虚拟用户数和并发用户数的联系
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下一篇 2009-03-26 12:29:12
/ 个人分类：测试技术
例如OA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？
OA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。
注：泊松分布
概率论中常用的一种离散型概率分布。若随机变量 X 只取非负整数值，取k值的概率为λke-l/k!(记作P (k；λ)，其中k可以等于0，1，2，则随机变量X 的分布称为泊松分布，记作P(λ)。这个分布是S.-D.泊松研究二项分布的渐近公式是时提出来的。泊松分布P (λ)中只有一个参数λ ，它既是泊松分布的均值，也是泊松分布的方差。在实际事例中，当一个随机事件，例如某电话交换台收到的呼叫、来到某公共汽车站的乘客、某放射性物质发射出的粒子、显微镜下某区域中的白血球等等，以固定的平均瞬时速率 λ(或称密度)随机且独立地出现时，那么这个事件在单位时间（面积或体积）内出现的次数或个数就近似地服从泊松分布。因此泊松分布在管理科学，运筹学以及自然科学的某些问题中都占有重要的地位。
泊松分布（Poisson distribution），台译卜瓦松分布，是一种统计与概率学里常见到的离散机率分布（discrete probability distribution），由法国数学家西莫恩·德尼·泊松（Siméon-Denis Poisson）在1838年时发表。 泊松分布的概率密度函数为： P(X=k)=\frac{e^{-\lambda}\lambda^k}{k!} 泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率。 泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。如某一服务设施在一定时间内到达的人数，电话交换机接到呼叫的次数，汽车站台的候客人数，机器出现的故障数，自然灾害发生的次数等等。
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