什么是系统最大并发数
在日常使用软件或网站时，你可能遇到过页面卡顿、加载失败的情况。比如“双十一”抢购时，网页直接打不开，或者提交订单一直转圈。这往往是因为系统承受的并发请求超过了它的处理能力。所谓最大并发数，就是系统在同一时间能稳定处理的最多用户请求量。
搞清楚这个数值，对系统上线、扩容、优化都至关重要。特别是在电商、在线教育、直播这些高流量场景中，提前测试出系统的极限，能避免很多线上事故。
测试前的准备
测试不是上来就猛砸流量。得先明确目标：是测接口、整个服务，还是某个核心功能？比如一个商品详情页，重点可能是查询库存和用户评价的接口。
接着选工具。JMeter 是个常见选择，开源、图形化操作，适合新手。如果你习惯命令行，ab（Apache Bench）也很轻便，适合快速验证单个接口。
举个例子，你想测一个登录接口能扛住多少人同时访问。用 ab 命令就像这样：
ab -n 1000 -c 100 http://api.example.com/login意思是发起 1000 次请求，模拟 100 个并发用户。跑完后会看到每秒处理请求数、平均响应时间、失败率等数据。
逐步加压找出瓶颈
别一上来就上 thousands 的并发。先从低并发开始，比如 10、50，观察系统表现。响应时间是否稳定？服务器 CPU 和内存有没有飙升？数据库连接是否够用？
然后逐步增加并发数，比如每次加 50，直到出现明显性能下降或错误率上升。比如原本响应是 200ms，突然跳到 2s，或者开始返回 500 错误，那说明接近极限了。
有时候瓶颈不在应用本身，而在数据库。比如大量并发读写导致锁表，这时候光看应用服务是正常的，但整体请求卡住了。所以监控要覆盖全链路：网关、服务、数据库、缓存。
真实场景更复杂
实际用户不会只访问一个接口。有人登录，有人下单，有人刷新首页。单纯用单一接口压测结果可能偏乐观。这时候可以用 JMeter 写个测试脚本，模拟完整用户行为路径。
比如一个用户流程：访问首页 → 搜索商品 → 查看详情 → 加入购物车 → 下单。把这一串请求按顺序编排，再设置多个线程同时运行，更能反映真实压力。
还可以设置思考时间，模拟用户操作间隙。不然机器人式连续点击，压力太大，和现实偏差也大。
结果怎么看
最大并发数不是某个固定值，而是一个范围。通常认为，当错误率超过可接受阈值（比如 1%），或响应时间超出业务容忍范围（比如超过 3 秒），此时的并发量就是系统当前的上限。
记录下这个值，结合服务器资源使用情况，就能判断是该优化代码、加机器，还是升级数据库配置。比如发现 CPU 跑满但内存空闲，可能是代码有计算密集型任务没做异步处理。
定期做这类测试，尤其是大促前，心里才有底。系统能扛住多少人同时在线，不再是拍脑袋决定的事。