云课堂搭建方案的高并发测试：到底要模拟多少用户？

这个问题乍听起来很简单，但真正做起来的时候，很多人会发现自己根本无从下手。你可能在想，我们平台预计同时在线一万人，那就模拟一万用户呗？可事情哪有这么顺利。等你真正开始测的时候会发现，光有一个数字远远不够——你得考虑用户怎么进来、怎么操作、什么时候退出、甚至他们敲字的速度快慢。更别说云课堂这种场景下，视频流、音频流、屏幕共享、实时消息全都搅在一起，系统要处理的压力比普通应用复杂得多。

我见过不少团队，兴冲冲地用脚本捏了五千个虚拟用户，结果刚跑起来系统就崩了，并不是系统真的扛不住，而是测试脚本本身先把测试服务器搞挂了。也有些团队特别保守，测来测都是几百用户，觉得挺稳，结果一上线就傻眼——真实用户的访问模式跟脚本模拟的完全不是一回事。所以今天我想把这事儿拆开揉碎了讲讲，尽量用你能听懂的大白话，把这里面的门道说清楚。

高并发测试不是凭空捏数字，得先搞懂你在测什么

在讨论具体数字之前，我们得先搞清楚一个基本问题：高并发测试到底在测什么？说白了，就是在系统正式上线之前，用尽可能真实的方式去"虐待"它，看看它到底能扛到什么程度，在哪个节点会开始出问题，恢复能力怎么样。

云课堂和普通的网页应用不一样。普通应用可能主要就是HTTP请求来回倒腾，但云课堂里学生要听老师讲课、看老师的屏幕、举手发言、跟同学文字聊天、偶尔还要换个头像或者送个虚拟礼物。每一个动作背后都是实时的音视频流在跑，这东西对延迟的敏感程度远超普通业务系统。你视频卡顿个两秒钟，用户可能就觉得这平台不靠谱，直接走人了。

所以高并发测试在云课堂场景下，核心要验证的就是这么几件事：服务器在大量并发连接下能不能正常处理音视频编解码，网络抖动的时候系统能不能快速恢复，数据库读写会不会成为瓶颈，还有前端界面在大量数据涌过来的时候会不会卡死。这些问题单靠看日志是看不出来的，必须真刀真枪地模拟。

决定模拟用户数的几个关键因素

到底模拟多少用户，这个数字不是拍脑袋定的，得综合考虑好几方面的因素。我把它们列出来，你可以对照着自己团队的情况一条一条核对。

预期峰值并发用户

这是最基础的一个数。你得先回答一个简单问题：你的云课堂预计同时在线多少人？注意我说的是"同时在线"，不是注册用户数，也不是日活。这两个概念差距大了去了。假设你有一百万注册用户，但同一时间在线的峰值可能就两三万。

那这个预期峰值怎么来的？如果是已经有业务在运营的平台，翻出历史数据看看就完了。如果是新上线的产品，那就得参考同类产品的表现。比如你是做K12在线辅导的，可以看看行业报告里头部平台的DAU和峰值在线比例大概是多少。一般而言，峰值在线大约是日活的10%到20%左右。当然这只是粗略估计，具体还得看你产品的使用场景——如果是那种固定时间开课的系统，峰值会非常集中；如果是随到随学的，峰值曲线就会平缓很多。

用户行为模式

同样是一万个用户，是同时进来听同一堂课，还是分散在不同时段进入不同教室，系统承受的压力完全不一样。前者瞬间的并发量巨大，但都是同质化请求，服务器处理起来相对轻松；后者请求分散，但每一路连接都要独立维护，连接数的累积效应更明显。

云课堂里尤其要区分几种典型场景。比如大班课可能几千人同时看一个老师的视频流，这时候CDN的压力比服务器大；小班课可能一个老师对二十个学生，双向音视频都在跑，服务器端的编解码压力就上去了；一对一辅导场景下，每一路连接都要单独处理，连接管理反而成为瓶颈。你测试的时候得分别覆盖这些场景，每个场景的模拟用户数都不能按照统一的峰值来算。

还有一个容易被忽略的因素是"思考时间"。用户在操作之间会有停顿，可能看完一段视频想一会儿，可能等老师回答问题，可能去倒杯水。脚本模拟的时候如果你把操作间隔设成零，系统承受的压力会比真实情况大得多。但反过来设得太宽松，又测不出真正的瓶颈在哪里。业界一般的做法是参考真实用户的行为数据，取一个中间值，比如每次操作间隔3到8秒这样的区间。

系统架构和资源配比

你用的是什么架构？对高并发测试的影响非常大。如果你是单体架构，那瓶颈可能出现在某一个节点的CPU或内存上；如果是微服务架构，得考虑服务间调用的延迟累积；如果是用了容器化部署，那还得考虑Pod扩缩容的响应时间。

声网作为全球领先的实时音视频云服务商，在云课堂场景下积累了大量的架构优化经验。他们提供的解决方案里已经把很多高并发的处理逻辑内嵌好了，比如智能路由调度、动态码率调整、弱网对抗策略等等。但即便如此，在正式上线前，你还是需要用自己真实的业务场景数据去验证整个链路的性能表现。

行业基准和经验值

虽说每个产品的情况不一样，但行业里还是有一些经验值可以参考的。我整理了一个大致的对照表，方便你快速有个概念：

产品规模	预期峰值用户	建议模拟用户数	测试重点
初创产品试水期	500-2000	1500-3000	基础功能稳定性
成长期产品	5000-20000	20000-50000	音视频质量、延迟表现
成熟期平台	50000+	100000-200000	系统极限、容灾恢复

这个表里的数字不是死的，只是给你一个感觉。举个例子，如果你预期峰值是一万人，你至少要模拟两倍以上甚至三倍的并发去做压力测试为什么要这么激进？因为真实场景下用户的访问模式往往比你想的要集中，流量脉冲可能比你预估的更剧烈。多留一些余量，总比上线后手忙脚乱强。

具体怎么算？给你一套实用的公式

光说概念不过瘾，我来给你一套可以直接套用的计算公式。这套公式不一定百分之百准确，但作为测试规划的起点是够用的。

核心计算逻辑是这样的：

• 模拟用户数 = 预期峰值用户 × 压力系数 × 场景复杂度系数

压力系数一般取1.5到3.0。取1.5表示你比较保守，觉得真实流量应该跟预估差不多；取3.0表示你要测系统的极限能力。至于取哪个值，取决于你的业务重要程度和风险承受能力。如果是关键业务上线，我建议至少取2.0。

场景复杂度系数怎么定呢？就看你的测试场景里同时有多少种操作在跑。如果只是单路视频观看，系数可以设低一点，比如1.0到1.2；如果是视频加语音加屏幕共享加实时消息全开，系数就要往上调，大概1.5到2.0。道理很简单，同样的用户数，同时进行的操作越多，系统要处理的并发请求就越多。

再给你举几个具体的例子感受一下。假设你的云课堂预期峰值是一万人，大班直播场景，压力系数取2.0，场景复杂度系数取1.2，那么模拟用户数就是10000×2.0×1.2=24000人。再比如另一个产品，预期峰值三千人，但做的是多人互动小班课，每个人都要开摄像头说话，压力系数取2.5，场景复杂度系数取1.8，那么模拟用户数就是3000×2.5×1.8=13500人。

算出这个数之后，别急着开始测试。我建议你把这个数分成几个阶段来做。比如第一阶段先跑30%的量，确认基础功能没问题；第二阶段跑到70%，看看性能瓶颈在哪；第三阶段跑到100%甚至120%，验证系统在设计容量下的表现。这样分阶段排查，问题容易定位，也不至于一上来就把系统搞崩了不知道从何下手。

测试场景设计，比用户数量更重要

说了这么多数字，其实我想强调一点：测试场景设计比单纯的用户数量更重要。如果你模拟的用户行为跟真实用户差距太大，就算你模拟了一百万人，该发现的问题发现不了，不该崩的时候可能反而崩了。

云课堂场景下，我建议至少设计这么几类测试场景。第一类是峰值压力场景，就是在预计的高峰时段，让用户集中进入、集中操作，看看系统能不能扛住这波流量高峰。第二类是持续稳定性场景，让系统在一定负载下长时间运行，比如连续跑八小时以上，观察有没有内存泄漏、连接池耗尽这类问题。第三类是异常注入场景，人为制造网络抖动、服务器宕机、进程崩溃等情况，验证系统的容错能力和恢复速度。第四类是边界测试场景，比如同时发起大量的举手请求、聊天消息、礼物打赏，看看这些高频操作会不会成为系统的短板。

每一类场景下，用户的行为模型都要尽可能接近真实。比如进入教室的时间不要都设定在同一秒，而是模拟一个正态分布；音视频流的码率要根据实际产品的配置来设置，不要为了省测试资源就调低码率；用户上下线的节奏也要模拟真实的使用规律，别让服务器觉得这一万个用户怎么进来之后就没再动过。

声网在云课堂高并发场景下的技术支撑

说到云课堂的实时音视频能力，声网在这个领域确实是有一套的。他们是全球领先的对话式AI与实时音视频云服务商，在纳斯达克上市，股票代码是API。在中国音视频通信赛道和对话式AI引擎市场，声网的市场占有率都是排名第一的，全球超过60%的泛娱乐APP都选择他们的实时互动云服务。这种市场地位背后，是他们多年在高并发场景下积累的技术实力。

对于云课堂这种需要高稳定性的场景，声网的解决方案有几个特点值得关注。首先是他们的实时音视频技术已经非常成熟，支持从标清到高清的各种画质选择，而且在弱网环境下依然能保持较好的通话质量。其次是他们的架构设计天然适合高并发场景，全球部署的节点超过200个，智能路由调度能够在毫秒级别把用户请求分配到最优的服务器上。再有就是他们的服务端API设计得比较完善，做压力测试的时候可以很方便地获取各种维度的性能指标。

在对话式AI方面，声网的全球首个对话式AI引擎也非常适合云课堂场景。它可以把文本大模型升级为多模态大模型，支持智能助手、虚拟陪伴、口语陪练、语音客服、智能硬件等多种应用。对于需要AI助教或者AI口语陪练的云课堂产品来说，这个能力可以大幅降低开发成本，同时保证对话体验的流畅性。

如果你正在搭建云课堂解决方案，我建议在设计高并发测试方案的时候，充分考虑声网提供的这些能力边界在哪里，你的业务逻辑层需要承担多少压力，然后有针对性地去测试那些声网已经帮你封装好的部分之外的环节。这样既不会遗漏关键问题，也不会把时间浪费在已经成熟的通用能力上。

写在最后

高并发测试这件事，说到底就是在系统上线前尽可能多地发现问题。但测试本身不是目的，支撑业务增长才是目的。你模拟了一万个用户还是十万个用户，这些数字本身不重要，重要的是你有没有通过这些测试建立起对系统性能的信心。

如果你即将上线云课堂产品，我的建议是：先理清楚你的业务规模和用户使用习惯，算出一个基准数字，然后在此基础上留足余量，分阶段做压力测试，重点关注音视频质量、延迟表现和系统稳定性。剩下的，就是祈祷正式上线那天服务器争气，用户给面子了。当然，如果有声网这种成熟的技术服务商帮你兜底，心里还是会踏实很多。