asp并发量多少

ASPnet的并发量主要受服务器硬件、配置、网络环境等多种因素影响。具体并发量的大小，需要根据具体的应用场景和需求来进行评估和测试，不同的应用程序可能有不同的并发量要求。
如果是一些简单的网站或者小型应用，ASPnet能够支持的并发量可能较低，一般在几十到几百之间。但是对于一些高并发的应用，如电商平台、社交网站等，ASPnet需要支持数以万计的并发访问，需要采用分布式架构、负载均衡等技术手段进行优化和提升性能。
综上所述，ASPnet的并发量并没有一个固定的数值，需要根据具体情况进行评估和测试，并采取相应的优化措施来提高应用程序的性能和并发能力。

50个并发支持50个用户数。根据查询相关资料信息，50个并发数就只能有50个用户同时连上数据库，用共享的，就是用户多，数据库的并发量是有限制的，不能同时容纳上万上百万的同时连接量，程序中必须加载连接池，系统通过连接池来保持连接数，当一个网页被浏览，服务器就会和浏览者的浏览器建立链接，每个链接表示一个并发，当页面包含很多，并不是一个一个显示的，服务器会产生出多个链接同时发送文字和以提高浏览速度。

商城30万并发需要150以上台服务器。
一个tomcat节点推荐的最大线程数是150，你可以算一下要部署多少个节点。
按4核8G一个节点算吧。

注册用户50万 但同时在线人数呢 这个是要经过运营情况来说的，所以啊 这个流量还是不好计算，这样吧建议先用10兆流量 之后根据用户的增减适当的增带宽 这款服务器很适合你用的
戴尔1950 双至强5310（两颗CPU) 8G内存 双146G SAS硬盘 08年1215日配的机器 现在做活动 网通，双线机房任选 都是10兆独享带宽 12666万送产权 共两台数量有限 BGP机房带宽百供
硬盘还得再加点

你这样问是不正确的，总量20W的访问量，如果是平均到 24个小时的话，平均1小时不到1W，但是这种情况是绝对不会出现的。根据你的应用不同，每个时段访问量都会不同。
考察服务器是否满足需求，并发访问量才是最重要的一个参数。如果这20W在8小时就达到了，那么每小时就是2W多的并发访问，如果是6小时呢？如果是3小时呢？这种并发的访问量会急剧增加。假如是3小时吧，每小时你的服务器将达到接近7W的访问量，这个时候访问这台服务器的人会感觉非常卡，而你的服务主要是提供给这些人，那么小了来说，客户的体验会降低，说大了，人家根本就不想再访问你的服务器。无论是企业内部应用还是对外发布的应用，都会直接影响到你的业务。
而服务器的并发访问量只是其中的一个参数。假如是WEB应用，那么即使并发数量大，服务器的压力也比较小。但是假如是视频应用呢？ 你的服务器内部I/O以及网络将会承受比WEB更加大的压力。
所以我建议你仔细考虑并发数以及应用的种类这两方面。

在实际的性能测试中，经常接触到的与并发用户数相关的概念还包括“并发用户数”、“系统用户数”和“同时在线用户数”，下面用一个实际的例子来说明它们之间的差别。

假设有一个OA系统，该系统有2000个使用用户——这就是说，可能使用该OA系统的用户总数是2000名，这个概念就是“系统用户数”，该系统有一个“在线统计”功能（系统用一个全局变量记数所有已登录的用户），从在线统计功能中可以得到，最高峰时有500人在线（这个500就是一般所说的“同时在线人数”），那么，系统的并发用户数是多少呢？

根据我们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，在这500个“同时使用系统”的用户中，考察某一个时间点，在这个时间上，假设其中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。

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）则给出了并发用户数峰值的计算方式中，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：

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