并发用户数，是软件系统性能需求与性能测试最常用、最重要的指标之一。它既包含了业务层面也包含后端服务器层面的两层含义。

业务层面的并发用户数，指的是实际使用系统的用户总数。但是，单靠这个指标并不能反映系统实际承载的压力，我们还要结合用户行为模型才能得到系统实际承载的压力。

后端服务器层面的并发用户数，指的是“同时向服务器发送请求的数量”，直接反映了系统实际承载的压力。

在实际的性能测试中，测试人员往往只能拿到性能需求的宏观数据，比如“系统并发用户数需要达到1w”或者是“根据目前系统的数据分析系统当前最大的在线用户数是1w”。此时就需要性能测试人员对需求进一步提取与细分，以得到明确的系统性能需求指标。具体分析如下：

1、系统并发的用户数中是否全部的用户同时对服务器发起请求，既为实际的并发用户数。

2、系统并发用户数行为是否按一定比例分布，分布的比例是多少（如30%用户在浏览，20%用户填写信息、40%只是登录后什么都不干,10%的用户正在提交订单），通过分析可以得出实际的并发用户数。

3、若需求给出的是实际要求的并发用户数，则可以通过用户的行为模型设计性能测试场景。

4、并发用户是否是对单一业务场景。

用户行为模型分析在性能测试中是关键的步骤，获得精准的用户行为模式，是除了获取性能需求外，最困难的工作。

获取用户行为模式的方法：

1、如果系统已经上线运行，则采用系统日志分析法获取用户行为统计和峰值并发量等重要信息；

2、对于一个全新系统来说，通常是参考行业中类似系统的统计信息来建模，然后分析。

通常响应时间反映了软件系统完成某个操作所需要的时间，其标准定义是“应用系统从请求发出开始，到客户端接收到最后一个字节数据所消耗的时间”，是用户视角软件性能的主要体现。

响应时间，可以分为前端展现时间和系统响应时间两部分。

前端展现时间定义

前端展现时间，又称呈现时间，取决于客户端收到服务器返回的数据后渲染页面所消耗的时间；

前端展现时间分析

对于web端前端的呈现时间可以使用Chrome浏览器的开发者工具中的Performance进行分析。

前端呈现时间主要是在执行JavaScript以及页面渲染上。

系统响应时间，又可以进一步划分为 Web 服务器时间、应用服务器处理时间、数据库时间，以及各服务器间通信的网络时间。

在性能测试中比较关注的还是服务响应时间。

通常性能需求中只会包含用户的直观感受的时间，如首页加载时间少于3s，性能测试人员需要将需求做进一步的细分，需要考虑不同情况下的系统响应时间表现，比如收首次访问的响应时间、有缓存时的响应时间、系统在不同负载下的响应时间。

系统吞吐量，是最能直接体现软件系统负载承受能力的指标。

对性能测试而言，通常用“Requests/Second”、“Pages/Second”、“Bytes/Second”来衡量吞吐量。从业务的角度来讲，吞吐量也可以用单位时间的业务处理数量来衡量。

“Bytes/Second”和“Pages/Second”表示的吞吐量，主要受网络设置、服务器架构、应用服务器制约；

“Requests/Second”表示的吞吐量，主要受应用服务器和应用本身实现的制约。

特别注意：吞吐量可以反映服务器承受负载的情况，但在不同并发用户数的场景下，即使系统具有相同的吞吐量，但是得到的系统性能瓶颈也会相差甚远。

举个例子：

第一个场景100个并发用户，每一个用户每一秒对服务器发送一个请求，则吞吐量为100r/s。第二个场景1000个并发用户数，每个用户每隔10秒对对服务器发送一个请求，则吞吐量也是100r/s。显然这两个数据是不能一概而论的，对系统吞吐量的分析需要根据实际的性能测试场景（需要根据实际情况组合并发用户数、响应时间这两个指标）进行分析。

吞吐量是可以由不同计算方式，在性能测试需求分析过程中就需要明确定义系统吞吐量的计算方式并与业务、产品、开发进行信息同步，以确团队的每一个人都能明确知晓系统吞吐量的表示方式。

注：部分内容参考极客时间的《软件测试52讲》