很多做心理测评平台的朋友常问：用户一多，系统就卡，甚至崩溃，到底该怎么规划服务器资源？其实，关键不在于买多少台机器，而在于搞明白两个问题——未来会有多少人用？他们会在什么时候集中涌进来？
心理测评有个特点：使用行为高度集中在特定时段。比如学校开学初做新生心理筛查、企业EAP项目启动、节假日前后情绪波动期，或是某篇关于“焦虑自测”的文章突然爆火。这些场景下，平时几百人的并发量可能瞬间冲到上万。如果只按日均用户数配置资源，高峰期必然扛不住。所以，容量规划的第一步，不是看总量，而是识别峰值。你可以回溯历史数据，找出过去一年中并发最高的几个小时，再结合业务增长预期（比如今年计划覆盖的学校数量翻倍），预估明年可能的峰值压力。
别只盯着CPU和内存，心理测评有它的“节奏”。和电商大促不同，心理测评的用户行为更“沉浸”。一次完整测评可能持续10到30分钟，期间用户持续提交答案、系统实时保存进度、最后生成个性化报告。这意味着连接保持时间长、数据库写入频繁、报告生成对计算资源也有要求。尤其当测评包含动态反馈（比如根据前几题结果调整后续题目），后端逻辑会更复杂。
因此，在估算资源时，不能简单套用网页浏览模型。建议以“活跃会话数”为核心指标，模拟真实用户路径：从登录、答题、中途保存到最终出报告。例如，若预测峰值同时在线5000人，平均每人占用一个会话15分钟，那么系统需稳定支撑约125个/秒的新会话建立能力（5000 ÷ 15 ÷ 60 × 60）。这个数字比单纯看QPS更有指导意义。
从900万用户实践中看到的规律。像橙星云这样累计服务超900万用户的平台，在处理涵盖职场压力、青少年情绪、亲密关系等上百种测评时，也经历过从手忙脚乱到从容应对的过程。早期曾因低估开学季的并发量，导致部分学校无法按时完成新生筛查。后来通过引入弹性伸缩机制，并基于历年开学、毕业、招聘季的数据建立预测模型，才逐步实现资源的精准匹配。
他们的经验是：心理类应用的流量虽不如社交或短视频平台那样持续高压，但“脉冲式”特征明显。与其堆硬件，不如在架构设计时预留弹性空间——比如将报告生成这类非实时任务异步化，把核心答题流程与辅助功能解耦。这样即使突发流量来袭，也能保障主干流程不中断。
容量规划说到底，是对用户行为的理解。当你知道人们为什么而来、何时而来、停留多久，技术方案自然就有了方向。毕竟，每一次测评背后，都是一个人想更了解自己的真诚尝试——系统稳了，这份探索才不会被打断。