首先区分“并发用户”与“在线用户”。并发用户通常指同时发起数据传输的活跃连接。计算公式为:并发用户 ≈ 总带宽 / 每用户平均带宽消耗。例如:假定10Mbps≈10,000kbps,若每用户平均占用128kbps(音频或低码率流),则约可支持 10,000/128 ≈ 78 人;若是页面加载场景,页面体积500KB(≈4000Kb),用户平均每30秒加载一次,则每用户约133kbps,支持约75人;若页面仅100KB并每30秒加载一次,则每用户约27kbps,可支持约370人。实际应留出头尾、协议开销与突发冗余。
短连接(每次请求建立TCP三次握手)增加握手与慢启动成本,实际带宽利用率下降;长连接(HTTP keep-alive、WebSocket)能复用连接、提高并发吞吐;实时流(持续占用带宽)按持续码率计。要用并发模型区分“瞬时并发”(短时峰值)与“持续并发”,前者需要更高的突发带宽与队列策略,后者按平均带宽计算。
高RTT与丢包会显著降低TCP吞吐(尤其在高延时链路上),TCP慢启动限制短连接有效吞吐,导致并发支撑能力下降。菲律宾到用户的国际链路质量、本地运营商抖动会影响实际带宽。缓解方法包括使用CDN、启用HTTP/2或QUIC、配置合适的TCP窗口与拥塞控制、采用UDP-based传输(实时媒体)或减少往返次数的优化。
建议结合网络与应用层测试:网络层用 iperf/iperf3 测试纯吞吐与丢包;应用层用 JMeter、k6、Locust 或 Gatling 做并发请求压力测试。测试要包含渐增负载(ramp-up)、稳定期(steady state)与退载,监控指标包括带宽利用率、响应时间(P50/P95/P99)、错误率、TCP重传与丢包率。并注意模拟真实用户行为(think time、资源并发请求、缓存命中率)。
关键优化包括:1) 使用 CDN 和边缘缓存减少原站带宽压力;2) 启用 gzip/brotli 压缩与资源合并、精简图片和脚本,降低每请求字节数;3) 使用 HTTP/2 或 HTTP/3(QUIC)实现连接复用与减少RTT;4) 调整 TCP 参数(窗口、拥塞算法)与开启 keep-alive;5) 对实时业务选择合适编码与分片策略;6) 做容量预留与自动伸缩、负载均衡和监控告警。以上结合负载测试迭代验证。