個人的一些理解。僅供參考。首先我基於對你的理解是的是“首頁併發訪問數”（如果理解不對，是首頁併發使用者數，也可以根據下面理解轉換）你只提到了首頁，訪問首頁只是業務場景之一，需要你考量所有業務場景。不同網站的業務場景不同。所以你需要根據以下理解，得出自己網站的場景和計算結果。一些給出涉及概念：1.業務併發使用者數；2.最大併發訪問數；3.系統使用者數；4.同時線上使用者數；假設一個OA系統有1000使用者，這是系統使用者數；最高峰同時有500人線上，是“同時線上人數”，也稱作“最大業務併發使用者數”；500個同時使用系統使用者中20%檢視系統公告，不構成壓力；20%填寫表格（只在提交時才會請求，填寫對伺服器不構成壓力）；40%在發呆（什麼都沒做）；20%使用者不停從一個頁面跳轉另一個頁面（只有這20%對伺服器產生了壓力）。說明伺服器實際壓力，能承受的最大併發訪問數，既取決於業務併發使用者數，還取決於使用者的業務場景，這些可以透過對伺服器日誌的分析得到。一般只需要分析出典型業務（使用者常用，最關注的業務操作）給出一個估算業務併發使用者數的公式（測試人員一般只關心業務併發使用者數）C=nL/T C^=C+3×(C的平方根)C是平均的業務併發使用者數、n是login session的數量、L是login session的平均長度、T是指考察的時間段長度、C^是指業務併發使用者數的峰值。該公式的得出是假設使用者的login session產生符合泊松分佈而估算得到。假設OA系統有1000使用者，每天400個使用者發訪問，每個登入到退出平均時間2小時，在1天時間內使用者只在8小時內使用該系統。C=400×2/8=100C^=100+3×(100的平方根)=100+3×10=130另外，如果知道平均每個使用者發出的請求數u，則系統吞吐量可以估算為u×C請注意：精確估算，還要考慮使用者業務操作存在一定的時間集中性（比如上班後1小時內是OA系統高峰期），採用公式計算仍然會存在偏差。針對例子OA系統可以把1小時設定為考察時間的粒度，將一天8小時劃分為8個區間，這樣可以解決業務操作存在集中性問題，更趨於精準，偏差更小。
個人的一些理解。僅供參考。首先我基於對你的理解是的是“首頁併發訪問數”（如果理解不對，是首頁併發使用者數，也可以根據下面理解轉換）你只提到了首頁，訪問首頁只是業務場景之一，需要你考量所有業務場景。不同網站的業務場景不同。所以你需要根據以下理解，得出自己網站的場景和計算結果。一些給出涉及概念：1.業務併發使用者數；2.最大併發訪問數；3.系統使用者數；4.同時線上使用者數；假設一個OA系統有1000使用者，這是系統使用者數；最高峰同時有500人線上，是“同時線上人數”，也稱作“最大業務併發使用者數”；500個同時使用系統使用者中20%檢視系統公告，不構成壓力；20%填寫表格（只在提交時才會請求，填寫對伺服器不構成壓力）；40%在發呆（什麼都沒做）；20%使用者不停從一個頁面跳轉另一個頁面（只有這20%對伺服器產生了壓力）。說明伺服器實際壓力，能承受的最大併發訪問數，既取決於業務併發使用者數，還取決於使用者的業務場景，這些可以透過對伺服器日誌的分析得到。一般只需要分析出典型業務（使用者常用，最關注的業務操作）給出一個估算業務併發使用者數的公式（測試人員一般只關心業務併發使用者數）C=nL/T C^=C+3×(C的平方根)C是平均的業務併發使用者數、n是login session的數量、L是login session的平均長度、T是指考察的時間段長度、C^是指業務併發使用者數的峰值。該公式的得出是假設使用者的login session產生符合泊松分佈而估算得到。假設OA系統有1000使用者，每天400個使用者發訪問，每個登入到退出平均時間2小時，在1天時間內使用者只在8小時內使用該系統。C=400×2/8=100C^=100+3×(100的平方根)=100+3×10=130另外，如果知道平均每個使用者發出的請求數u，則系統吞吐量可以估算為u×C請注意：精確估算，還要考慮使用者業務操作存在一定的時間集中性（比如上班後1小時內是OA系統高峰期），採用公式計算仍然會存在偏差。針對例子OA系統可以把1小時設定為考察時間的粒度，將一天8小時劃分為8個區間，這樣可以解決業務操作存在集中性問題，更趨於精準，偏差更小。