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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%