对于定义而言其实并没有特别准确的说法，下面展示几家的说法。
百度解释：并发主要是针对服务器而言，是否并发的关键是看用户操作是否对服务器产生了影响。因此，并发用户数量的正确理解为：在同一时刻与服务器进行了交互的在线用户数量。这些用户的最大特征是和服务器产生了交互，这种交互既可以是单向的传输数据，也可以是双向的传送数据。
维基百科解释：一个系统的容量也可以被测量的最大并发用户，在这一点系统的性能开始明显下降。
Loaderrunner:（经过调查虚拟用户和并发用户是有区别的）并发用户数是指现实系统中操作业务的用户，在性能测试工具中，一般称为虚拟用户数(Virutal User)。并发用户数和注册用户数、在线用户数的概念不同，并发用户数一定会对服务器产生压力的，而在线用户数只是 ”挂” 在系统上，对服务器不产生压力，注册用户数一般指的是数据库中存在的用户数。
如果说使用的话Loaderrunner就是一个标准了。虽然解释不同。但是思想解释大家都是相同的，重点都在真实对服务器产生压力，但是思考的维度不同时，有的从点击出发有的从时间出发，结果也有不同。

网上基本就是两种计算方法。

1.计算平均的并发用户数： C = nL/T

C是平均的并发用户数；n是login session的数量；L是login session的平均长度；T指考察的时间段长度。（由于一个人一个时间只能触发一个请求，login session时间就等同访问时间）

2.根据2-8法则进行估算高峰期的使用人数（20%的时间发生80%的业务）

并发用户数是一个和业务访问相关的指标，所以并没有通用的计算方法。第一种算法写帖子的人很多，但是明显都是抄的一家的，连举例都是一样的，实在没法认为他是个标准。但是在某些特定的情况下，这个计算也是没有问题的。从时间的角度看压力也是一种方法。这个算法有效的前提就是T的取值是小于访问一个请求的处理时间的。以Loaderrunner为例，我们设置50个虚拟用户就表示有50个并发用户，由于他本身是个压测工具，压测的一个要素就是压测的应用，可能压测不同的URL，结果也不一样。而且压测的重点是看服务器的承载量。当压垮服务器时，只能说这个服务器最多能接受xxx个用户同时访问xxx这个请求。同样看承载量，如果T的时间大于访问的时间话，并发用户数就会被平均。这个数据显示承载量也就不准了。第二个算法就有点强行套2-8法则，暂时看不出科学的解释。

影响并发用户数的条件因素太多了，所以光看他也不能客观的展示什么问题，一般都结合TPS，如果是TPS只要是有请求过来他就会涨，当请求处理不过来的时候他还在涨，但是并发用户数却和请求了的请求相关，对于在等待处理的并不关心。作为监控指标，结合TPS以及并发用户数才能可靠的看出服务器的承载。