最近需要对再次对服务器进⾏压⼒测试，这⾥整⼀下最近学习到的估算⽅案和估算⽅式。以下估算⽅式没有考虑类似于秒杀这种极端情况。
并发值估算
1.1 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
如⽤外卖点餐APP套⼊这个公式计计算下并发⽤户数100W⽤户下并发⽤户数⼤致范围：
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假设外卖APP有100W个⽤户，⽽⽇活⽤户假设占12.5%即12.5W个⽇活⽤户，⽽每个⽇活⽤户打开APP到点餐平均时间⼤概为5分钟，⽽假设早上8点到晚上12点都会有⽤户使⽤该APP。则可以计算出⼀个值：
平均并发⽤户数C=125000*5/16*60=651磁卡门禁机
并发⽤户数峰值C`=651+3*根号 651=726
上⾯即为经典公式计算出的并发⽤户数，但看起来和实际情况可能有差异。 作为外卖APP⼤部分⼈都会在⾼峰期进⾏点餐，所以对于外卖APP这类应该单独进⾏考虑。油炸锅
集通信我们采⽤2/8原则来估算并发⽤户数，即80%的⽤户数会在⾼峰期点餐，⽽⾼峰期设定为11-12,17-19点⼀共5个⼩时，在这种情况下估算并发⽤户数：
平均并发⽤户数C=125000*5*0.8/5*60=1666
并发⽤户数峰值C`=1666+3*根号 1666=1788
1.2通⽤公式
对绝⼤多数场景，可以⽤（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5000080%/（36060）=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/s3s=12，当然影响因⼦可以根据实际情况增⼤！导热油配方
所以物联⽹设备其实是可以考虑为通⽤设备。
在⽐较极端的情况下考虑，100万个设备其中95%均为⽇活设备即95W，且假设其中80%的设备都会在3个⼩时内访问服务器(⾼峰期)，则可以推算并发设备数。
pcti
950000*0.8/（3*60*60）=70/s
因物联⽹设备的不确定性较⾼，我们将影响因⼦设置为5
.70*5=350 即活跃设备数在每秒为350个。
以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持。
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