主要指当测试多用户并发访问同一个应用、模块、数据时是否产生隐藏的并发问题，如内存泄漏、线程锁、资源争用问题，几乎所有的性能测试都会涉及并发测试。
测试目的并非为了获得性能指标，而是为了发现并发引起的问题。 在具体的性能测试工作中，并发用户往往都是借助工具来模拟的，例如LoadRunner性能测试工具中叫做虚拟用户；因为实际情况中去实现同时多人并发的测试环境要求比较高而测试成本高、测试时间也是比较长。
想确定用户并发数；必须知道系统所承载的在线用户数；例如关注：用户的总量、用户平均在线数值、用户最高峰在线数值。
例如：公司OA系统账号或者总用户有2000人；最高峰在线500人；但是这500人并不是作为并发用户存在的概念。即并不表示服务器实际承载的压力；有可能40%关注的是首页新闻公告板之类（注意看新闻这个阶段是不能造成服务器的压力）；20%用户在查询资料或者操作表格；20%用户在发呆；20%在页面之间跳转；在这种情况下，只有真正20%用户在对服务器造成实质的影响。
我们将这个查询、操作表格作为一个业务范畴来说；直接将这部分业务并发用户称为并发用户数：
1.计算平均并发用户数：C=NL/T
2.并发用户峰值数：C’ ≈ C+3根号C
公式（1）中，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。
假设有一个OA系统，该系统有3000个用户，（可以看注册信息）平均每天大约有400个用户要访问该系统，（日志文件查看）对一个典型用户来说，一天之内用户从登录到退出该系统的平均时间为4小时，在一天的时间内，用户只在8小时内使用该系统。
则根据公式（1）和公式（2），可以得到：
C = 400*4/8 = 200
C’≈200+3*根号200 = 242
但是一般的做法是把每天访问系统用户数的10%作为平均的并发用户数。最大的并发用户数乘上一个值，2或者3.
假如说用户要求系统每秒最大可以处理100个登陆请求，10/25/50/75/100 个并发用户来执行登陆操作，然后观察系统在不同负载下的响应时间和每秒事务数。如果用户数在100的时候，响应时间还在允许范围呢，就要加大用户数，例如120 等 。个人理解这个用户数就是我们经常说的等价类和边界值法来设定。