? ? ? ? 與并發用戶數相關的概念還包括“并發用戶數”、“系統用戶數”和“同時在線用戶數”，下面用一個實際的例子來說明它們之間的差別。

　　? ?? ???假設有一個OA系統，該系統有2000個使用用戶——這就是說，可能使用該OA系統的用戶總數是2000名，這個概念就是“系統用戶數”，該系統有一個“在線統計”功能（系統用一個全局變量記數所有已登錄的用戶），從在線統計功能中可以得到，最高峰時有500人在線（這個500就是一般所說的“同時在線人數”），那么，系統的并發用戶數是多少呢？

　　? ?? ??根據我們對業務并發用戶數的定義，這500就是整個系統使用時最大的業務并發用戶數。當然，500這個數值只是表明在最高峰時刻有500個用戶登錄了系統，并不表示實際服務器承受的壓力。因為服務器承受的壓力還與具體的用戶訪問模式相關。例如，在這500個“同時使用系統”的用戶中，考察某一個時間點，在這個時間上，假設其中40%的用戶在較有興致地看系統公告（注意：“看”這個動作是不會對服務端產生任何負擔的），20%的用戶在填寫復雜的表格（對用戶填寫的表格來說，只有在“提交”的時刻才會向服務端發送請求，填寫過程是不對服務端構成壓力的），20%部分用戶在發呆（也就是什么也沒有做），剩下的20%用戶在不停地從一個頁面跳轉到另一個頁面——在這種場景下，可以說，只有20%的用戶真正對服務器構成了壓力。因此，從上面的例子中可以看出，服務器實際承受的壓力不只取決于業務并發用戶數，還取決于用戶的業務場景。

　　? ?? ?在實際的性能測試工作中，測試人員一般比較關心的是業務并發用戶數，也就是從業務角度關注究竟應該設置多少個并發數比較合理，因此，在后面的討論中，也是主要針對業務并發用戶數進行討論，而且，為了方便，直接將業務并發用戶數稱為并發用戶數。

　　? ?? ??（1）計算平均的并發用戶數：C = nL/T

　　? ?? ?（2）并發用戶數峰值：C’ ≈ C+3根號C

　　? ?? ???公式（1）中，C是平均的并發用戶數；n是login session的數量；L是login session的平均長度；T指考察的時間段長度。

　　? ?? ??公式（2）則給出了并發用戶數峰值的計算方式中，其中，C’指并發用戶數的峰值，C就是公式（1）中得到的平均的并發用戶數。該公式的得出是假設用戶的login session產生符合泊松分布而估算得到的。

　　實例：

　　? ?? ???假設有一個OA系統，該系統有3000個用戶，平均每天大約有400個用戶要訪問該系統，對一個典型用戶來說，一天之內用戶從登錄到退出該系統的平均時間為4小時，在一天的時間內，用戶只在8小時內使用該系統。

　　則根據公式（1）和公式（2），可以得到：

　　? ?? ?? ?? ?? ?C = 400*4/8 = 200

　　? ?? ?? ?? ?? ?C’≈200+3*根號200 = 242

　　? ?? ?? ?? ?? ?F=VU * R / T

　　其中F為吞吐量，VU表示虛擬用戶個數，R表示每個虛擬用戶發出的請求數，T表示性能測試所用的時間

　　R = T / TS

　　TS為用戶思考時間

　　計算思考時間的一般步驟：

　　A、首先計算出系統的并發用戶數

　　C=nL / T? ?? ?F=R×C

　　B、統計出系統平均的吞吐量

　　F=VU * R / T R×C = VU * R / T

　　C、統計出平均每個用戶發出的請求數量

　　R=u*C*T/VU

　　D、根據公式計算出思考時間

　　TS=T/R

　　缺陷檢測有效性百分比DDE=TDFT/(TDFC+TDFT)×100%

　　其中:TDFT=測試過程中發現的全部缺陷(即由測試組發現的),TDFC=客戶發現的全部缺陷(在版本交付后一個標準點開始測量,如,半年以后)?

　　

缺陷排除有效性百分比DRE=(TDCT/TDFT)×100%

　　其中:TDCT=測試中改正的全部缺陷,TDFT=測試過程中發現的全部缺陷

測試用例設計效率百分比TDE=(TDFT/NTC)×100%

　　其中:TDFT=測試過程中發現的全部缺陷,NTC=運行的測試用例數

轉載于:https://www.cnblogs.com/tudou0318/archive/2011/09/27/2192773.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的“并发用户数”、“系统用户数”和“同时在线用户数”的计算公式的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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