以下内容结合了其他网友发表的内容，首先再次表示感谢。
假设一个系统有2000个使用者（对于一般的企业系统，这个概念比较简单，就是指数据库中的用户总数，但对于网站型的系统而言，相对较为复杂，一般为注册用户和游客的总和），也就是说，该系统的用户总数是2000名，这个概念表示的是“系统用户数”。如果该系统具有“ 在线统计”功能，该功能一般用于记录系统中所有已经登录的用户（当然如果有一些系统功能同时也提供给未登录的用户使用，那么未登录的当前使用者也应记录进来），如果根据此统计结果得到最高峰时有500人在线，那么这个500就是所说的“同时在线用户数”。
根据对业务并发用户数的定义，这500就是整个系统使用时最大的业务并发用户数。当然，500这个数值只是表明在最高峰时刻有500个用户登录了系统，并不表示实际服务器承受的压力。因为服务器承受的压力还与具体的用户访问模式相关。例如，考察具体的某一个时间点，在这500个“同时在线用户数”中，其中40%的用户在较有兴致地看系统公告（注意：“看”这个动作是不会对服务端产生任何负担的），20%的用户在填写复杂的表格（对用户填写的表格来说，只有在“提交”的时刻才会向服务端发送请求，填写过程是不对服务端构成压力的），20%部分用户在发呆（也就是什么也没有做），剩下的 20%用户在不停地从一个页面跳转到另一个页面——在这种场景下，可以说，只有20%的用户真正对服务器构成了压力。因此，从上面的例子中可以看出，服务器实际承受的压力不只取决于业务并发用户数，还取决于用户的业务场景。
在实际的性能测试工作中，测试人员一般比较关心的是业务并发用户数，也就是从业务角度关注究竟应该设置多少个并发数比较合理，因此，在后面的讨论中，也是主要针对业务并发用户数进行讨论，而且为了方便，直接将业务并发用户数称为并发用户数。
（1） 计算平均的并发用户数： C = nL/T
（2） 并发用户数峰值： C’ ≈ C+3根号C
公式（1）中C是平均的并发用户数；n是login session的数量；L是login session的平均长度；T指考察的时间段长度。
公式（2）给出了并发用户数峰值的计算方式，其中C’指并发用户数的峰值，C就是公式（1）中得到的平均的并发用户数。该公式的得出是假设用户的login session产生符合泊松分布而估算得到的。
实例：
假设有一个OA系统，该系统有3000个用户，平均每天大约有400个用户要访问该系统，对一个典型用户来说，一天之内用户从登录到退出该系统的平均时间为4小时，在一天的时间内，用户只在8小时内使用该系统。
则根据公式（1）和公式（2），可以得到：
C = 400*4/8 = 200
C’≈200+3*根号200 = 242
以下是测试所需的一些常用公式，仅供参考
F=VU * R / T R = T / TS
其中F为吞吐量，VU表示虚拟用户个数，R表示每个虚拟用户发出的请求数，T表示性能测试所用的时间，TS为用户思考时间 。