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文章中介紹一個理發店理論，然后引出最佳並發用戶數和最大並發用戶數的概念
背景：
理發店共有3名理發師，每名理發師完成一次理發都耗時1小時，店里有還有一些位子供客人等位，每個客人在理發店呆的時間超過3小時就會無法忍受離開。
我理解的幾個概念
3名理發師，好比應用同時能處理幾個事務
理發耗時1小時，好比完成一次事務需要的時間
（等待位子，加上能剪發的位子，好比最大請求隊列數）
3小時，好比響應時間，超過3小時，則放棄這個請求
結合場景，從上圖可以看出，隨着理發店客人的數量增加時，響應時間一開始並沒有明顯變化，因為有3個理發師，足矣消化掉3個客人，當超過3個客人時，勢必有客人是需要等待的。
在客人數量正好為3人時，理發師的工作效率最高，客人也不需要等待，這個數我就理解為 最佳並發用戶數
而當客人數為9人時，在這個場景中，勢必有客人完成理發的時間要達到2-3小時了（來的時候，其他客人已經剪到一半了，需要等正在剪的客人0-1小時，前面排在前面的人理發1小時，自己理發1小時），而再來客人的話，必定完成理發的時間超過3小時，也就是所謂的超時放棄走人了。
這個9，我就理解為 最大並發用戶數
所謂的性能，是負載、吞吐量、可接受的響應時間和資源利用率之間的一種平衡。
下面的文字摘錄的，很受用：
對於一個確定的被測系統來說，在某個具體的軟硬件環境下，它的“最佳並發用戶數”和“最大並發用戶數”都是客觀存在。以“最佳並發用戶數”為例，假如一個系統的最佳並發用戶數是50，那么一旦並發量超過這個值，系統的吞吐量和響應時間必然會 “此消彼長”；如果系統負載長期大於這個數，必然會導致用戶的滿意度降低並最終達到一種無法忍受的地步。所以我們應該 保證最佳並發用戶數要大於系統的平均負載。 要補充的一點是，當我們需要對一個系統長時間施加壓力——例如連續加壓3-5天，來驗證系統的可靠性或者說穩定性時，我們所使用的並發用戶數應該等於或小於“最佳並發用戶數”——大家也可以結合上面的討論想想這是為什么 ^_^ 而對於最大並發用戶數的識別，需要考慮和鑒別一下以下兩種情況： 1. 當系統的負載達到最大並發用戶數后，響應時間超過了用戶可以忍受的最大限度——這個限度應該來源於性能需求，例如：在某個級別的負載下，系統的響應時間應該小於5秒。這里容易疏忽的一點是，不要把顧客因為無法忍受而離開時店內的顧客數量作為理發店的“最大並發用戶數”，因為這位顧客是在3小時前到達的，也就是說3小時前理發店內的顧客數量才是我們要找的“最大並發用戶數”。而且，這位顧客的離開只是一個開始，可能有會更多的顧客隨后也因為無法忍受超長的等待時間而離開； 2. 在響應時間還沒有到達用戶可忍受的最大限度前，有可能已經出現了用戶請求的失敗。以理發店模型為例，如果理發店只能容納6位顧客，那么當7位顧客同時來到理發店時，雖然我們可以知道所有顧客都能在可容忍的時間內剪完頭發，但是因為理發店容量有限，最終只好有一位顧客打道回府，改天再來。 對於一個系統來說，我們應該 確保系統的最大並發用戶數要大於系統需要承受的峰值負載。