并發用戶數與TPS之間的關系

1.  背景

在做性能測試的時候，很多人都用并發用戶數來衡量系統的性能，覺得系統能支撐的并發用戶數越多，系統的性能就越好；對TPS不是非常理解，也根本不知道它們之間的關系，因此非常有必要進行解釋。

2.  術語定義

?  并發用戶數：指的是現實系統中操作業務的用戶，在性能測試工具中，一般稱為虛擬用戶數(Virutal User)，注意并發用戶數跟注冊用戶數、在線用戶數有很大差別的，并發用戶數一定會對服務器產生壓力的，而在線用戶數只是 ”掛” 在系統上，對服務器 不產生壓力，注冊用戶數一般指的是數據庫中存在的用戶數。

?  TPS：Transaction Per Second, 每秒事務數, 是衡量系統性能的一個非常重要的指標，

3.  Vu和TPS換算

?  簡單例子：在術語中解釋了TPS是每秒事務數，但是事務時要靠虛擬用戶做出來的，假如1個虛擬用戶在1秒 內完成1筆事務，那么TPS明顯就是1；如果某筆業務響應時間是1ms,那么1個用戶在1秒內能完成1000筆事務，TPS就是1000了；如果某筆業務 響應時間是1s,那么1個用戶在1秒內只能完成1筆事務，要想達到1000TPS，至少需要1000個用戶；因此可以說1個用戶可以產生 1000TPS，1000個用戶也可以產生1000TPS，無非是看響應時間快慢。

?  復雜公式：

試想一下復雜場景，多個腳本，每個腳本里面定義了多個事務（例如一個腳本里面有100個請求，我們把這100個連續請求叫做Action,只有第10個請求，第20個請求分別定義了事務10和事務20）具體公式如下：

符號代表意義：

Vui表示的是第i個腳本使用的并發用戶數

Rtj表示的是第i個腳本第j個事務花費的時間，此時間會影響整個Action時間

Rti表示的是第i個腳本一次完成所有操作的時間，即Action時間

n 表示的是第n個腳本

m 表示的是每個腳本中m個事務

那么第j個事務的TPS = Vui/Rti

總的TPS= 

4.  如何獲取Vu和TPS

?  并發用戶數(Vu)獲取

新系統：沒有歷史數據作參考，只能通過業務部門進行評估。

舊系統：對于已經上線的系統，可以選取高峰時刻，在一定時間內使用系統的人數，這些人數認為屬于在線用戶數，并發用戶數取10%就可以了，例如在半個小時內，使用系統的用戶數為10000，那么取10%作為并發用戶數基本就夠了。

?  TPS獲取

新系統：沒有歷史數據作參考，只能通過業務部門進行評估。

舊系統：對于已經上線的系統，可以選取高峰時刻，在5分鐘或10分鐘內，獲取系統每筆交易的業務量和總業務量，按照單位時間內完成的筆數計算出TPS，即業務筆數/單位時間（5*60或10*60）

5.  如何評價系統的性能

針對服務器端的性能，以TPS為主來衡量系統的性能，并發用戶數為輔來衡量系統的性能，如果必須要用并發用戶數來衡量的話，需要一個前提，那就是交 易在多長時間內完成，因為在系統負載不高的情況下，將思考時間(思考時間的值等于交易響應時間)加到腳本中，并發用戶數基本可以增加一倍，因此用并發用戶 數來衡量系統的性能沒太大的意義。

6.  相關案例

通過大量性能測試我們發現不需要用上萬的用戶并發去進行測試，只要系統處理業務時間足夠快，幾百個用戶甚至幾十個用戶就可以達到目的。另外咨詢很多專家做過的性能測試項目，基本都沒有超過5000用戶并發。

因此對于大型系統、業務量非常高、硬件配置足夠多的情況下，5000用戶并發就足夠了；對于中小型系統，1000用戶并發就足夠了。

7.  性能測試策略

做性能測試需要一套標準化流程及測試策略，并發用戶數只是指標考慮的一個，在做負載測試的時候，一般都是按照梯度施壓的方式去加用戶數，而不是在沒 有預估的情況下，一次加幾萬個用戶，，交易失敗率非常高，響應時間非常長，已經超過了使用者忍受范圍內，這樣做沒有多大的意義，這就好比“有多少錢可以干 多少事”一樣，需要選擇相關的策略。

8.  Loadrunner VS PTS

從下圖對比項可以看出，PTS比Loadrunner(LR)更能讓客戶接受。

9.  總結

?  系統的性能由TPS決定，跟并發用戶數沒有多大關系。在同樣的TPS下，可以由不同的用戶數去壓（通過加思考時間設置）。

?  系統的最大TPS是一定的（在一個范圍內），但并發用戶數不一定，可以調整。

?  建議性能測試的時候，不要設置過長的思考時間，以最壞的情況下對服務器施壓。

?  一般情況下，大型系統（業務量大、機器多）做壓力測試，5000個用戶并發就夠了，中小型系統做壓力測試，1000個用戶并發就足夠了。