并发数问题

上一篇 / 下一篇 2009-04-18 16:09:01 / 个人分类：概念问题

如何根据业务模型来确定并发数？

以下是自己的思考内容总结。如果你觉得这个思路不对，或者有需要调整的地方，谢谢你给我留言。

sun181645823@hotmail.com

这应该是做性能测试需要回答的第一个问题。

假设我们有一个webservice。比如系统的目标支持的总用户量为20万，其中n%的活跃用户。假设我们给活跃用户的定义是每个月使用10次这个服务，剩余的用户又有进一步的划分。我想这些信息是运营人员规划的的一部分。通过这些信息可以得出一个月的使用总量。比如 sum=30 万次。

然后按某些集中策略进行集中

比如照10%的忙日集中系数和10%的忙日集中系数进行集中。

或者2-8原则，80%的请求发生在20%的时间内进行集中。这个策略显然比上面这个高很多。

或者按照现有的运行数据的比例进行集中。这好像比较有说服力一些。

现在假设我们找到了一个集中策略让大家都广泛的认可了。这样的话我们可以开始以下的计算得出这样的一个值，这个值到底是什么？

这个值最后是这样的 n个事务/3600秒=x 个事务/秒。这个值的单位是事务/秒同TPS。

现在假设x=20tps。

然后的问题是我们如何设置场景，然后得事务到相应时间在什么范围时说明系统可以支持目标的业务量那？

这里的问题貌似有些简单，答案貌似成为了任意设置并发数，只要tps>20就可以了。这的确是个答案，但这个答案是将不考虑任何场景的拟真作为前提的。

如何将拟真性纳入控制范围？

我想提出以下这个算法和验证成功标志。

（a+b）*20

ps。这里的20是上面假设的 x=20tps中的20

a是什么？

a是响应时间，同时也是验证成功的标志。

b是什么？

b是迭代间隔，可以是thinktime也可以是步长，就是runtimeseting中的那个p打头的什么东西。这个值其实是用来缓解压力的。

举例

1 a=1 b=0

20用户并发，测试后所得到的事务响应 <1s时 tps将>20，标志着系统可以支持目标事务量。

2 a=8 b=10

360用户并发，测试后得到的事务响应时间 <8秒时 tps将>20,标志着系统可以支持目标事务量。