一般服务器性能网页并发数响应速度为多少（一般服务器并发量）

本篇文章给大家谈谈一般服务器性能网页并发数响应速度为多少，以及一般服务器并发量对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、请问一下在做性能测试时，在100、300、500、800、1000、10000用户并发测试时，系统的响应时间的标准值？
• 2、网站的最大并发数是如何估算的
• 3、一台普通配置的服务器到底能处理多少并发？
• 4、性能指标：QPS、TPS、RT、吞吐量
• 5、Java Web服务300并发量下响应时间为500+ms，什么水平
• 6、一般服务器的并发与吞吐量为多少？能带多少网站

请问一下在做性能测试时，在100、300、500、800、1000、10000用户并发测试时，系统的响应时间的标准值？

没啥标准，要看你测的是啥了，一般需求会要求多少用户并发多少时间的，达到就可以了。而且性能也要看服务器的配置的啊。一般肯定用户越多时间就越长的。

性能测试主要是给出一个测试的结论，在何处，多少用户，并发时会出现瓶颈，帮助开发分析问题所在，和给客户一个合理的用户数。

网站的最大并发数是如何估算的

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

一台普通配置的服务器到底能处理多少并发？

这个应该没有办法去做测试.理论上来讲,一个高配置的至强处理器能支持的最大并发连接数是一两万个.但在实际使用中.服务器所能支持的并发数也与你的应用有关.比如你服务器上面做网站.做下载.放OA系统等不同的应用.也会支持不同的连接数.

我的服务器用的是小鸟云的，性能稳定，访问很流畅。

性能指标：QPS、TPS、RT、吞吐量

QPS：Queries Per Second意思是“每秒查询率”，是一台服务器每秒能够相应的查询次数，是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。互联网中，作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量。

TPS：是TransactionsPerSecond的缩写，也就是事务数/秒。它是软件测试结果的测量单位。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程。客户机在发送请求时开始计时，收到服务器响应后结束计时，以此来计算使用的时间和完成的事务个数。QPS vs TPS：QPS基本类似于TPS，但是不同的是，对于一个页面的一次访问，形成一个TPS；但一次页面请求，可能产生多次对服务器的请求，服务器对这些请求，就可计入“QPS”之中。如，访问一个页面会请求服务器2次，一次访问，产生一个“T”，产生2个“Q”。

响应时间：执行一个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总体时间,即从客户端发起请求到收到服务器响应结果的时间。响应时间RT(Response-time)，是一个系统最重要的指标之一，它的数值大小直接反应了系统的快慢。

并发数是指系统同时能处理的请求数量，这个也是反应了系统的负载能力。

系统的吞吐量（承压能力）与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。单个request 对CPU消耗越高，外部系统接口、IO速度越慢，系统吞吐能力越低，反之越高。系统吞吐量几个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间。

QPS（TPS）：（Query Per Second）每秒钟request/事务 数量

并发数： 系统同时处理的request/事务数

响应时间： 一般取平均响应时间

理解了上面三个要素的意义之后，就能推算出它们之间的关系：

QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间

并发数 = QPS*平均响应时间

我们通过一个实例来把上面几个概念串起来理解。按二八定律来看，如果每天 80% 的访问集中在 20% 的时间里，这 20% 时间就叫做峰值时间。

1、每天300w PV 的在单台机器上，这台机器需要多少QPS？

( 3000000 * 0.8 ) / (86400 * 0.2 ) = 139 (QPS)

2、如果一台机器的QPS是58，需要几台机器来支持？

139 / 58 = 3

对同一个系统而言，支持的线程数越多，QPS越高。假设一个RT是80ms,则可以很容易的计算出QPS,QPS = 1000/80 = 12.5

多线程场景，如果把服务端的线程数提升到2，那么整个系统的QPS则为 2*（1000/80） = 25, 可见QPS随着线程的增加而线性增长，那QPS上不去就加线程呗，听起来很有道理，公司也说的通，但是往往现实并非如此。

我们想象的QPS、RT关系如下

实际的QPS、RT关系如下

刚好消耗完服务器的瓶颈资源的临界线程数，公式如下

在达到最佳线程数的时候，线程数量继续递增，则QPS不变，而响应时间变长，持续递增线程数量，则QPS开始下降。

每个系统都有其最佳线程数量，但是不同状态下，最佳线程数量是会变化的。

瓶颈资源可以是CPU,可以是内存，可以是锁资源，IO资源：超过最佳线程数-导致资源的竞争，超过最佳线程数-响应时间递增。

Java Web服务300并发量下响应时间为500+ms，什么水平

集群部署几台服务器,并开启负载均衡。

单个应用服务器很难达到这么高的并发量,主要不是应用服务器性能不够,而是服务器的性能限制。

一般服务器的并发与吞吐量为多少？能带多少网站

并发受程序，服务器硬件，web服务，磁盘io等因素影响

优化比较好的服务器，web能同时支持3000并发每秒，

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