并发数是什么意思

并发数
并发数，计算机网络术语，是指同时访问服务器站点的链接数。
由于虚拟主机是建立在每台服务器多用户的基础上的，也就是多个用户共同使用一台服务器。为了避免同一台服务器上的某一个用户的IIS链接人数过多或占用服务器资源过多而影响其它用户的正常使用，所以，目前所有虚拟空间提供商都对单个用户的IIS链接数，流量及服务器进程占用CPU的比率进行了相应的限制。 当某一个用户的站点超出了服务器上的设制后，访问站点时就会出现服务器忙，或目前访问该站点的人数过多，超出了WEB的处理能力等相关错误提示。

没有准确的答案的。

这款配置还是相对较高的配置，以官网来说，每天大概500ip，PV大概3000左右，同时在线人数最多不会超过50人吧，这种流量相对一个企业站来说还算可以，这个服务器完全可以符合要求，目前运行了相当长时间，服务器没有出现过任何中断，截取Alexa的排名数据仅供参考。

扩展资料：

这款配置的峰值并发用户应该可以到几百个用户，这里有太多因素决定同时并发数了，比如网站视频数量多少，数据库是否和文件服务器分开，每个用户在站点上打开的页面多少等都会影响服务器负载。

另外这些数据其实都只是一个预估的数据，显示情况远比理想状况复杂很多很多，比如要是在这台服务器安装配置一些额外的服务，而当前服务运行的进程可能就会直接对服务器造成负载的提升等等。

因此能支持多少用户这种问题本身就是一个伪命题，要具体情况具体分析，不过可以肯定的是这个配置可以支持绝大部分企业站点的正常运行相当长时间。

参考资料来源：百度百科——服务器

蟹妖~~关注极迭代，和小伙伴一起看___4核8G+10M带宽属于比较好的机器了，能够满足大部分场景的需要。但要说能支持多少用户，就不能这样拍脑袋得到答案。用户支撑数量是由很多因素构成的，比如用的语言、架构、处理的业务类型、数据大小等等，这是一个不断调优的过程。

首先需要确定业务类型

不同的业务会有不同的特点，有些CPU占用比较高，比如内存计算类的；有些内存占用高，比如数据处理类的；有些需要大带宽，比如网络爬虫类的；有些磁盘占用高，比如和数据库类的。同样配置的机器跑不同的业务，效果就会天差地别，而且未用到的资源就大大的浪费了。根据自己的业务类型，调整机器的资源配比，是节省资金，提高支撑能力的好办法。

其次确定数据尺寸

网络传输的数据尺寸决定了带宽的占用程度，尺寸越小带宽越大，单位时间能够接入和处理的用户请求就更多。那么减少无效的数据传输，减少请求包的大小，是提高用户接入能力必须考虑的地方。

采用合理的语言架构

经过良好设计的系统，和随意堆砌的系统，接入能力是完全不同的。为了解决资源浪费问题，可以采用Docker之类的容器化，微服务化，能够有效的提高资源使用率，减少服务器压力。采用Nginx或Tengine、开启NIO、开启压缩、以及设置静态和局部缓存等，降低服务器负载采用MongoDB、NoSQL数据库，降低数据查询压力提高响应速度总之一句话：尽力减少前端无效请求，后端尽力将请求在靠近用户侧解决掉，避免业务过长，堆积在后端底层。

不断测算和调优

支撑的TPS数，是需要不断监控不断调优的。很多时候，一个微小的参数调整，都能带来成倍的性能提高。一个数十秒的业务请求，也许调优后就能在几十毫秒完成。真正的线上服务，持续监控和持续调优是长期进行的。

MySQL服务器的最大并发连接数是16384。

受服务器配置，及网络环境等制约，实际服务器支持的并发连接数会小一些。主要决定因素有：

1、服务器CPU及内存的配置。

2、网络的带宽。互联网连接中上行带宽的影响尤为明显。

扩展资料：

优化数据库结构：

组织数据库的schema、表和字段以降低I/O的开销，将相关项保存在一起，并提前规划，以便随着数据量的增长，性能可以保持较高的水平。

设计数据表应尽量使其占用的空间最小化，表的主键应尽可能短。·对于InnoDB表，主键所在的列在每个辅助索引条目中都是可复制的，因此如果有很多辅助索引，那么一个短的主键可以节省大量空间。

仅创建需要改进查询性能的索引。索引有助于检索，但是会增加插入和更新 *** 作的执行时间。

InnoDB的特性：

InnoDB提供了的配置，可减少维护辅助索引所需的磁盘I/O。大规模的数据库可能会遇到大量的表 *** 作和大量的I/O，以保证辅助索引保持最新。当相关页面不在缓冲池里面时，InnoDB的将会更改缓存到辅助索引条目。

从而避免因不能立即从磁盘读取页面而导致耗时的I/O *** 作。当页面被加载到缓冲池时，缓冲的更改将被合并，更新的页面之后会刷新到磁盘。这样做可提高性能，适用于MySQL55及更高版本。

场景很重要，比如一万并发的qps还是tps，这完全不同的概念。

服务器做做优化，现在通过epoll支撑百万连接十万并发没什么瓶颈。但是，这只是网络层，如果落到具体业务，那就另当别论了。比如redis可以十万并发，因为只需要网络io和访问内存。但是如果有业务处理，挂上了数据库，走了kafka，并且再走redis，那就要具体问题具体分析了。

数据库单存qps，我们原来基准测试结果是可以支撑六万到八万左右，但是有事务的增删改绝对不是这个量级。

其实你需要的是一个基准测试的结果，例如tcp，>