一、經典公式：
一般來說，利用以下經驗公式進行估算系統的平均並發用戶數和峰值數據
1、平均並發用戶數為 C=nL/T2、並發用戶數峰值 C‘=C+3*根號CC是平均並發用戶數，n是login session的數量，L是login session的平均長度，T是值考察的時間長度 C’是並發用戶數峰值
舉例1
假設系統A，該系統有3000個用戶，平均每天大概有400個用戶要訪問該系統（可以從系統日志從獲得），對於一個典型用戶來說，一天之內用戶從登陸到退出的平均時間為4小時，而在一天之內，用戶只有在8小時之內會使用該系統。 那么，
平均並發用戶數為： C=400*4/8=200並發用戶數峰值為： C‘=200+3*根號200=243
舉例2
某公司為其170000名員工設計了一個薪酬系統，員工可進入該系統查詢自己的薪酬信息，但並不是每個人都會用這個系統，假設只有50%的人會定期用該系統，這些人里面有70%是在每個月的最后一周使用一次該系統，且平均使用系統時間為5分鍾。 則一個月最后一周的平均並發用戶數為（朝九晚五）：
n=170000*0.5*0.7/5=11900 C=11900*5/60/8=124
吞吐量計算為： F=Vu*R/T單位為個/sF為事務吞吐量，Vu為虛擬用戶數個數，R為每個虛擬用戶發出的請求數，T為處理這些請求所花費的時間。整編：微信公眾號，搜雲庫技術團隊，ID：souyunku
二、通用公式：
對絕大多數場景，我們用（用戶總量/統計時間）影響因子（一般為3）來進行估算並發量。
比如：以乘坐地鐵為例子，每天乘坐人數為5萬人次，每天早高峰是7到9點，晚高峰是6到7點，根據8/2原則，80%的乘客會在高峰期間乘坐地鐵，則每秒到達地鐵檢票口的人數為 50000*80%/（3*60*60）=3.7，約4人/S，考慮到安檢，入口關閉等因素，實際堆積在檢票口的人數肯定比這個要大，假定每個人需要3秒才能進站，那實際並發應為4人/s*3s=12，當然影響因子可以根據實際情況增大！
三、根據PV計算公式：
比如：一個網站，每天的PV大概1000w，根據2/8原則，我們可以認為這1000w pv的80%是在一天的9個小時內完成的（人的精力有限），那么TPS為：
1000w*80%/(9*3600)=246.92個/s,取經驗因子3，則並發量應為： 246.92*3=740
四、根據TPS估計：
公式為 C=(Thinktime+1)*TPS
五、根據系統用戶數計算：
並發用戶數 = 系統最大在線用戶數的8%到12%
備注：本人目前在網上只找到了這5種，計算並發用戶數的方法，其他計算方法，歡迎大家留言補充
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來源：www.cnblogs.com/igubai/p/7426163.html
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