对于一个确定的被测系统来说，在某个具体的软硬件环境下，它的“最佳并发用户数”和“最大并发用户数”都是客观存在。以“最佳并发用户数”为例，假如一个系统的最佳并发用户数是50，那么一旦并发量超过这个值，系统的吞吐量和响应时间必然会 “此消彼长”；如果系统负载长期大于这个数，必然会导致用户的满意度降低并最终达到一种无法忍受的地步。所以我们应该 保证最佳并发用户数要大于系统的平均负载。

要补充的一点是，当我们需要对一个系统长时间施加压力——例如连续加压3-5天，来验证系统的可靠性或者说稳定性时，我们所使用的并发用户数应该等于或小于“最佳并发用户数”——大家也可以结合上面的讨论想想这是为什么

而对于最大并发用户数的识别，需要考虑和鉴别一下以下两种情况：

当系统的负载达到最大并发用户数后，响应时间超过了用户可以忍受的最大限度——这个限度应该来源于性能需求，例如：在某个级别的负载下，系统的响应时间应该小于5秒。这里容易疏忽的一点是，不要把顾客因为无法忍受而离开时店内的顾客数量作为理发店的“最大并发用户数”，因为这位顾客是在3小时前到达的，也就是说3小时前理发店内的顾客数量才是我们要找的“最大并发用户数”。而且，这位顾客的离开只是一个开始，可能有会更多的顾客随后也因为无法忍受超长的等待时间而离开；
在响应时间还没有到达用户可忍受的最大限度前，有可能已经出现了用户请求的失败。以理发店模型为例，如果理发店只能容纳6位顾客，那么当7位顾客同时来到理发店时，虽然我们可以知道所有顾客都能在可容忍的时间内剪完头发，但是因为理发店容量有限，最终只好有一位顾客打道回府，改天再来。

对于一个系统来说，我们应该 确保系统的最大并发用户数要大于系统需要承受的峰值负载。