在工作中很多时候，给出的性能测试指标都是很模糊的，需要我们根据一定的方法去量化性能测试的指标。

今天举个例子说明，帮助大家更好理解。例如：

已知的信息：某互联应用，预计推广群体达 500 万人左右，用户使用时间早 8 点—晚 8 点，12 小时。

分析建模过程如下

1. 注册用户转化率，预估 5%，那么注册用户：500 万 *5%=25 万

2. 高峰时段（有活动）每日在线用户，在线率预估 10%，那么在线用户数：25 万 *10%=2.5 万

3. 用户常用下单到成功，触发 20 个请求，总请求量：2.5 万 *20=50 万

4. 利用二八原则计算吞吐量：50 万 *80%/(12*3600*20%)=46.7/s

若是更新需求，发布新产品，定时抢购优惠活动，某日 10 点开始抢购，大概 12 点结束

重新建模如下

1. 注册用户 25 万不变

2. 高峰时段在线用户，在线率预估 20%，那么这 2 小时的在线用户数：25 万 *20%=5 万

3. 用户常用下单到成功，触发 20 个请求，总请求量：5 万 *20=100 万

4. 利用二八原则计算吞吐量：100 万 *80%/(2*3600*20%)=555.6/s

由此可见，评估出来的 TPS 的值和需求业务模型息息相关；


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友情提示：

在评定服务器的性能时，应该结合 TPS 和并发用户数，以 TPS 为主，并发用户数为辅来衡量系统的性能。
如果必须要用并发用户数来衡量的话，需要一个前提，那就是交易在多长时间内完成，
因此单单只用并发用户数来衡量系统的性能没太大的意义。

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