Parallele Nutzer – die Kunst der Berechnung

Die Meisten dürften den Begriff Parallele Nutzer (Concurrent User) kennen. Im Bereich des Last- und Performancetests wird die Zahl Parallele Nutzer gern als Maß aller Dinge herangezogen. Dabei tauchen gern astronomische Zahlen auf, die beim genauen Hinsehen oft überhaupt nicht überprüfbar sind. Leider sind diese Zahlen oft auch ein Verkaufsargument für völlig überpreiste Software.

Mit diesem Blogeintrag möchte ich gern einige Mythen und Missverständnisse aufklären und Licht in die Welt der Parallelen Nutzer bringen. Meinungen, Einwände und natürlich auch Zustimmung dürfen gern als Kommentar verewigt werden.

Fangen wir mit einigen Grundbegriffen an, damit wir alles über das Gleiche reden. Da wir uns als Firma meist in den Bereichen Internet und Ecommerce bewegen, sind natürlich Beispiele auf Webshops bezogen. Das Thema ist natürlich nicht auf Ecommerce-Lasttests beschränkt.

Die Begriffe

  • Visit: Als Visit wird ein zusammenhängender Besuch einer Webpräsenz bezeichnet. Der Visit hat eine Dauer (erstes Byte, erster Request bis letztes Byte, letzter Request). Ein Besuch besteht aus einem oder mehreren Pageviews. Zwischen den einzelnen Pageviews liegt die Denkzeit (Thinktime).
  • Session: Technischer Begriff oder technische Repräsentation eines Visits. Oft werden Visit und Session als Synonyme benutzt.
  • Pageview: Der Aufruf einer URL oder Webseite (auch Page-Impression). Ein Pageview kann eine Vielzahl mehrerer technischer Requests nach sich ziehen (Html, CSS, Javascript, Bilder etc.), aber besteht immer mindestens aus einem Request.
  • Request: Anfrage an einen Server, im Falle von Webapplikationen in den meisten Fällen unter Nutzung der Protokolle HTTP/HTTPS. Der zurückgelieferte Inhalt kann HTML, CSS oder Javascript sein, es können Bilder oder Videos, Flash oder Silverlight Applikationen ausgeliefert werden. Über HTTP lässt sich fast alles transportieren.
  • Thinktime/Denkzeit: Abstand zwischen zwei Pageviews innerhalb eines Visits.
  • Szenario: Ablauf eines Visits im Sinne eines Usecases (zum Beispiel Suchen oder Bestellen oder auch beides). Szenarien repräsentieren oft abgebildete Testfälle, die als Lasttest ausgeführt werden sollen.
  • Parallele Nutzer: So genau wissen wir das jetzt noch nicht…

Der Last- und Performancetest

Ein Lasttest bildet die existierende Realität ab oder will eine Zukunftserwartung widerspiegeln. In beiden Fällen ist es nicht möglich, mit vertretbarem Aufwand alle Möglichkeiten abzudecken, sie sich ergeben oder vorstellbar sind. Die Wege durch einen Webshop sind vielfältig und eigentlich gibt es eine unendliche Anzahl davon. Aus diesem Grund wählt man zuerst die typischsten Testcases aus und formt diese in Szenarien um. Im Falle eines Szenarios wird in den meisten Fällen nur davon ausgegangen, dass es sich um einen isolierten Visit handelt, der die Vorgänge des Testcases wiederholt und damit definierte (auch zufällige Daten sind definiert) nutzt.

Als Beispiel nehmen wir drei Szenarien: Ein Besucher, der sich nur umschaut (Browsing); ein Besucher, der interessante Produkte in den Warenkorb legt (Add2Cart) und einen Besteller, der seinen zusammengestellten Warenkorb auch nach Hause geliefert bekommen möchte (Order). Für unser Beispiel registriert sich der Nutzer nicht, er kauft also anonym ein bzw. ohne Nutzung einer Registrierung.

Die Nutzer müssen alle Grundschritte durchführen, um ihrem Szenario gerecht zu werden:

Browsing-User

  1. Homepage
  2. Auswahl eines Kataloges
  3. Auswahl eines Unterkataloges
  4. Auswahl eines Produktes

Add2Cart

  1. Browsing 1.-4.
  2. Produkt in den Warenkorb legen

Order

  1. Add2Cart 1.-2.
  2. Checkout beginnen
  3. Adressen eingeben
  4. Zahlungsmethode wählen
  5. Lieferart wählen
  6. Bestellung bestätigen

Die erste Herausforderung besteht in der Wahl der Inhalte für die einzelnen Aktionen. Soll es immer das gleich Produkt sein, immer die gleichen Katalog, sollen Mengen variiert werden, Warenkorbgrössen usw… Allein diese drei Szenarien bieten sich unendliche Variationsmöglichkeiten. Aber bleiben wir zunächst bei den Grundschritten und einfach nur beim einfachen Browsing.

Die Parallelen Nutzer

Die einmalige Ausführung eines Browsing wäre im Rahmen eines Tests gegen den Server ein Visit, bestehend aus 4 Pageviews, mit ggf. weiteren Requests für statische Inhalte. Wird der Test zweimal ausgeführt und alle Daten und Verbindungen (Cookies, HTTP-Keep-Alive, Browsercache) zurückgesetzt, so ergibt sich ein weiterer Visit. Führt man diese beiden Visits jetzt unabhängig parallel aus, dann ergeben sich zwei parallele Nutzer, wobei Nutzer hier umgangssprachlich zu verstehen ist, eigentlich sind es parallele Visits. Ich selbst bevorzuge den Begriff Visits.

Unsere beiden Visits führen nun jeweils vier Pageviews aus. Macht also insgesamt 8. Da jeder Pageview eine Grundlaufzeit im Server hat, sagen wir 1 Sekunde, dauert also ein Visit mindestens 4 Sekunden. D.h. wenn ein Nutzer seine Visits eine Stunde lang wiederholen würde, dann hätte er 3.600 Sekunden / 4 Sekunden pro Visit = 900 Visits absolviert. Zwei Nutzer gleichzeitig also 1.800 Visits, insgesamt dann 1.800 Visits x 4 Pageviews pro Visit = 7.200 Pageviews.

Die Denkzeiten

Nun sind natürlich die wenigstens Nutzer so zügig unterwegs und deswegen werden oft Denkzeiten/Thinktimes eingerechnet. Die durchschnittliche Denkzeit dürfte momentan im Schnitt (je nach Webauftritt natürlich) bei ca. 10-20 Sekunden liegen. Früher waren es eher 40 Sekunden, aber die Anwender haben inzwischen mehr Erfahrung, wissen mehr und die Nutzerführung hat sich auch verbessert, so dass man schneller im Webangebot navigieren kann. Für unsere Berechnung nehmen wir einfach 15 Sekunden Denkzeit an.

Ein Visit würde jetzt also 4 Pageviews a 1 Sekunde plus 3 Denkzeiten a 15 Sekunden dauern. Nach dem letzten Klick gibt es keine Denkzeit, der Visit ist beendet, deswegen nur 3×15 und nicht 4×15. Insgesamt dauert unser Visit also jetzt 49 Sekunden. Würden wir jetzt also wieder einen Nutzer eine Stunde klicken lassen und jeweils 4 Pageviews als Visit definieren, inkl. der Denkzeit, so kann ein Nutzer 3.600 Sekunden / 49 Sekunden pro Visit = 73,5 Visits pro Stunde absolvieren.

Möchten wir jetzt wieder 1.800 Visits testen, so benötigen wir 1800 Visits / 73,5 Visits pro Stunde pro Nutzer = 24,5 Nutzer, also rund 25. Die Anzahl der Pageviews bleibt gleich, da ja ein Visit vier Pageviews sind und die Anzahl der Visits konstant ist.

Diese 25 Nutzer müssen jetzt also parallel und gleichzeitig, trotzdem unabhängig voneinander ihre Besuche vollziehen.

Der Zufall und die Varianz

Wir haben also nun 25 parallele Nutzer, die exakt den gleichen Simulationstraffic erzeugen, wie 2 Nutzer ohne Denkzeit. Exakt den gleichen Datenverkehr? Nein, natürlich nicht, denn jetzt kommt extreme Parallelität und die Unvorhersagbarkeit von Tests und ja auch der Realität ins Spiel.

Würde unsere Anforderung heissen, dass wir 1.800 Visits pro Stunde simulieren sollen und 7.200 Pageviews pro Stunde, so könnten wir jetzt die Denkzeit beliebig schieben und eine Zahl zwischen 2 und X Simulationsnutzern wählen.

Wo liegt nun der Unterschied zwischen 25 Nutzern und 2 Nutzern? Für unsere Simulationsperiode von einer Stunde heisst es für den Server, dass er aller 2 Sekunden, eine neue Session (Visit-Beginn) sieht – 3600 Sekunden / 1800 Visits. Schliesslich sind unsere Visits gleichverteilt

Achso, wären unsere Visits nicht gleichverteilt, dann würden wir nicht 1800 Visits, sondern viel mehr simulieren. Warum? Nehmen wir an, es heisst, wir werden 1800 Visits per Stunde haben, aber 100 Nutzer gleichzeitig. Nun wissen wir aus unsere Berechnung, dass ein Visit 49 Sekunden dauert. Sind 100 Nutzer gleichzeitig aktiv, so würde der Server pro Stunde 3600 / 49 * 100 = 7.347 Visits sehen. Unsere Simulation muss etwas annehmen und das ist immer der schlimmste Fall. Auch brauchen wir einen handhabbaren Zeitraum, eine Sekunde ist etwas zu fein. Eine Stunde ist immer sehr günstig, da die meisten Internetstatistiken immer auf eine Stunde hoch- oder runtergerechnet werden können.

Man kann aber auch anderes herangehen, um die Zahlen zu hinterfragen bzw. anders zu betrachten. Wenn 100 Nutzer gleichzeitig aktiv sind, dann können sie 100 Pageviews gleichzeitig anfordern. Im schlimmsten Fall wären das aber (ein Pageview braucht 1 Sekunde auf dem Server) dann 100 * 3600 Sekunden = 36.000 Pageviews pro Stunde. Weil die Aussagen 100 parallele Nutzer eigentlich nie an einen Zeitraum gebunden ist, muss man also annehmen, dass zu jedem Zeitpunkt diese Nutzer theoretisch klicken könnten.

Damit sieht man schnell, dass die Zahl der Parallelen Nutzer für sich allein gesehen nur im Raum schwebt und alles sein kann. Viel Traffic, wenig Traffic, wenig Last, viel Last. Nur mit der Kenntnis der Testfälle und der weiteren Zahlen, wie Visits und Pageviews pro Zeiteinheit, lässt sich a) eine Anzahl von Parallelen Nutzern ermitteln und b) jede der Zahlen mit Hilfe von Berechnungen gegen die anderen Zahlen überprüfen.

Nicht zu vergessen, dass 42 immer eine gute Anzahl an Parallelen Nutzern ist…

Warum 100.000 Nutzer nicht 100.000 Visits sind

Was ich damit ausdrücken möchte, ist die unbedingte Notwendigkeit einer zeitlichen Dimension. Die Vorgabe 300.000 Nutzer würde immer heissen, sie könnten gleichzeitig klicken. Wir hätten also mit einem Schlag 300.000 Visits eröffnet. Das Argument heisst jetzt bestimmt, aber sie kommen ja nicht gleichzeitig. Sind die Nutzer aber nicht gleichzeitig mit einem Visit aktiv, dann sind es keine Parallelen Nutzer und man braucht sie auch nicht simulieren.

300.000 Nutzer pro Stunde, die glaube ich mit Visits in den meisten Fällen gleichgesetzt werden, würden also mit der Annahme einer Gleichverteilung und einer durchschnittlichen Visitdauer von 49 Sekunden zum Einsatz von (jeder Nutzer schafft pro Stunde 3600 / 49 = 73,5 Visits) 300.000 / 73,5 = 4081 Parallelen Nutzern führen. 4081 Nutzer machen in 49 Sekunden (Visitlänge) jeder 4 Pageviews, d.h. in 49 Sekunden haben wir 16.324 Pageviews, pro Sekunde sind das also 333 Pageviews (siehe nächster Paragraf).

Oder denken wir einfach nur in Pageviews ohne Denkzeit. 300.000 Nutzer sind 1.200.000 Pageviews (für unser obiges Beispiel). Also muss ich 1.200.000 / 3600 = 333 Pageviews pro Sekunde ausführen. Ohne Denkzeit würde ich also 333 Nutzer zur Simulation benötigen. Jeder schafft 3600 / 4 Pageviews = 900 Visits pro Stunden, also haben wir am Ende 299.700 Visits ausgeführt (etwas Rechenunschärfe ist dabei, gut gerundet halt).

Für das Endergebnis ist also genau genommen die Simulation mit 4081 Nutzern und 15 Sekunden Denkzeit oder 333 Nutzern ohne Denkzeit identisch. Der Server sieht die gleiche Anzahl von Visits pro Zeitperiode, die gleiche Anzahl an Pageviews etc.

Das kann doch nicht sein

Mit Recht werden jetzt Einwände laut und diese sind berechtigt, denn in der Realität würde die Denkzeit nie exakt 15 Sekunden betragen und auch nie die Antwortzeit immer 1 Sekunde. Hier kommt der Zufall ins Spiel. Für unser Beispiel nehmen wir an, dass die Denkzeit zwischen 10 und 20 Sekunden schwankt. Das Mittel wären immer noch 15 Sekunden.

Was jetzt passiert, wirkt sich rechnerisch so aus. Im schlimmsten Fall, sind jetzt alle Visits nur noch 4 Sekunden + 3 x 10 Sekunden lang, also 34 Sekunden. Das bedeutet, dass unser Server innerhalb von 34 Sekunden jetzt die Anzahl der Visits und Pageviews liefern muss, die bisher in 49 Sekunden ausgeliefert wurden. In diesem Moment würde der Tests also nicht 300.000 Nutzer mit 4081 parallelen Testnutzern abdecken, sondern 3600/34*4081 = 432,105 Visits pro Stunde.

Das heisst, man muss sich auf Zielzahlen festlegen, die man unterstützen möchte bzw. messen, was der Server momentan liefern kann. Sobald man sagt, man hat X Visits, aber die könnten in der Länge schwanken, hat man wieder eine höhere Maximalzahl an Visits geschaffen, die man unterstützen muss, aber eigentlich nicht testen will.

Das wäre der reine Blick auf den Last- und Performancetest. Wir möchten also wissen, ob wir dem Ansturm X gewachsen sind. Wobei X theoretisch (und so ist es im Test), beständig für einen längere Zeitperiode als schlimmster Fall (Worst-Case) gilt. Möchte man den Server jenseits des maximalen “guten” Falles ausmessen, dann jagt man nicht mehr Performance, sondern erforscht das Überlastverhalten. Hier legt man Wert auf Stabilität und eine vorhersagbare Art- und Weise der “Verschlechterung”. Alle Tests, die normalerweise zuerst gemacht werden, und das ist richtig so, sind Tests, die den Gutzustand ermitteln oder beweisen wollen.

Und doch….

Selbstverständlich kann es Sinn machen, mit 4081 statt 333 Nutzern zu testen, auch wenn der Server die gleiche Anzahl von Visits und Pageviews pro Zeitperiode sieht. 4081 Nutzer können halt sehr kurz parallel erscheinen und damit zum Beispiel 4081 Webserver-Threads oder Sockets beanspruchen, während 333 Nutzer nie auf diese Zahl kommen werden. Selbst wenn man die Denkzeit bei den 4081 Nutzer konstant hält, wird durch die variablen Antwortzeiten der Traffic nicht mehr so synchron laufen, wie er am Start geplant war.

Im schlimmsten Fall kann das dazu führen, dass wir so überhaupt nicht testen können, weil jeder Durchlauf ein anderen Ergebnis liefert. Durch die Reduktion auf 333 Nutzer mit keiner oder minimaler Denkzeit schränken wir zunächst die “Bewegung” des Systems ein, um es vermessen zu können. Wenn das System liefert, was es soll, dann kann der Test in die Breite wachsen.

Steady Load versus Constant Arrival Rate

Um das Dilemma zu lösen, ohne a) auf den Server Rücksicht zu nehmen und b) trotzdem vernünftig messen zu können, kann man aus zwei typischen Lastprofilen wählen.

  • Steady Load: Hier wird eine fixe Anzahl von Nutzer losgeschickt, die auch auf den Server warten, wenn der Server z.B. lange Antwortzeiten hat und so wird das Visitziel nicht erreicht, weil die Nutzer vom Antwortverhalten des Servers abhängen. Das Verfahren ist aber günstig für kontrollierte Messungen, da man Schwankungen unterbindet.
  • Constant Arrival Rate: Hier kommen die Nutzer (arrival rate) als neue Besucher unabhängig vom Serverzustand an. Auch wenn der Server klemmt, werden neue Nutzer es trotzdem versuchen. Wenn der Server mit der Last umgehen kann, dann schwingt sich das System/der Regelkreis ein – man braucht eine Nutzeranzahl X (entsprechend der Berechnung z.B. 4081). Sollte der Server Probleme haben, dann erhöht sich die Nutzeranzahl automatisch bis zu einem Wert X + n (z.B. insgesamt 10.000 Nutzer). Das heisst, man braucht im besten Fall nur 4081 Nutzer, aber wenn der Server sich unerwartet verhält, werden bis zu 10.000 Nutzern aktiviert. Damit testet man auch gleich das Überlastverhalten.

Der Schluß

Ich hoffe, der Text ist einigermaßen verständlich und der Zahlenwust ist überschaubar geblieben. Das Thema Parallele Nutzer (Concurrent User) nimmt teilweise schon religöse Züge an…

Anmerkungen sind sehr willkommen.

2 thoughts on “Parallele Nutzer – die Kunst der Berechnung”

  1. Der Artikel ist klasse als Einstieg !
    Auch wenn ich nur indirekt mit den (technischen) Test den du hier beschreibst zu tun habe.
    Grüsse Timm

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