） = 3.7～=4人，当然这个4人不能作为计算所用的并发值，因为对此时的受压入口检票口来说，4只是每秒到达的压力（即请求）数量，考虑到安检、入口关闭等因素，实际堆积在检票口的人数可能要大于这个数目，假定每个人需要3秒左右才能入站，则实际并发应该为（4人/秒）×3秒=12。当然我们必须指出，这种方法得到的情况并非极端值，因为即使作为早晚高峰，人数的分布也不是平均的（具体情况需要根据实际数据进行分析），但对大部分系统的大部分场景，我们可以用（用户总量/统计时间）×影响因子（一般为3，为经验系数）来进行估算。
实际上，还有一种估算方法，而这种估算方法为国内众多书籍、文章反复转载，其来源与Eric Man Wong在2004年公布的一篇“论文”《Method for Estimating the Number of Concurrent Users》，其核心公式如下：
C=nL/T
其中，C代表在线用户，n代表执行事务的用户总数，L代表每用户的平均在线时间，T为待统计的总时间，依旧以地铁入站的情况进行估算，依旧考虑8/2原则，即n为50000*80%人，T为3小时，L即我们在地铁中停留的时间（从进站到上车），假定为5分钟，因此得到的公式为：
C=（50000人×80%×5min）/(3×60min) = 1111
2、Eric's并发用户数估算与Little定律的等价性
http://www.cnblogs.com/hundredsofyears/p/3360305.html
国内性能测试的领域有一篇几乎被奉为大牛之作的经典文章，一个名叫Eric Man Wong 于2004年发表了名为《Method for Estimating the Number of Concurrent Users》，里面介绍了一种对系统并发用户数估算的公式，并较为详细的阐述了过程以及证明方法。这个公式使用非常简单，很多性能测试工程师都在自己的项目中使用或者打算尝试使用，以至于在不分场合以及不具体分析系统用户行为的情况下使用。本文不打算深入探讨该公式的适用范围，我会在以后的文章中探讨这个问题。
