CDNK博客
结论：64GB物理内存的服务器能支持多少Java程序用户在线并发，取决于多个关键因素，包括JVM堆内存配置、程序复杂度、线程模型、数据库和网络IO性能等。在合理优化的前提下，通常可以支持几百到几千并发用户不等。
影响并发用户数的核心因素是JVM内存分配策略。一般来说，一个运行中的Java应用会将物理内存的一部分用于JVM堆（如-Xmx参数设置），另一部分留给操作系统缓存、非堆内存（如Metaspace）以及系统自身使用。例如，若为每个Java实例分配4GB堆内存，则理论上最多可启动约15个左右的JVM实例（考虑系统开销后可能更少）。
单机部署多个Java服务时，并发能力会显著下降。如果采用微服务架构或多个Spring Boot应用分别运行，每个实例占用一定内存资源，那么总的可用并发数将根据实例数量与每个实例的处理能力综合计算。
线程模型对并发也有重要影响。传统阻塞式IO模型中，每个连接通常对应一个线程，线程栈大小默认为1MB左右，因此大量并发连接会导致内存消耗剧增。而使用NIO（如Netty框架）或多路复用机制，可以显著降低线程数量，提升并发能力。
程序本身的业务逻辑复杂度决定了单个请求处理时间。若每个请求处理耗时较短（如几毫秒内完成），则单位时间内可处理更多并发请求；反之，若涉及复杂计算或频繁外部调用（如数据库访问），则并发能力受限明显。
数据库连接池和外部依赖瓶颈也限制整体并发能力。即使Java程序本身处理能力强，但若数据库只能支撑每秒数百次查询，则整体并发上限也会被拉低。
GC（垃圾回收）行为会影响应用的吞吐量与延迟表现。大堆内存可能导致较长的Full GC停顿，从而影响并发用户的响应时间。合理设置GC策略（如G1GC）和监控GC日志是保障高并发稳定性的关键。
建议进行压测和性能调优以获得准确数据。使用JMeter、LoadRunner等工具模拟真实业务场景，观察CPU、内存、GC、TPS等指标，逐步逼近系统的最大承载能力。
综上所述，“64G内存支持多少并发用户”没有固定答案，而是需要结合具体应用特征、架构设计和系统环境进行评估与测试。只有通过实际压测与持续优化，才能得出最合理的并发预期和部署方案。