性能测试里面如何确定并发用户数？

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确定并发用户数是性能测试中的关键步骤之一，它帮助测试人员了解系统在不同负载下的响应情况。并发用户数是指在同一时间内向系统发起请求的用户数量，通常由以下几个步骤来确定：

分析业务需求和实际情况：
- 了解系统的预期负载和实际使用情况。例如，系统的日活跃用户数、每个用户的请求频率等。这可以通过历史数据、用户行为分析或者需求文档来推测。
用户场景建模：
- 通过分析系统中不同类型用户的行为，设计出实际的并发用户模型。比如，不同的用户角色（如普通用户、管理员）有不同的操作频率和资源消耗。
使用并发用户数的计算公式：
- 基于系统的日活跃用户数和每个用户的访问频率，推算出并发用户数。例如，如果预期每天有10000个活跃用户，每个用户每小时访问网站5次，计算出该系统的并发用户数。
模拟负载测试：
- 从低并发逐步增加，进行负载测试，观察系统在不同并发数下的性能，最终确定实际能够承载的并发用户数。
参考行业标准：
- 如果没有具体的业务数据，可以参考类似系统的行业标准或竞品的性能指标，作为初步的并发用户数的参考。

为了确定并发用户数，首先需要明确系统的预期负载和使用场景。例如，电商平台在双十一促销期间会有极大的用户访问量，而一个小型的博客网站则可能每天只有几百个访问者。因此，确定并发用户数需要基于业务的具体需求和历史数据来做分析。

通过这些数据，我们可以推算出一个合理的并发用户数。

用户场景建模是指通过分析用户行为，设计出不同的用户场景模型。这些模型帮助我们理解系统的不同用户在高负载下的行为，并确定合适的并发用户数。

场景划分：例如，在一个电商网站中，用户可能有以下几种操作：
1. 浏览商品：这种操作较为轻量，可能每个用户每分钟发起多个请求。
2. 下单支付：较为重的操作，每个用户可能在一段时间内只做一次。
3. 后台管理：管理员的操作会较为密集，但并发用户数通常较低。
确定各个场景的负载：根据用户场景，估算出每个场景下的用户访问量，最终将所有场景的并发负载进行整合。

在一些情况下，如果没有现成的历史数据，可以通过一些公式推算出大概的并发用户数。

假设：
– 每日活跃用户数（DAU）= 10000
– 每个用户每小时平均访问次数 = 5

那么每小时的总请求数为：
10000 * 5 = 50000 请求

如果要在一分钟内模拟这些请求数，则需要计算每分钟的并发用户数。假设每个用户在一分钟内会发出一个请求，那么我们可以根据需求来设定并发用户数。

这只是一个初步的计算，实际的并发量需要在测试过程中根据测试目标进一步调整。

通过负载测试工具（如 JMeter、Gatling、Locust）逐步增加并发用户数，监测系统的性能表现，最终找到系统能够处理的最大并发数。负载测试应该从较低的并发开始，逐步加大负载，直到系统出现瓶颈或响应时间显著增加。

逐步增加负载：通常，负载测试会按照如下步骤逐渐增加并发数：
1. 设置初始并发数（如100个用户）。
2. 增加到目标并发数（如1000个用户），监控系统的响应时间、吞吐量、资源使用等指标。
3. 在高并发状态下，逐步增加并发量，观察系统的瓶颈所在。

如果没有足够的业务数据或测试资源，参考行业标准也能帮助设定一个初步的并发用户数。例如，对于一个常规的电商网站，可能会参考行业内类似平台的并发用户数进行设计。比如，大型电商平台在高峰时段可能有百万级的并发用户，而中小型电商平台则可能为几万到几十万并发用户。

总结：确定并发用户数的过程涉及对业务需求的分析、用户场景的建模、负载测试的模拟以及使用并发用户数计算公式。在实际的性能测试过程中，负载测试工具帮助我们逐步增加并发用户数，并观察系统在高负载下的表现，最终确定系统能够承载的最大并发用户数。