问题二：并发数是什么意思 并发数
并发数，计算机网络术语，是指同时访问服务器站点的链接数。
由于虚拟主机是建立在每台服务器多用户的基础上的，也就是多个用户共同使用一台服务器。为了避免同一台服务器上的某一个用户的IIS链接人数过多或占用服务器资源过多而影响其它用户的正常使用，所以，目前所有虚拟空间提供商都对单个用户的IIS链接数，流量及服务器进程占用CPU的比率进行了相应的限制。 当某一个用户的站点超出了服务器上的设制后，访问站点时就会出现服务器忙，或目前访问该站点的人数过多，超出了WEB的处理能力等相关错误提示。
问题三：什么是服务器并发量？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 *** 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 *** 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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问题四：并发量是什么意思 就是同时登录的用户太多了,超过的系统可以承载的最大数量
问题五：服务器的并发是什么意思,怎么计算的! 服务器并发指的是多个用户同时访问数据库中的同一字段的行为。这样的用户行为对于服务器的性能是一种考验。
但是，再好的服务器也有自己的性能上限，当并发用户数过多的时候，再好的服务器也支持不住。事实上，我们在生活中经常能遇到由于并发用户过多而导致的系统缓慢甚至瘫痪现象。比方说，很多使用过那些在线考试报名系统的朋友都会发现，半夜登录系统报名比白天登录系统报名要容，网页反应速度也要快一些，这就是由于晚上的并发用户数比较小的原因。
对于IT运维人员来说服务器并发是恐怖的，因为服务器的最大用户并发数并不是IT运维人员所能控制的，我们能做到的只是采用各种手段来提升系统的性能，提升服务器的性能利用率。
问题六：什么叫产品的最大并发数？ 最大并发数,顾名思义就是同时登陆该网址的最大人数, 或服务器同时接收下载的最大数量
并发连接数太大，对整体网络环境的稳定性有害,这是网站采取的一种限制手段没有其他的方法,只有等人少的时候下载了
问题七：网站服务器的并发是什么意思 并发，就是同时的链接
你可以理解为，同一秒钟，同时链接网络的客户端数量
当然准确的意义上是毫秒或者更低，
重在一个同时的概念
问题八：当前用户并发数已满是什么意思 就是同时登录的用户太多了,超过的系统可以承载的最大数量
问题九：oracle的并发量和事物量是什么意思 并发量 可以理解为 同一时刻 ACTIVE的SESSION数量 查看V$SESSION即可看到
事物量当然就是V$TRANSACTION中的数量
问题十：网站的最大并发数是如何估算的 并发用户数的计算公式 系统用户数：系统额定的用户数量，如一个OA系统，可能使用该系统的用户总数是2000个，那么这个数量，就是系统用户数 同时在线用户数：在一定的时间范围内，最大的同时在线用户数量 平均并发用户数的计算： C=nL / T 其中C是平均的并发用户数，n是平均每天访问用户数，L是一天内用户从登录到退出的平均时间（ *** 作平均时间），T是考察时间长度（一天内多长时间有用户使用系统） 并发用户数峰值计算： C^约等于C + 3根号C 其中C^是并发用户峰值，C是平均并发用户数，该公式遵循泊松分布理论服务程序最为关键的设计是并发服务模型，当前有以下几种典型的模型：
- 单进程服务，使用非阻塞IO
使用一个进程服务多个客户，通常与客户通信的套接字设置为非阻塞的，阻塞只发生在select()、poll()、epoll_wait()等系统调用上面。这是一种行之有效的单进程状态机式服务方式，已被广泛采用。
缺点是它无法利用SMP(对称多处理器)的优势，除非启动多个进程。此外，它尝试就绪的IO文件描述符后，立即从系统调用返回，这会导致大量的系统调用发生，尤其是在较慢的字节传输时。
select()本身的实现也是有局限的：能打开的文件描述符最多不能超过FD_SETSIZE，很容易耗尽；每次从select()返回的描述符组中扫描就绪的描述符需要时间，如果就绪的描述符在末尾时更是如此（epoll特别彻底修复了这个问题）。
- 多进程服务，使用阻塞IO
也称作 accept/fork 模型，每当有客户连线时产生一个新的进程为之服务。这种方式有时是必要的，比如可以通过 *** 作系统获得良好的内存保护，可以以不同的用户身份运行程序，可以让服务运行在不同的目录下面。但是它的缺点也很明显：进程比较占资源，进程切换开销太大，共享某些信息比较麻烦。Apache 13就使用了这种模型，MaxClients数很容易就可以达到。
- 多线程服务，使用阻塞IO
也称之 accept/pthread_create模型，有新客户来时创建一个服务线程而不是服务进程。这解决了多进程服务的一些问题，比如它占用资源少，信息共享方便。但是麻烦在于线程仍有可能消耗光，线程切换也需要开销。
- 混合服务方式
所谓的混合服务方式，以打破服务方和客户方之间严格的1:1关系。基本做法是：
新客户到来时创建新的工作线程，当该工作线程检测到网络IO会有延迟时停止处理过程，返回给Server一个延迟处理状态，同时告诉 Server被延迟的文件描述符，延迟超时时间。Server会在合适的时候返回工作线程继续处理。注意这里的工作线程不是通过 pthread_create()创建的，而是被包装在专门用于处理延迟工作的函数里。
这里还有一个问题，工作线程如何检测网络IO会有延迟？方法有很多，比如设置较短的超时时间调用poll()，或者甚至使用非阻塞IO。如果是套接字，可以设置SO_RCVTIMEO和SO_SNDTIMEO选项，这样更有效率。
除了延迟线程，Server还应提供了未完成线程的支持。
如有有特别耗费时间的 *** 作，你可以在完成部分工作后停止处理，返回给Server一个未完成状态。这样Server会检查工作队列是否有别的线程，如果有则让它们运行，否则让该工作线程继续处理，这可以防止某些线程挨饿。
典型的一个混合服务模型开源实现ServerKit
Serverkit的这些线程支持功能可简化我们的服务程序设计，效率上应该也是有保证的。
2 队列(queue)
ServerKit提供的队列是一个单向链表，队列的存取是原子 *** 作，如果只有一个执行单元建议不要用，因为原子 *** 作的开销较大。
3 堆(heap)
malloc()分配内存有一定的局限，比如在多线程的环境里，需要序列化内存分配 *** 作。ServerKit提供的堆管理函数，可快速分配内存，可有效减少分配内存的序列化 *** 作，堆的大小可动态增长，堆有引用计数，这些特征比较适合多线程环境。目前ServerKit堆的最大局限是分配单元必须是固定大小。
4 日志记录
日志被保存在队列，有一个专门的线程处理队列中的日志记录：它或者调用syslog()写进系统日志，或者通过UDP直接写到远程机器。后者更有效。
5 读写锁
GNU libc也在pthreads库里实现了读写锁，如果定义了__USE_UNIX98就可以使用。不过ServerKit还提供了读写锁互相转换的函数，这使得锁的应用更为d性。比如拥有读锁的若干个线程对同一个hash表进行检索，其中一个线程检索到了数据，此时需要修改它，一种办法是获取写锁，但这会导致释放读锁和获取写锁之间存在时间窗，另一种办法是使用ServerKit提供的函数把读锁转换成写锁，无疑这种方式更有效率。
除了以上这些功能，ServerKit还提供了数据库连接池的管理（当前只支持MySQL）和序列化（Sequences），如感兴趣可参见相关的API文档。
二、ServerKit服务模块编写
ServerKit由3部分组成：server程序，负责加载服务模块、解析配置文件、建立数据库连接池；libserver，动态链接库，提供所有功能的库支持，包括server本身也是调用这个库写的；API，编程接口，你编写的服务模块和ServerKit框架进行对话的接口。
ServerKit需要libConfuse解析配置文件，所以出了安装ServerKit，还需要安装libConfuse。关于libConfuse可参考 >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 *** 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 *** 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。
285-104-1346有多个 CPU 可用。单核机器上多线程的优势不明显。
线程间有共享数据。如果没有共享数据，用模型 3b 就行。虽然我们应该把线程间的共享数据降到最低，但不代表没有；
共享的数据是可以修改的，而不是静态的常量表。如果数据不能修改，那么可以在进程间用 shared memory，模式 3 就能胜任；
提供非均质的服务。即，事件的响应有优先级差异，我们可以用专门的线程来处理优先级高的事件。防止优先级反转；
latency 和 throughput 同样重要，不是逻辑简单的 IO bound 或 CPU bound 程序；
利用异步 *** 作。比如 logging。无论往磁盘写 log file，还是往 log server 发送消息都不应该阻塞 critical path；
能 scale up。一个好的多线程程序应该能享受增加 CPU 数目带来的好处，目前主流是 8 核，很快就会用到 16 核的机器了。
具有可预测的性能。随着负载增加，性能缓慢下降，超过某个临界点之后急速下降。线程数目一般不随负载变化。
多线程能有效地划分责任与功能，让每个线程的逻辑比较简单，任务单一，便于编码。而不是把所有逻辑都塞到一个 event loop 里，就像 Win32 SDK 程序那样。
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