dell R720 服务器 最高并发数？

服务器并不能根据配置算出网站的并发数，你可以找个测压的软件，发起连接数 测压，连接数就是客户的人数，看看几千个连接数，网站卡不卡，就是最大值了。我之前用过一个测压软件，我给你找找

并发用户数的计算公式

系统用户数：系统额定的用户数量，如一个OA系统，可能使用该系统的用户总数是2000个，那么这个数量，就是系统用户数

同时在线用户数：在一定的时间范围内，最大的同时在线用户数量

平均并发用户数的计算：

C=nL / T

其中C是平均的并发用户数，n是平均每天访问用户数，L是一天内用户从登录到退出的平均时间（操作平均时间），T是考察时间长度（一天内多长时间有用户使用系统）

并发用户数峰值计算：

C^约等于C + 3根号C

其中C^是并发用户峰值，C是平均并发用户数，该公式遵循泊松分布理论

并发数 为每个连接提供的带宽

假设理想的速度是能够为每个连接提供40KB/S的带宽，而此刻同时有1000

人向服务器发出请求，那么100040/1024=39M的带宽就可保证计设中的速

度。

问题一：什么是并发用户数？ 首先LR上设置的虚拟用户指的场在系统中运行的用户数，如果你在脚本中设置了 点，那么脚本运行到那个点上时，就开始做你提的那个并发操作了　　比如说：我们有一个这样的场景，我系统在线用户是150个，但是同时操作某一个事物（比如说登陆操作）的人是20个　　那么场景怎么设计了？在Controller中设置150个虚拟用户执行这个脚本，然后登陆操作之前放一个 点，然后设置 点的策略（20个用户到达时即执行 点）　　并发用户实际从应用角度来分析可以分为如下几种　　注册用户　　在线用户　　并发用户　　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；　　 点：如果脚本中设置 点，可以达到绝对的并发，但是 点并不是并发用户的代名词，设置结合点和不设置结合点，需要看你站在什么角度上来看待并发，使整个服务器，还是提供服务的一个事务；　　虚拟用户，就是LR通过某种仿真机制虚拟出来的用来仿真用户行为的用户，一般以线程或者进程来实现用户的仿真！

问题二：并发数是什么意思 并发数

并发数，计算机网络术语，是指同时访问服务器站点的链接数。

由于虚拟主机是建立在每台服务器多用户的基础上的，也就是多个用户共同使用一台服务器。为了避免同一台服务器上的某一个用户的IIS链接人数过多或占用服务器资源过多而影响其它用户的正常使用，所以，目前所有虚拟空间提供商都对单个用户的IIS链接数，流量及服务器进程占用CPU的比率进行了相应的限制。 当某一个用户的站点超出了服务器上的设制后，访问站点时就会出现服务器忙，或目前访问该站点的人数过多，超出了WEB的处理能力等相关错误提示。

问题三：并发量是什么意思 就是同时登录的用户太多了,超过的系统可以承载的最大数量

问题四：同步并发数量是什么意思 并发连接数 并发连接数是指防火墙或代理服务器对其业务信息流的处理能力，是防火墙能够同时处理的点对点连接的最大数目，它反映出防火墙设备对多个连接的访问控制能力和连接状态跟踪能力，这个参数的大小直接影响到防火墙所能支持的最大信息点数。 并发连接数是衡量防火墙性能的一个重要指标。在目前市面上常见防火墙设备的说明书中大家可以看到，从低端设备的500、1000个并发连接，一直到高端设备的数万、数十万并发连接，存在着好几个数量级的差异。那么，并发连接数究竟是一个什么概念呢？它的大小会对用户的日常使用产生什么影响呢？要了解并发连接数，首先需要明白一个概念，那就是“会话”。这个“会话”可不是我们平时的谈话，但是可以用平时的谈话来理解，两个人在谈话时，你一句，我一句，一问一答，我们把它称为一次对话，或者叫会话。同样，在我们用电脑工作时，打开的一个窗口或一个Web页面，我们也可以把它叫做一个“会话”，扩展到一个局域网里面，所有用户要通过防火墙上网，要打开很多个窗口或Web页面发（即会话），那么，这个防火墙，所能处理的最大会话数量，就是“并发连接数”。 像路由器的路由表存放路由信息一样，防火墙里也有一个这样的表，我们把它叫做并发连接表，是防火墙用以存放并发连接信息的地方，它可在防火墙系统启动后动态分配进程的内存空间，其大小也就是防火墙所能支持的最大并发连接数。大的并发连接表可以增大防火墙最大并发连接数，允许防火墙支持更多的客户终端。尽管看上去，防火墙等类似产品的并发连接数似乎是越大越好。但是与此同时，过大的并发连接表也会带来一定的负面影响： 1并发连接数的增大意味着对系统内存资源的消耗 以每个并发连接表项占用300B计算，1000个并发连接将占用300B×1000×8bit/B≈23Mb内存空间，10000个并发连接将占用23Mb内存空间，100000个并发连接将占用230Mb内存空间，而如果真的试图实现1000000个并发连接的话那么，这个产品就需要提供224Gb内存空间！ 2并发连接数的增大应当充分考虑CPU的处理能力 CPU的主要任务是把网络上的流量从一个网段尽可能快速地转发到另外一个网段上，并且在转发过程中对此流量按照一定的访问控制策略进行许可检查、流量统计和访问审计等操作，这都要求防火墙对并发连接表中的相应表项进行不断的更新读写操作。如果不顾CPU的实际处理能力而贸然增大系统的并发连接表，势必影响防火墙对连接请求的处理延迟，造成某些连接超时，让更多的连接报文被重发，进而导致更多的连接超时，最后形成雪崩效应，致使整个防火墙系统崩溃。 3物理链路的实际承载能力将严重影响防火墙发挥出其对海量并发连接的处理能力 虽然目前很多防火墙都提供了10/100/1000Mbps的网络接口，但是，由于防火墙通常都部署在Internet出口处，在客户端PC与目的资源中间的路径上，总是存在着瓶颈链路――该瓶颈链路可能是2Mbps专线，也可能是512Kbps乃至64Kbps的低速链路。这些拥挤的低速链路根本无法承载太多的并发连接，所以即便是防火墙能够支持大规模的并发访问连接，也无法发挥出其原有的性能。 有鉴于此，我们应当根据网络环境的具体情况和个人不同的上网习惯来选择适当规模的并发连接表。因为不同规模的网络会产生大小不同的并发连接，而用户习惯于何种网络服务以及如何使用这些服务，同样也会产生不同的并发连接需求。高并发连接数的防火墙设备通常需要客户投资更多的设备，这是因为并发连接数的>>

问题五：什么叫产品的最大并发数？ 最大并发数,顾名思义就是同时登陆该网址的最大人数, 或服务器同时接收下载的最大数量

并发连接数太大，对整体网络环境的稳定性有害,这是网站采取的一种限制手段没有其他的方法,只有等人少的时候下载了

问题六：什么是服务器并发量？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。

285-104-1346

问题七：什么是并发连接数？ 并攻连接数是指服务器对其业务信息流的处理能力，是服务器能够同时处理的点对点连接的数目，这个参数的大小直接影响到服务器所能支持的最大连接的数目。

比如并发连接数为10，就表示最多有十个连接同时连接到服务器，如果一个网站只有一个请求的话，就是最多10个人同时去打开这个网站，如果有11个人同时打开这个网站，第11个请求就会等待，直到前面的连接被断开。

问题八：并发用户数是什么？跟在线用户数什么关系 并发用户数：在同一时刻与服务器进行了交互的在线用户数量。这些用户的最大特征是和服务器产生了交互，这种交互既可以是单向的传输数据，也可以是双向的传送数据。

有两种常见的错误观点。一种错误观点是把并发用户数量理解为使用系统的全部用户的数量，理由是这些用户可能同时使用系统；还有一种比较接近正确的观点是把用户在线数量理解为并发用户数量。实际上，在线用户不一定会和其他用户发生并发，例如正在浏览网页的用户，对服务器是没有任何影响的。但是，用户在线数量是统计并发用户数量的主要依据之一。

问题九：高并发是什么意思 OA一般分为注册用户授权和并发用户授权，并发数是指同时可以多少个用户登录OA（而不限制多少人拥有OA帐号）。比如你单位有1000个人用OA,并发数是100，那么1000个人都能上OA，前提是同时登录OA的人只能是100个。注册用户数就是只限制有多少人可以拥有OA帐号登录系统，不限制有多少人同时登录（当然不会超过注册用户数）崛创科技为崛起而创造

响应公式为TPS=并发数/响应时间。

对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准，即每秒请求数，即最大谈吐能力，并发数和响应时间是会影响TPS。

这个其实没有固定的算法，必须根据压测的目标特点进行估算。

以你的例子来说明：

要求支持5000-10000用户访问的购物网站，是在同一时间访问？还是一天的访问量呢？如果是一天的访问量，那么我们需要知道哪几个时间段访问人数最多。例如有10小时访问密集区，我们可以估算每小时1000用户，峰值2或者3，也就是每小时3000，那么合计一秒钟只要3000/3600 还不足1个并发。

如果是并发，那么就要测5000到10000了。

实际上你这是用客户视角来思考问题的，建议你采用服务器视角。

也就是说，你只管加压，看看服务器到多少并发达到峰值，用这种方法来指导网站程序和部署的优化，这才是最科学的。

并发数 为每个连接提供的带宽

假设理想的速度是能够为每个连接提供40KB/S的带宽，而此刻同时有1000

人向服务器发出请求，那么100040/1024=39M的带宽就可保证计设中的速

度。

在实际的性能测试中，经常接触到的与并发用户数相关的概念还包括“并发用户数”、“系统用户数”和“同时在线用户数”，下面用一个实际的例子来说明它们之间的差别。

假设有一个OA系统，该系统有2000个使用用户——这就是说，可能使用该OA系统的用户总数是2000名，这个概念就是“系统用户数”，该系统有一个“在线统计”功能（系统用一个全局变量记数所有已登录的用户），从在线统计功能中可以得到，最高峰时有500人在线（这个500就是一般所说的“同时在线人数”），那么，系统的并发用户数是多少呢？

根据我们对业务并发用户数的定义，这500就是整个系统使用时最大的业务并发用户数。当然，500这个数值只是表明在最高峰时刻有500个用户登录了系统，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。例如，在这500个“同时使用系统”的用户中，考察某一个时间点，在这个时间上，假设其中40%的用户在较有兴致地看系统公告（注意：“看”这个动作是不会对服务端产生任何负担的），20%的用户在填写复杂的表格（对用户填写的表格来说，只有在“提交”的时刻才会向服务端发送请求，填写过程是不对服务端构成压力的），20%部分用户在发呆（也就是什么也没有做），剩下的20%用户在不停地从一个页面跳转到另一个页面——在这种场景下，可以说，只有20%的用户真正对服务器构成了压力。因此，从上面的例子中可以看出，服务器实际承受的压力不只取决于业务并发用户数，还取决于用户的业务场景。

在实际的性能测试工作中，测试人员一般比较关心的是业务并发用户数，也就是从业务角度关注究竟应该设置多少个并发数比较合理，因此，在后面的讨论中，也是主要针对业务并发用户数进行讨论，而且，为了方便，直接将业务并发用户数称为并发用户数。

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。

实例：

假设有一个OA系统，该系统有3000个用户，平均每天大约有400个用户要访问该系统，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：

要说可以支持多少用户，是无法得到一个准确答案的。用户支持的数量由许多因素组成，例如使用的语言、架构、处理的业务类型 数据大小等。这是一个需要连续调整优化过程的。

第一需要确定业务类型

1、不同的服务有不同的特性，有些CPU占用比较高，有些内存比较高，还比如数据处理，有些需要大量带宽，例如网络爬虫，有些磁盘很高，例如和数据库类。

2、同一配置的机器运行不同的业务，效果会有所不同，而且未使用的资源将大大浪费。

3、根据自己的业务类型调整机器的资源比率是节省资金和改善支持的好方法。

第二确定数据大小

1、网络传输的数据大小决定了带宽占用。尺寸越小，带宽越大，每单位时间可以访问和处理的用户请求越多。

2、然后，减少无效数据传输并减小请求分组的大小是必须考虑的地方以改善用户访问能力。

第三连续测算和调整

1、支持的TPS数量，是不断监控并不断调整的。很多时候，小参数调整可以带来多重性能提升。几十秒的业务请求，可能会在几十毫秒内完成调整。

2、真正的在线服务，持续监控和持续调整是一个长期的过程的。

第四使用恰当的语言架构

1、设计良好的系统，与随便设计的系统，终端能力是全然有所不同的。

2、克服资源浪费问题，可使用Docker之类的容器化，微服务化，能精确的提高资源使用率，减少服务器压力。

3、使用Nginx或是Tengine、打开NIO、打开压缩、及设立静态与局部缓存等，减少服务器负载。

4、使用MongoDB、NoSQL数据库，减少数据查询压力提升响应速度。

总之，减少前端无效请求，后端请求在靠近用户侧解决掉，避免业务过长，堆积在后端底层。

扩展资料：

1、服务器，也称伺服器，是提供计算服务的设备。由于服务器需要响应服务请求，并进行处理，因此一般来说服务器应具备承担服务并且保障服务的能力。

2、服务器的构成包括处理器、硬盘、内存、系统总线等，和通用的计算机架构类似，但是由于需要提供高可靠的服务，因此在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面要求较高。

3、在网络环境下，根据服务器提供的服务类型不同，分为文件服务器、数据库服务器、应用程序服务器、WEB服务器等。

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