知网当前用户并发数已满是什么意思_知网当前用户并发数已满怎么办

并发用户数是什么意思

下面我们换一下场景，在压力机上启动 10 个线程。结通过这个图，我们可以看到一个简单的计算逻辑：果如下：

就是同一个时间点可以允许同时在线使用软件的人数，3个并发用户数就是同一时间允许3个用户同时使用软件，第四个人是无法使用的，否则必须挤掉一个用户。

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同时连接的ip数量

宽带出现并发数限制如何处理？

要想计算并发用户和在线用户数之间的关系，都需要有并发度。

您好，这个您当前联网的设备超出套餐规定的数量，所以被限制了，用户只要多余连接的设备即可恢复正常的

那么如何来描述上面的并发用户数呢？在这里我建议用 TPS 来承载“并发”这个概念。

高校图书馆的大部分数字资源有访问控制,在校外无法访问。但有些数字资源在校

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。

因为学校图书馆购买的电子数据库资源是限定IP范围访问的。IP范围以外，无法使用。但是你可以通过VPN方式，接入校园网，然后再连接访问数据库资源。这样就可以获取所需了。多数高校图书馆或者网络中心都有，但多数面向教师，也有扩大范围到硕博研究生的，普及到本科生的应该是极少的。

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别。

图书馆数字资源使用异常情况及处理办法如下：

性能-什么是并发用户数

所以“并发”这个概念，不管是用来描述硬件细化的层面，还是用来描述业务逻辑的层面，都是没什么意义的。

我们设上图中的这些小人是严格按照这个逻辑到达系统的，那显然，系统的并发用户数是 4。如果描述 1 秒内的并发用户数，那就是 16。是不是显而易见？

但是，在实际的系统中，用户通常是这样分配的：

也就是说，这些用户会分布在系统中不同的服务、网络等对象中。这时候”并发“这个概念就难描述了，你说的是哪部分的并发呢？

要说积分服务，那是 2；要说库存服务，那是 5；要说订单服务，它自己是 5 个请求正在处理，但同时它又 hold 住了 5 个到库存服务的链接，因为要等着它返回之后，再返回给前端。所以将并发细分下去之后，你会发现头都大了，不知道要描述什么了。

并发数是 16TPS，就是 1 秒内整个系统处理了 16 个事务。

这样描述就够了，别纠结。

但在一个系统中，通常都是下面这个样子的。

为了能 hold 住更多的用户，我们通常都会把一些数据放到 Redis 这样的缓存中。所以在线用户数怎么算呢，如果仅从上面这种简单的图来看的话，其实就是缓存能有多大，能 hold 住多少用户需要的数据。

所以我们要是想知道在线的的用户数是多少，对于一个设计逻辑清晰的系统来说，不用测试就可以知道，直接拿缓存的内存来算就可以了。

设一个用户进入系统之后，需要用 10k 内存来维护一个用户的信息，那么 10G 的内存就能 hold 住 1,048,576 个用户的数据，这就是在线用户数了。在实际的项目中，我们还会将超时放在一起来考虑。

但并发用户数不同，他们需要在系统中执行某个动作。我们要测试的重中之重，就是统计这些正在执行动作的并发用户数。

当我们统计生产环境中的在线用户数时，并发用户数也是要同时统计的。这里会涉及到一个概念：并发度。

做性能的人都知道，我们有时会接到一个需求，那就是一定要测试出来 系统在线用户数是多少。 这个需求怎么做呢？

很多人都是通过加思考时间（有的压力工具中叫等待时间，Sleep 时间）来保持用户与系统之间的 session 不断，但实际上的并发度非常非常低。

我曾经看到一个小伙，在一台 4C8G 的笔记本上用 LoadRunner 跑了 1 万个用户，里面的 error 疯狂上涨，当然正常的事务也有。我问他，你这个场景有什么意义，这么多错？他说，老板要一个在线用户数。我说你这些都错了呀。他说，没事，我要的是 Running User 能达到就行，给老板交。我只能默默地离开了。

而我们通常说的“并发”这个词，依赖 TPS 来承载的时候，指的都是 端的处理能力，并不是压力工具上的并发线程数。在上面的例子中，我们说的并发就是指上 100TPS 的处理能力，而不是指 5 个压力机的并发线程数。请你切记这一点，以免沟通障碍。

所以，我一直在强调一点，这是一个基础的知识：不要在意你用的是什么压力工具，只要在意你服务端的处理能力就可以了。

上面说了这么多，我们现在来看一个实例。这个例子很简单，就是：

JMeter（1 个线程） - Nginx - Tomcat - MySQL

通过上面的逻辑，我们先来看看 JMeter 的处理情况：

我们可以看到，JMeter 的平均响应时间基本都在 5ms，因为只有一个压力机线程，所以它的 TPS 应该接近 1000ms/5ms=200TPS。从测试结果上来看，也确实是接近的。有人说为什么会少一点？因为这里算的是平均数，并且这个数据是 30s 刷新一次，用 30 秒的时间内完成的事务数除以 30s 得到的，但是如果事务还没有完成，就不会计算在内了；同时，如果在这段时间内有一两个时间长的事务，也会拉低 TPS。

那么对于服务端呢，我们来看看服务端线程的工作情况。

可以看到在服务端，我开了 5 个线程，但是服务端并没有一直干活，只有一个在干活的，其他的都处于空闲状态。

这是一种很合理的状态。但是你需要注意的是，这种合理的状态并不一定是对的性能状态。

同样是 5 个线程，现在就忙了很多。

如果要有公式的话，这个计算公式将非常简单：

对于压力工具来说，只要不报错，我们就关心 TPS 和响应时间就可以了，因为 TPS 反应出来的是和对应的处理能力，至少压力线程数是多少，并不关键。我想这时会有人能想起来 JMeter 的 BIO 和 AIO 之争吧。

你也许会说，这个我理解了，服务端有多少个线程，就可以支持多少个压力机上的并发线程。但是这取决于 TPS 有多少，如果服务端处理的快，那压力机的并发线程就可以更多一些。

这个逻辑看似很合理，但是通常服务端都是有业务逻辑的，既然有业务逻辑，显然不会比压力机快。

应该说，服务端需要更多的线程来处理压力机线程发过来的请求。所以我们用几台压力机就可以压几十台服务端的性能了。

如果在一个微服务的系统中，因为每个服务都只做一件事情，拆分得很细，我们要注意整个系统的容量水位，而不是看某一个服务的能力，这就是拉平整个系统的容量。

我曾经看一个人做压力的时候，压力工具中要使用 4000 个线程，结果给服务端的 Tomcat 最多再加上在超时路上的用户数。如下所示：上也配置了 4000 个线程，结果 Tomcat 一启动，稍微有点访问，CS 就特别高，结果导致请求没处理多少，自己倒浪费了不少 CPU。

通过示意图和示例，我描述了在线用户数、并发用户数、TPS（这里我们设了一个用户只对应一个事务）、响应时间之间的关系。有几点需要强调：

如何理解用户并发数

并发用户数：在同一时刻与进行了交互的在线用户数量。这些用户的特征是和服这里有一个比较的理解误区，那就是压力工具中的线程!!! 通常, 平均, 大约, 非极端 & 特殊情况或用户数到底是不是用来描述性能表现的？我们通过一个示意图来说明：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

用户大概并发量会是多少？

那么新问题又来了，在线用户数和并发用户数应该如何算呢？下面我们接着来看示意图：

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（系统有人说，我们可以通过 CPU 啊，I/O 啊，或者内存来描述并发，来看 CPU 在同一时刻处理的任务数。如果是这样的话，并发还用算吗？那肯定是 CPU 的个数呀。有人说 CPU 1ns 就可以处理好多个任务了，这里的 1ns 也是时间段呀。要说的某个时刻，任务数肯定不会大于 CPU 物理个数。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，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的业务并发用户数。当然，500这个数值只是表明在峰时刻有500个用户登录了系统，并不表示实际承受的压力。因为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，设其中40%的用户在较有兴致地看（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%的用户真正对构成了压力。因此，从上面的例子中可以看出，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。

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。该公式的得出是设用户的login session产生符合泊松分布而估算得到的。

实例：

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：

并发是什么意思并发解释

1、并发，在作系统中，是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间，且这几个程序都是在同一个处理机上运行，但任一个时刻点上只有一个程序在处理机上运行。

2、在关系数据库中，允许多个用户同时访问和更改共享数据的进程。SQL使用锁定以允许多个用户我们只要描述并发就好了，不用有“相对”和“”的概平均响应时间在 25ms，我们来计算一处，(1000ms/25ms)10=400TPS，而刷出来的一条是 396.2，是不是非常合理？念，这样可以简化沟通，也不会出错。同时访问和更改共享数据而彼此之间不发生冲突。

注册用户数, 在线客户数, 并发数之间关系

重要事情说3遍

换算方法：

在线数并发数 一般为 在线人数 的 5％ ~ 20％ 之间 一般为 注册总人数 的 5％ ~ 20％ 之间

例如: 有10W注册人数, 在线数大约 5000人 ~ 20000人。

换算方法：

例如: 有1w 在线人数, 活跃人数大约 500 ~ 2000 出现此问题有可能是因为目前上网电脑台数超过套餐规定数量，造成后台数据不支持，请拆除多接设备后再试，了解更多服务优惠点击下方的“网址”219为你解答。人

我们平常可以这样估算

例如: 一个有 10W 的注册量的网站, 那么在线人数大约 1w 人, 并发数大约 1000 人。我们计算并发量的时，就可以以1000人为标准。

建行资源并发数超过限制流控检查不通过

3、试用数据库已到期，或正式数据库不再续订，这类数据库后会标注“暂停”字样。

资源占用太多了啊。

访问人如上图所示，总共有 32 个用户进入了系统，但是绿色的用户并没有任何动作，那么显然，在线用户数是 32 个，并发用户数是 16 个，这时的并发度就是 50%。数超过了上限。

解决 就是优化网站程序。困不就升级你的虚拟主机。

有些用户的网站总是出现“Serv Unailable”的提示，刷新几下又可以访问。

出现这种情况是由于您的网站超过了iis限制或CPU使用率限制造成的，由于2003的作系统在提示IIS过多时并非像2000系统提示“链接人数过多”，而是提示"Serv Unailable",如果出现这种情况，您可以选择升级主机，或者查看是否有人盗链。可以经常更改您放软件、的目录。

注：IIS是指您的网站同时打开窗口或链接的个数，打开一个窗口即占用一个IIS