百万并发-100个并发需要多少带宽

您的意思是用户总数或并发访问的数量，如果这是用户总数，则并发访问的数量应该很小，并且不需要太多带宽。 如果是同时访问的次数，就是这样。 假设平均页面大小为30K，要求每个页面在两秒内打开，因此每个页面必须以大于或等于15k/s的速度传输，有200个用户，总速度必须大于或等于15k/s*200=300k/s，因此带宽必须大于或等于3M，如果要求更严格，页面必须在一秒内打开，那么带宽必须大于或等于30k/s，600，或6M。

记住，页面大小的单位是字节，而不是位，带宽的单位是位，需要乘以8、 。

百万并发：1.1000万用户可能造成的并发数量是多少

计算公式1、平均并发用户数

丙=nL/T架构设计。

式中，C为平均并发用户数，n为平均每天用户数，L为用户一天内登录到退出的平均时间（操作的平均时间），T为检查时间长度（用户一天内使用系统的时间）

计算公式2、并发用户数峰值redis缓存原理图解。

丙unk3≈丙3根

其中C‘是指并发用户的峰值数量，C是并发用户的平均数量。

给定这两个公式，让我们假设100万用户可能有并发情况

每天=100万用户redis缓存使用方法。

假设该服务被用作网上银行操作，L=一天内从登录到退出的平均时间设置为（5分钟），T假设每天早上8点到12点都有用户访问。 持续16小时或960分钟。(我们假设这个用户数量是每天访问系统的平均用户数量，如果它是用户总数，那么我们需要计算出100万用户和平均每天有多少用户访问。 )

C=*5/960=(即。 每分钟52083、33)

3、并发用户高峰

C≈52083、33*根52083、33=52083、33*228、22=52767、

百万并发：关于数据库，有个十万级、百万级数据库概念，请问十万、百万指的是什么？

我觉得这个分区是从数据量出发的。

是你的数据表，可以达到100以上，然后对这个数据量进行操作。

数据记录数，因为，前段的并发方式是httpd，而并发性又不会造成数据库瓶颈，大数据库的读写可以分开读写，缓存可以解决不及时更新的数据，10万级、百万级数据库会有查询慢的问题，大数据查询特别是像那种链接查询和各种条件查询都会很慢这是数据库的瓶颈当然可以分为表等解决。

并发数据。

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