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  • 关于系统用户数,并发用户数,在线用户数,吞吐量(摘)

     关于系统用户数,并发用户数,在线用户数,吞吐量()

    by:授客 QQ1033553122

     

    1、  关于系统用户数,并发用户数和在线用户数

    系统用户数

    侠义上来说,可以理解为系统注册用户数;广义上来说,可以理解为所有访问过系统的用户数

     

    在线用户数

    侠义上来说,可以理解为已登录系统的用户数;广义来说,可以理解为当前时间访问系统的用户数。

     

    并发用户数

    可以分两种:

    1)同一时间点,执行同一(业务)操作的用户数

    2)同一时间点,执行不同(业务)操作的用户数

     

    注意:服务器实际承受的压力并不完全取决于并发用户数,详情见下面的例子。

     

    例子(以51测试论坛为例):

    作为专业软件测试论坛,会有很多测试者去论坛注册帐号。

    假设到现在已有75万在该论坛注册会员,那我们可以说,该论坛拥有75万的系统用户

     

    假设在某日早上9点,已有10万会员登陆了论坛,那么我们可以说,该论坛在某日9点时拥有10万的在线用户

     

    假设在这10万已登陆会员中,某个时间点,有2万会员正在提交新帖子,有3万会员正在编写帖子(假设编写帖子不会产生服务器请求操作);有1万会员在帖子页面浏览某帖子内容;有1万会员正在发呆,啥也不做;还有3万会员正在点击某个帖子,那么我们可以说,某时间点,有2万个并发用户在提交新帖子,有3万个并发用户在编写帖子,有1万个并发用户浏览帖子内容,有3万个并发用户在点击某个帖子,,系统有9万的并发用户

     

    值得注意的是,这9万并发用户中,真正对系统产生压力的只有5万用户,即提交新帖和点击帖子的用户。换句话说,仅对系统发起了请求的并发用户才会对系统施加压力。

     

    这也告诉我们,要好好测试一个系统的性能,必须先对用户的(业务)操作进行分析,分离出用户最常使用、最关心的(业务)操作,因为使用这些操作的人多,所以容易产生并发的情况。

     

    计算公式:

     关于系统用户数,并发用户数,在线用户数,吞吐量(摘)  (1)

    其中,C 是平均并发用户数;n login session的数量;Llogin session的平均时长。T是考查的时间段长度。

    注:login session指用户从登陆系统到退出系统之间的时间段。

     

    Cmax C + 3   2

    其中,Cmax 是并发用户数的峰值;C为公式(1)中的并发用户数。

     

    注意:

    1.公式的得出是假设用户login session产生符合泊松分布而估算得到的。

    2.因为要精确估算平均用户数和login session的长度并不容易,同时用户的业务操作存在一定的时间分布,所以上述公式可能并不是很精确

    3.基于第2点的建议:1)基于更细粒度的时间进行考察;2)考虑业务操作时间分布

     

    2、吞吐量

    性能测试中,可以侠义的理解为单位时间内系统处理的用户请求的数量。一般情况,吞吐量用请求数/秒、页面数/秒来衡量,从业务的角度,吞吐量也可用单位时间内的访问人数、处理的业务数等进行衡量。从网络角度来,也可以单位时间内的处理的数据量等进行衡量。

     

    例如,

    对于一个Web应用系统来说,从系统的处理能力考虑,可以以页面数/秒作为吞吐量的标准;对一个银行的前台业务来说,可以以其单位时间内处理的业务数作为吞吐量的标准。

     

    通常,对于交互式应用,用户直接的体验是“响应时间”,通过“并发用户数”和“响应时间”可以确定系统的性能规划;但对于非交互式应用,用“吞吐量”来描述我们对系统性能的期望可能更加合理。

     

    作为性能测试的主要关注指标,吞吐量和并发用户数之间存在一定的联系,在没有遇到性能瓶颈的时候,吞吐量可以采用如下公式计算:

    关于系统用户数,并发用户数,在线用户数,吞吐量(摘)

    其中,F表示吞吐量, Nvu表示虚拟用户数,R表示每个虚拟用户数发起的请求数,T表示性能测试所用的时间。

     

    注意:虽然吞吐量指标可被看作是系统承受压力的体现,但是不同并发用户数量的情况下,对同一个系统施加相同的吞吐量压力,很可能会得到不同的测试结果。

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