美丽依然张
我们假设上图中的这些小人是严格按照这个逻辑到达系统的，那显然，系统的绝对并发用户数是 4。如果描述 1 秒内的并发用户数，那就是 16。是不是显而易见？
但是，在实际的系统中，用户通常是这样分配的：
也就是说，这些用户会分布在系统中不同的服务、网络等对象中。这时候”绝对并发“这个概念就难描述了，你说的是哪部分的绝对并发呢？
要说积分服务，那是 2；要说库存服务，那是 5；要说订单服务，它自己是 5 个请求正在处理，但同时它又 hold 住了 5 个到库存服务的链接，因为要等着它返回之后，再返回给前端。所以将绝对并发细分下去之后，你会发现头都大了，不知道要描述什么了。
有人说，我们可以通过 CPU 啊，I/O 啊，或者内存来描述绝对并发，来看 CPU 在同一时刻处理的任务数。如果是这样的话，绝对并发还用算吗？那肯定是 CPU 的个数呀。有人说 CPU 1ns 就可以处理好多个任务了，这里的 1ns 也是时间段呀。要说绝对的某个时刻，任务数肯定不会大于 CPU 物理个数。
所以“绝对并发”这个概念，不管是用来描述硬件细化的层面，还是用来描述业务逻辑的层面，都是没什么意义的。
我们只要描述并发就好了，不用有“相对”和“绝对”的概念，这样可以简化沟通，也不会出错。
那么如何来描述上面的并发用户数呢？在这里我建议用 TPS 来承载“并发”这个概念。
并发数是 16TPS，就是 1 秒内整个系统处理了 16 个事务。
这样描述就够了，别纠结。
那么新问题又来了，在线用户数和并发用户数应该如何算呢？下面我们接着来看示意图：
如上图所示，总共有 32 个用户进入了系统，但是绿色的用户并没有任何动作，那么显然，在线用户数是 32 个，并发用户数是 16 个，这时的并发度就是 50%。
但在一个系统中，通常都是下面这个样子的。
为了能 hold 住更多的用户，我们通常都会把一些数据放到 Redis 这样的缓存服务器中。所以在线用户数怎么算呢，如果仅从上面这种简单的图来看的话，其实就是缓存服务器能有多大，能 hold 住多少用户需要的数据。
最多再加上在超时路上的用户数。如下所示：
所以我们要是想知道在线的最大的用户数是多少，对于一个设计逻辑清晰的系统来说，不用测试就可以知道，直接拿缓存的内存来算就可以了。
假设一个用户进入系统之后，需要用 10k 内存来维护一个用户的信息，那么 10G 的内存就能 hold 住 1,048,576 个用户的数据，这就是最大在线用户数了。在实际的项目中，我们还会将超时放在一起来考虑。
但并发用户数不同，他们需要在系统中执行某个动作。我们要测试的重中之重，就是统计这些正在执行动作的并发用户数。
当我们统计生产环境中的在线用户数时，并发用户数也是要同时统计的。这里会涉及到一个概念：并发度。
要想计算并发用户和在线用户数之间的关系，都需要有并发度。
做性能的人都知道，我们有时会接到一个需求，那就是一定要测试出来 系统最大在线用户数是多少。 这个需求怎么做呢？
很多人都是通过加思考时间（有的压力工具中叫等待时间，Sleep 时间）来保持用户与系统之间的 session 不断，但实际上的并发度非常非常低。
我曾经看到一个小伙，在一台 4C8G 的笔记本上用 LoadRunner 跑了 1 万个用户，里面的 error 疯狂上涨，当然正常的事务也有。我问他，你这个场景有什么意义，这么多错？他说，老板要一个最大在线用户数。我说你这些都错了呀。他说，没事，我要的是 Running User 能达到最大就行，给老板交差。我只能默默地离开了。
这里有一个比较严重的理解误区，那就是压力工具中的线程或用户数到底是不是用来描述性能表现的？我们通过一个示意图来说明：
通过这个图，我们可以看到一个简单的计算逻辑：
而我们通常说的“并发”这个词，依赖 TPS 来承载的时候，指的都是 Server 端的处理能力，并不是压力工具上的并发线程数。在上面的例子中，我们说的并发就是指服务器上 100TPS 的处理能力，而不是指 5 个压力机的并发线程数。请你切记这一点，以免沟通障碍。
所以，我一直在强调一点，这是一个基础的知识：不要在意你用的是什么压力工具，只要在意你服务端的处理能力就可以了。
上面说了这么多，我们现在来看一个实例。这个例子很简单，就是： JMeter（1 个线程） - Nginx - Tomcat - MySQL 通过上面的逻辑，我们先来看看 JMeter 的处理情况：
我们可以看到，JMeter 的平均响应时间基本都在 5ms，因为只有一个压力机线程，所以它的 TPS 应该接近 1000ms/5ms=200TPS。从测试结果上来看，也确实是接近的。有人说为什么会少一点？因为这里算的是平均数，并且这个数据是 30s 刷新一次，用 30 秒的时间内完成的事务数除以 30s 得到的，但是如果事务还没有完成，就不会计算在内了；同时，如果在这段时间内有一两个时间长的事务，也会拉低 TPS。
那么对于服务端呢，我们来看看服务端线程的工作情况。
可以看到在服务端，我开了 5 个线程，但是服务端并没有一直干活，只有一个在干活的，其他的都处于空闲状态。 这是一种很合理的状态。但是你需要注意的是，这种合理的状态并不一定是对的性能状态。
下面我们换一下场景，在压力机上启动 10 个线程。结果如下：
平均响应时间在 25ms，我们来计算一处，(1000ms/25ms)*10=400TPS，而最新刷出来的一条是 396.2，是不是非常合理？
同样是 5 个线程，现在就忙了很多。
如果要有公式的话，这个计算公式将非常简单：
对于压力工具来说，只要不报错，我们就关心 TPS 和响应时间就可以了，因为 TPS 反应出来的是和服务器对应的处理能力，至少压力线程数是多少，并不关键。我想这时会有人能想起来 JMeter 的 BIO 和 AIO 之争吧。
你也许会说，这个我理解了，服务端有多少个线程，就可以支持多少个压力机上的并发线程。但是这取决于 TPS 有多少，如果服务端处理的快，那压力机的并发线程就可以更多一些。
这个逻辑看似很合理，但是通常服务端都是有业务逻辑的，既然有业务逻辑，显然不会比压力机快。
应该说，服务端需要更多的线程来处理压力机线程发过来的请求。所以我们用几台压力机就可以压几十台服务端的性能了。
如果在一个微服务的系统中，因为每个服务都只做一件事情，拆分得很细，我们要注意整个系统的容量水位，而不是看某一个服务的能力，这就是拉平整个系统的容量。
我曾经看一个人做压力的时候，压力工具中要使用 4000 个线程，结果给服务端的 Tomcat 上也配置了 4000 个线程，结果 Tomcat 一启动，稍微有点访问，CS 就特别高，结果导致请求没处理多少，自己倒浪费了不少 CPU。
通过示意图和示例，我描述了在线用户数、并发用户数、TPS（这里我们假设了一个用户只对应一个事务）、响应时间之间的关系。有几点需要强调：
土耳其电信
并发症的英文是：complicationn。
1、并发症是医学上的概念，指原有疾病在发生、发展的过程中引起的另外一种疾病，或者另外一个系统脏器功能不全的症状发生，也就是后者作为前者的并发症而出现。
2、例如消化性溃疡，可能是幽门梗阻、胃穿孔和上消化道出血等并发症的出现。
3、双语例句
1、The late complications includes skin。
他的病因肺炎并发症而变得更严重。
2、His disease was complicated by pneumonia。
并发症使他痊愈的希望破灭了。
3、The complication snuffed out his hope of recovery。
胎儿期并发症可能影响婴儿的健康。
4、Antenatal complications can affect a baby's health。
病人因出现并发症而死亡。
yf只想依赖祢
我把在v2上发的帖子下面的评论摘抄下来 原帖: 两个说的比较详细的回答: 回答1: 一个工厂(worker)有一个员工(单进(线)程)，为了提高效率，请多了几个员工一起工作(单 worker 多进程) 为了防止这个工厂断电无法工作，那么多建了几个工厂，每个工厂有多个员工(多 worker 多进程) 实际上都是在实现并发 单 worker 可以开 n 个进程进行工作，一个 worker 挂了往往所有进程都会挂掉 多 worker 假设为 m 个，可以理解为分布式，为了防止一个 worker 挂了(或者性能不足等原因)，导致无法工作 那么能够并发处理的任务数量理论上为 m * n 一般 worker(不仅 celery,很多设计都是这样)指一个调度主进程 + 多个子工作进程 一个 worker 有什么缺点： 比较常见的是在不同机器部署多个 worker 在不考虑机器和进程挂掉但情况，其实一个 worker 开 8 个进程和 2 个 worker 每个开 4 个进程的效率是接近的 回答2: celery 里面的-c 参数指定的是并发度，而-P 参数指定并发的实现方式，有 prefork (default)、eventlet、gevent 等，prefork 就是多进程的方式去实现并发。 你理解的多 worker 对应到多个进程，每个 worker （进程）自己内部还能并发是 gunicorn 的方式。gunicorn 的-w 参数指定有几个 worker （即几个进程），-k 参数指定每个 worker 的并发方式，可以是多线程或者多协程，也可以指定为 sync，表示 worker 是同步的，即不能并发。 比如 gunicorn 的-w 10 -k sync 和 celery 的-c 10 -P prefork 是等价的，都是创建 10 个进程去做并发，并发度最高就是 10。 再例如 celery 的-c 10 -P gevent 表示创建 10 个 gevent 协程去做并发，最高并发度也是 10。而 gunicorn 的-w 10 -k gevent，表示的是创建 10 个进程，且每个进程都是 gevent 异步的，这个并发度就很高了。
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