CDNK博客
结论：4核16G服务器的并发请求数量取决于多个因素，包括应用类型、请求复杂度、数据库性能、网络带宽和缓存机制等，在典型Web应用场景下，大致可以支持每秒几十到几百个并发请求。
硬件配置是基础但不是唯一决定因素
虽然4核CPU和16GB内存在中小型服务器中属于中等偏上配置，但实际能承载的并发请求数量远不止由硬件决定。例如，如果是静态页面服务，该配置可能支撑数千并发；而如果是复杂的动态请求（如涉及大量计算或数据库查询），则可能仅支持几十并发。应用类型对并发能力影响显著
- 对于轻量级API服务（如返回JSON数据），使用Node.js、Go等高性能语言编写的服务可轻松处理每秒数百个请求。
- 对于PHP、Java等语言构建的较重应用，若每次请求都需要访问数据库、执行逻辑处理，那么每秒并发数可能会下降到几十级别。
- 如果应用中存在长连接（如WebSocket），则受限于内存和连接保持机制，也会影响并发上限。
数据库性能是瓶颈之一
若每个请求都需要频繁读写数据库，那么数据库响应时间将成为关键瓶颈。使用MySQL、PostgreSQL等关系型数据库时，未优化的情况下单表查询可能耗时数十毫秒，限制了整体吞吐量。此时建议引入缓存（如Redis）、读写分离或异步处理等方式提升效率。网络带宽也可能成为限制因素
假设每个请求平均需要传输5KB数据，1000个并发请求就需要约5MB/s的带宽。如果服务器带宽不足（如仅10Mbps），即使CPU和内存有余量，也会因网络拥堵导致请求延迟增加、并发能力下降。操作系统与服务配置优化不可忽视
- 合理调整Linux内核参数（如文件描述符限制、TCP设置）有助于提升高并发下的稳定性。
- 使用Nginx、HAProxy等反向X_X进行负载均衡和请求缓冲，也可以提高系统整体吞吐能力。
- 启用HTTP/2、Gzip压缩、Keepalive等技术也有助于减少资源消耗，提高并发处理能力。
合理使用缓存大幅提升并发能力
引入Redis或Memcached作为缓存层，可大幅降低后端压力，使4核16G服务器支持更高的并发请求。
比如将热点数据缓存起来，避免每次都访问数据库，可以显著提升响应速度和并发能力。压测是评估并发能力的最可靠方式
实际部署前应使用工具如Apache JMeter、Locust或wrk进行压力测试，模拟真实用户行为，从而准确评估服务器在不同负载下的表现，并据此进行调优。
总结来说，4核16G服务器在理想情况下可以支持几十到几百个并发请求，具体数值需结合实际业务场景、架构设计和技术优化来确定。