高并发系统，如何计算并发量和峰值数据？

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/T2、并发用户数峰值 C‘=C+3*根号CC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1

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

举例2

某公司为其170000名员工设计了一个薪酬系统，员工可进入该系统查询自己的薪酬信息，但并不是每个人都会用这个系统，假设只有50%的人会定期用该系统，这些人里面有70%是在每个月的最后一周使用一次该系统，且平均使用系统时间为5分钟。 则一个月最后一周的平均并发用户数为（朝九晚五）：

n=170000*0.5*0.7/5=11900 C=11900*5/60/8=124

吞吐量计算为： F=Vu*R/T单位为个/sF为事务吞吐量，Vu为虚拟用户数个数，R为每个虚拟用户发出的请求数，T为处理这些请求所花费的时间。整编：微信公众号，搜云库技术团队，ID：souyunku

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。

比如：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：

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：

公式为 C=(Thinktime+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8%到12%

备注：本人目前在网上只找到了这5种，计算并发用户数的方法，其他计算方法，欢迎大家留言补充

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来源：www.cnblogs.com/igubai/p/7426163.html

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