在效能測試中，需要 20 個併發，併發應用數量設定為適當的數量

1. 經典一級方程式：

通常，使用以下經驗公式來估計系統的平均併發使用者數和峰值資料。

1） 平均併發使用者數為 c = nl t

2）併發使用者數的峰值脊柱亮度 c' = c + 3 * 根數 c

c 為平均併發使用者數，n 為登入會話數，l 為登入會話的平均時長，t 為值調查的時間長度。

c' 是併發使用者的峰值數。

示例1，假設系統a，系統有3000個使用者，每天平均訪問系統的使用者數約為400個使用者（可以從系統日誌中獲取），對於乙個典型使用者來說，一天內從登入到退出的平均時間是4小時，而一天中，使用者只會使用系統8小時。

在這種情況下，平均併發使用者數為：c = 400 x 4 8 = 200

併發使用者數峰值為 c' = 200 + 3 * 根數 200 = 243

示例 2，某公司為其 170,000 名員工設計了乙個工資單系統，員工可以訪問該系統查詢自己的工資資訊，但並不是每個人都會使用這個系統，假設只有 50% 的人會定期使用該系統，而這些人中有 70% 在每個月的最後一周使用該系統一次， 平均使用系統時間為5分鐘。

每月最後一周的平均併發使用者數為 （9 到 5）。

n = 170000* = 11900

c= 11900*5/60/8 = 124

2.通式2：

對於大多數場景，我們使用（使用者總數、統計時間）*影響因子（一般為3）來估計併發性。

以地鐵為例，每天的乘客人數為5萬人次，早高峰為7點至9點，晚高峰為6點至7點，按照8 2原則，高峰期80%的乘客會乘坐地鐵，那麼去地鐵檢票口的人數為50000*80%（3*60*60）=， 4人左右，考慮到安檢、入口關閉等因素，檢票口實際堆積的人數一定大於此，假設大家需要3秒才能進站，實際併發應該是4人s*3s=12，當然影響因子可以根據實際情況增加！

3、根據PV計算公式：

舉個**，每天的光伏大約是1000W，按照2 8的原理，我們可以認為1000W的光伏有80%是在一天9小時內完成的（人力有限），那麼TPS就是：

1000w*80% （9*3600）=s，取經驗因子3，則併發應為：

第四，根據TPS的估計：

公式為 c = 思考時間 + 1）*tps

5、按系統使用者數計算：

例如，公司的OA系統或總使用者數有2000人; 高峰期**500人; 但是這 500 人並不是乙個作為併發使用者存在的概念。 也就是說，它並不表示伺服器的實際壓力; 有可能40%的注意力都放在了首頁的新聞公告欄等上（注意，現階段看新聞不會對伺服器造成壓力）; 20%的使用者正在查詢資訊或操作**; 20%的使用者在發呆; 20% 在頁面之間跳轉; 在這種情況下，只有真正的 20% 的使用者對伺服器產生重大影響。

我們將此查詢和操作視為乙個業務範圍; 這部分業務併發使用者直接稱為併發使用者數

1.計算平均併發使用者數：c=nl t

2.併發使用者數峰值：c' c+3 根數 c

在等式（1）中，c是平均併發使用者數; n 是登入會話數; l 是登入會話的平均長度; t 是指所檢查的時間段的長度。

式（2）給出了併發使用者數峰值的計算方法，其中c'為併發使用者數峰值，c為等式（1）中得到的平均併發使用者數。 該公式是從對符合泊松分布的使用者登入會話的埋藏答案的估計中得出的。

假設有乙個 OA 系統有 3000 個使用者，平均每天大約有 400 個使用者訪問系統，（日誌檔案檢視）對於乙個典型使用者來說，系統從登入到登出的平均時間是一天 4 小時，而使用者一天只使用系統 8 小時。

根據等式 （1） 和等式 （2），我們得到：

c = 400*4/8 = 200

c' 200 + 3 * 根數 200 = 242

但是，一般做法是將每天訪問系統的使用者數的 10% 用作平均併發使用者數。 最大併發使用者數乘以值 2 或 3

假設使用者要求系統每秒最多處理 100 個登入請求，10 25 50 75 100 個併發使用者執行登入操作，然後觀察系統在不同負載下的響應時間和每秒事務數。 如果使用者數為 100 且仍允許響應時間，則應增加使用者數，例如 120。 就我個人而言，我理解這個使用者數量是由我們通常所說的等價類和邊界值方法設定的。