很多站长朋友们都不太清楚php怎么计算并发量，今天小编就来给大家整理php怎么计算并发量，希望对各位有所帮助，具体内容如下：
本文目录一览： 1、 什么是服务器并发量？并发量如何计算 2、 Php 网站并发量，假如同时有一百个人来请求我的商品页面goods.php?goods_id=x 3、 计算并发用户数的五种方法 4、 PHP做游戏服务端可以达到多少并发 5、 如何计算网站的并发量 6、 并发计算公式 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。
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Php 网站并发量，假如同时有一百个人来请求我的商品页面goods.php?goods_id=x100个请求不算大并发吧 当一个请求过来时，php就创建一个进程，专门接待这个请求，直到处理完这个请求。php能同时派出很多人（进程），互不干扰。
服务器处理器和内存越大，php就能派出越多的人。这个不需要php程序员操心。当然，处理器和内存一定的情况先，如果每个人的工作量越小（程序设计的越优），php就能同时派出更多的人。
计算并发用户数的五种方法一般来说，利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据
1）平均并发用户数为 C = nL/T
2）并发用户数峰值 C‘ = C + 3*根号C
C是平均并发用户数，n是login session的数量，L是login session的平均长度，T是值考察的时间长度
C’是并发用户数峰值
假设系统A，该系统有3000个用户，平均每天大概有400个用户要访问该系统（可以从系统日志从获得），对于一个典型用户来说，一天之内用户从登陆到退出的平均时间为4小时，而在一天之内，用户只有在8小时之内会使用该系统。
那么，
平均并发用户数为：C = 400*4/8 = 200
并发用户数峰值为：C‘ = 200 + 3*根号200 = 243
某公司为其170000名员工设计了一个薪酬系统，员工可进入该系统查询自己的薪酬信息，但并不是每个人都会用这个系统，假设只有50%的人会定期用该系统，这些人里面有70%是在每个月的最后一周使用一次该系统，且平均使用系统时间为5分钟。
则一个月最后一周的平均并发用户数为（朝九晚五）：
n = 170000*0.5*0.7/5 = 11900
C= 11900*5/60/8 = 124
吞吐量计算为：F = Vu * R / T 单位为个/s
F为事务吞吐量，Vu为虚拟用户数个数，R为每个虚拟用户发出的请求数，T为处理这些请求所花费的时间
对绝大多数场景，我们用（用户总量/统计时间）*影响因子（一般为3）来进行估算并发量。
比如，以乘坐地铁为例子，每天乘坐人数为5万人次，每天早高峰是7到9点，晚高峰是6到7点，根据8/2原则，80%的乘客会在高峰期间乘坐地铁，则每秒到达地铁检票口的人数为50000*80%/（3*60*60）=3.7，约4人/S，考虑到安检，入口关闭等因素，实际堆积在检票口的人数肯定比这个要大，假定每个人需要3秒才能进站，那实际并发应为4人/s*3s=12，当然影响因子可以根据实际情况增大！
比如一个网站，每天的PV大概1000w，根据2/8原则，我们可以认为这1000w pv的80%是在一天的9个小时内完成的（人的精力有限），那么TPS为：
1000w*80%/(9*3600)=246.92个/s,取经验因子3，则并发量应为：
246.92*3=740
公式为 C = (Think time + 1)*TPS
五、根据系统用户数计算：
并发用户数 = 系统最大在线用户数的8%到12%
备注：本人目前在网上只找到了这5种，计算并发用户数的方法，其他计算方法，欢迎大家留言补充
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原文：
PHP做游戏服务端可以达到多少并发PHP做游戏服务端可以达到并发十万。
包括使用缓存加速工具，经过优化后web性能有明显的提高。这是我用压力测试工具测试的并发数量。
自己下载个软件来做下压力测试才能得出较准确的数据，使用nginx更多是用来支持动态页面，而且还可以做代理和一些限制设置，但论功能而言比apache更广， apache 更擅长于对静态页面的解释，稳定且比nginx配置更为简单。
2012年数据：
2012上半年，中国游戏市场(包括PC网络游戏市场、移动网络游戏市场、PC单机游戏市场等)实际销售收入248.4亿元人民币，比2011上半年增长了18.5%。
2012上半年，中国PC网络游戏市场实际销售收入（包括了客户端网游、网页游戏、社交游戏及游戏平台的市场销售额）为235.5亿元人民币，比2011上半年增长了16.9%。
2012上半年，中国自主研发的PC网络游戏市场实际销售收入为168.6亿元人民币，占网络游戏市场实际销售收入的71.6%，较2011年同期的63%左右有明显提升。
如何计算网站的并发量并发数 * 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1000*40/1024=39M的带宽就可保证计设中的速
度。
并发计算公式常用并发数计算公式：N=[(n*0.8*S*P)/(T*0.2)]*R
其中：n为系统用户数；
S为每个用户发生的业务笔数（QPS）；
P为每笔业务所需要访问服务器的时间，单位为秒；
T为使用业务的时间，单位为秒；
R为调节因子，缺省值为1；
示意：
S=20（每天1000个用户发生20000笔业务）；
P=30（每笔业务需要访问服务器30秒）；
T=36000（每天工作10小时）；
R=2（缺省为1，复杂的业务系统可用2）；
计算得出的并发数为：（1000*0.8*20*30/(36000*0.2)）*2=133.33；
一、经典公式
1：一般来说，利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据
1）平均并发用户数为 C=nL/T
2）并发用户数峰值 C'=C+3*根号C
C是平均并发用户数，n是 Login session的数量，L是 Login session的平均长度，T是值考察的时间长度
C'是并发用户数峰值
举例1，假设系统A，该系统有3000个用户，平均每天大概有400个用户要访问该系统（可以从系统日志中获得），对于一个典型用户来说，一天之内用户从登陆到退出的平均时间为4小时，而在一天之内，用户只有在8小时内会使用该系统。
那么，
平均并发用户数为：C=400*4/8=200
并发用户数峰值为：C'=200+3*根号200=243
举例2，某公司为其170000名员工设计了一个薪酬系统，员工可进入该系统查询自己的薪酬信息，但并不是每个人都会使用这个系统，假设只有50%的人会定期用该系统，这些人里面有70%是在每个月的最后一周使用一次该系统，且平均使用系统时间为5分钟。
则一个月最后一周的平均并发用户数为（朝九晚五）：
n=170000*0.5*0.7/5=11900
C=11900*5/60/8=124
吞吐量计算为：F=Vu*R/T 单位为个/s
F为事务吞吐量，Vu为虚拟用户数个数，R为每个虚拟用户发出的请求数，T为处理这些请求所花费的时间
二、通用公式2：
对绝大多数场景，我们用（用户总量/统计时间）*影响因子（一般为3）来进行估算并发量
比如，以乘坐地铁为例子，每天乘坐人数为5万人次，每天早高峰是7到9点，晚高峰是6到7点，根据8/2原则，80%的乘客会在高峰期间乘坐地铁，则每秒到达地铁检票口的人数为50000*80%/（3*60*60）=3.7，约4人/S，考虑到安检，入口关闭等因素，实际堆积在检票口的人数肯定比这个要大，假定每个人需要3秒才能进站，那实际并发应为4人/s*3s=12，当然影响因子可以根据实际情况增大！
三、根据PV计算公式：
比如一个网站，每天的PV大概1000w，根据2/8原则，我们可以认为这1000w pv的80%是在一天的9个小时内完成的（人的精力有限），那么TPS为：
1000w*80%/(9*3600)=246.92个/s，取经验因子3，则并发量应为：
246.92*3=740
四、根据TPS估计：
公式为C=（Think time+1）*TPS
五、根据系统用户数计算：
并发用户数=系统最大在线用户数的8%到12%
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