财务软件访问并发数如何计算（并发访问控制）
本篇文章小编要给大家谈谈财务软件访问并发数如何计算，以及并发访问控制对应的知识点，希望对各位有所帮助，如您有疑问可咨询右侧在线客服哟。
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本文目录一览：
- 1、计算并发用户数的五种方法
- 2、什么是服务器并发量？并发量如何计算
- 3、并发用户的计算
- 4、并发计算公式
- 5、并发数的估算方法
计算并发用户数的五种方法
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
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
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/s
F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
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！
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
公式为 C = (Think time + 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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原文：
什么是服务器并发量？并发量如何计算
并发的意思是指网站在同一时间访问的人数，人数越大，瞬间带宽要求更高。服务器并发量分为：1.业务并发用户数；2.最大并发访问数；3.系统用户数；4.同时在线用户数；
说明服务器实际压力，能承受的最大并发访问数，既取决于业务并发用户数，还取决于用户的业务场景，这些可以通过对服务器日志的分析得到。
一般只需要分析出典型业务（用户常用，最关注的业务操作）
给出一个估算业务并发用户数的公式（测试人员一般只关心业务并发用户数）
C=nL/T
C^=C+3×(C的平方根)
C是平均的业务并发用户数、n是login session的数量、L是login session的平均长度、T是指考察的时间段长度、C^是指业务并发用户数的峰值。
假设OA系统有1000用户，每天400个用户发访问，每个登录到退出平均时间2小时，在1天时间内用户只在8小时内使用该系统。
C=400×2/8=100
C^=100+3×(100的平方根)=100+3×10=130
另外，如果知道平均每个用户发出的请求数u，则系统吞吐量可以估算为u×C
精确估算，还要考虑用户业务操作存在一定的时间集中性（比如上班后1小时内是OA系统高峰期），采用公式计算仍然会存在偏差。
285-104-1346
并发用户的计算
例如某系统使用用户是100个，这个就是系统用户数，该系统有一个统计查询功能，最高峰在线50人，那么系统的并发数是多少？
该系统使用用户是100个，这个就是系统用户数。
最高峰值50人同时在线，只表明同时登录了这个模块，并不表示实际服务器承受的压力。因为服务器承受的压力还与具体的用户访问模式相关。这50人在线，有可能开着电脑溜达去了，有的看的别的模块等等。
并发用户：是同时执行一个操作的用户，或者是同时执行脚本的用户，这个并发在设置不同场景的时候并发的情况是不一样的，在实际的测试中需要根据具体的需求进行设计。web系统，在线不等于并发，如何计算这个并发数是个难题。这个就是设置集合点时候设置的在scenario-Rendezvous,点policy 设置的用户数。
估算并发数的公示：
（1） 计算平均的并发用户数： C = nL/T
（2） 并发用户数峰值： C’ ≈ C+3根号C
公式（1）中，C是平均的并发用户数；n是login session的数量；L是login session的平均长度；T指考察的时间段长度。
公式（2）则给出了并发用户数峰值的计算方式中，其中，C’指并发用户数的峰值，C就是公式（1）中得到的平均的并发用户数。该公式的得出是假设用户的login session产生符合泊松分布而估算得到的。
假设有一个OA系统，该系统有3000个用户，（可以看注册信息）平均每天大约有400个用户要访问该系统，（日志文件查看）对一个典型用户来说，一天之内用户从登录到退出该系统的平均时间为4小时，在一天的时间内，用户只在8小时内使用该系统。
则根据公式（1）和公式（2），可以得到：
C = 400*4/8 = 200
C’≈200+3*根号200 = 242
但是一般的做法是把每天访问系统用户数的10%作为平均的并发用户数。最大的并发用户数乘上一个值，2或者3.
假如说用户要求系统每秒最大可以处理100个登陆请求，10/25/50/75/100 个并发用户来执行登陆操作，然后观察系统在不同负载下的响应时间和每秒事务数。如果用户数在100的时候，响应时间还在允许范围呢，就要加大用户数，例如120 等 。个人理解这个用户数就是我们经常说的等价类和边界值法来设定。
并发计算公式
常用并发数计算公式财务软件访问并发数如何计算：N=[(n*0.8*S*P)/(T*0.2)]*R
其中财务软件访问并发数如何计算：n为系统用户数；
S为每个用户发生财务软件访问并发数如何计算的业务笔数（QPS）；
P为每笔业务所需要访问服务器的时间，单位为秒；
T为使用业务的时间，单位为秒；
R为调节因子，缺省值为1；
示意：
S=20（每天1000个用户发生20000笔业务）；
P=30（每笔业务需要访问服务器30秒）；
T=36000（每天工作10小时）；
R=2（缺省为1，复杂的业务系统可用2）；
计算得出的并发数为：（1000*0.8*20*30/(36000*0.2)）*2=133.33；
一、经典公式
1：一般来说，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
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（可以从系统日志中获得），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使用这个系统，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/s
F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
二、通用公式2：
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=（Think time+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%
并发数的估算方法
并发数估算的一般方法总结
正确估算并发数能让你提前应对系统将要面对的一些压力，做好系统升级，扩容等一些准备措施，从而从容应对，保持系统的稳定，保证服务质量，例如电商网站大促，节日高峰等。下面是从网上找到的一些估算并发数的一般方法（原文）：
一、经典公式
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
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
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%
引用地址:
上述便是关于财务软件访问并发数如何计算和并发访问控制的全部内容，如果未能够解决您财务软件相关的问题，请咨询右侧在线客服。
