什么是服务器并发量？并发量如何计算

并发的意思是指网站在同一时间访问的人数，人数越大，瞬间带宽要求更高。服务器并发量分为：1.业务并发用户数；2.最大并发访问数；3.系统用户数；4.同时在线用户数；

说明服务器实际压力，能承受的最大并发访问数，既取决于业务并发用户数，还取决于用户的业务场景，这些可以通过对服务器日志的分析得到。

一般只需要分析出典型业务（用户常用，最关注的业务操作）

给出一个估算业务并发用户数的公式（测试人员一般只关心业务并发用户数）

C=nL/T

C^=C+3×(C的平方根)

C是平均的业务并发用户数、n是login session的数量、L是login session的平均长度、T是指考察的时间段长度、C^是指业务并发用户数的峰值。

假设OA系统有1000用户，每天400个用户发访问，每个登录到退出平均时间2小时，在1天时间内用户只在8小时内使用该系统。

C=400×2/8=100

C^=100+3×(100的平方根)=100+3×10=130

另外，如果知道平均每个用户发出的请求数u，则系统吞吐量可以估算为u×C

精确估算，还要考虑用户业务操作存在一定的时间集中性（比如上班后1小时内是OA系统高峰期），采用公式计算仍然会存在偏差。

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有什么方法衡量服务器并发处理能力

1. 吞吐率

吞吐率，单位时间里服务器处理的最大请求数，单位req/s

从服务器角度，实际并发用户数的可以理解为服务器当前维护的代表不同用户的文件描述符总数，也就是并发连接数。服务器一般会限制同时服务的最多用户数，比如apache的MaxClents参数。

这里再深入一下，对于服务器来说，服务器希望支持高吞吐率，对于用户来说，用户只希望等待最少的时间，显然，双方不能满足，所以双方利益的平衡点，就是我们希望的最大并发用户数。

2. 压力测试

有一个原理一定要先搞清楚，假如100个用户同时向服务器分别进行10个请求，与1个用户向服务器连续进行1000次请求，对服务器的压力是一样吗？实际上是不一样的，因对每一个用户，连续发送请求实际上是指发送一个请求并接收到响应数据后再发送下一个请求。这样对于1个用户向服务器连续进行1000次请求, 任何时刻服务器的网卡接收缓冲区中只有1个请求，而对于100个用户同时向服务器分别进行10个请求，服务器的网卡接收缓冲区最多有100个等待处理的请求，显然这时的服务器压力更大。

压力测试前提考虑的条件

并发用户数: 指在某一时刻同时向服务器发送请求的用户总数(HttpWatch)

总请求数

请求资源描述

请求等待时间(用户等待时间)

用户平均请求的等待时间

服务器平均请求处理的时间

硬件环境

压力测试中关心的时间又细分以下2种:

用户平均请求等待时间（这里暂不把数据在网络的传输时间，还有用户PC本地的计算时间计算入内）

服务器平均请求处理时间

用户平均请求等待时间主要用于衡量服务器在一定并发用户数下，单个用户的服务质量；而服务器平均请求处理时间就是吞吐率的倒数，一般来说，用户平均请求等待时间 = 服务器平均请求处理时间 * 并发用户数

怎么提高服务器的并发处理能力

1. 提高CPU并发计算能力

服务器之所以可以同时处理多个请求，在于操作系统通过多执行流体系设计使得多个任务可以轮流使用系统资源，这些资源包括CPU，内存以及I/O. 这里的I/O主要指磁盘I/O, 和网络I/O。

多进程 &多线程

多执行流的一般实现便是进程，多进程的好处可以对CPU时间的轮流使用，对CPU计算和IO操作重叠利用。这里的IO主要是指磁盘IO和网络IO，相对CPU而言，它们慢的可怜。

而实际上，大多数进程的时间主要消耗在I/O操作上。现代计算机的DMA技术可以让CPU不参与I/O操作的全过程，比如进程通过系统调用，使得CPU向网卡或者磁盘等I/O设备发出指令，然后进程被挂起，释放出CPU资源，等待I/O设备完成工作后通过中断来通知进程重新就绪。对于单任务而言，CPU大部分时间空闲，这时候多进程的作用尤为重要。

多进程不仅能够提高CPU的并发度。其优越性还体现在独立的内存地址空间和生命周期所带来的稳定性和健壮性，其中一个进程崩溃不会影响到另一个进程。

但是进程也有如下缺点：

fork()系统调用开销很大: prefork

进程间调度和上下文切换成本: 减少进程数量

庞大的内存重复：共享内存

IPC编程相对比较麻烦

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