增加并发查询的数量会直接影响系统的可扩展性，因为它测试了系统在不降低性能的情况下处理并发工作负载的能力。当系统接收到的请求超过其有效处理能力时，就会形成瓶颈，例如 CPU、内存或数据库连接的争用。例如，一个没有适当并发管理的数据库可能会耗尽连接限制，从而导致延迟或故障。可扩展性决定了系统是否可以通过增加服务器来满足需求（横向扩展），或者优化现有资源（纵向扩展）。如果管理不当，高并发会对这两种方法造成压力，导致延迟高峰、超时或崩溃。
高并发的主要挑战是资源竞争。例如，一个处理数千个并发数据库查询的 Web 应用程序可能会使数据库的线程池过载，从而产生积压。如果没有保护措施，这可能会蔓延到所有用户的响应时间变慢。为可扩展性设计的系统通常使用横向扩展（例如，添加更多服务器）来分担负载，但这还不够。连接池和查询调度等技术变得至关重要。例如，连接池重用预先建立的数据库连接，而不是为每个查询创建新连接，从而减少开销。同样，查询调度可以优先处理或排队请求，以防止资源耗尽。
为了有效地管理高并发，开发人员使用针对系统特定层量身定制的工具和策略。连接池库，如 HikariCP（用于 Java）或 pgbouncer（用于 PostgreSQL），限制活动连接，同时回收空闲连接，确保数据库不会不堪重负。查询调度可以通过速率限制中间件（例如，在 API 网关中）或数据库端配置（如最大并发连接数）来实现。异步处理——使用消息队列（例如，RabbitMQ）或后台工作人员——将请求处理与执行分离，从而平滑流量高峰。缓存频繁访问的数据（使用 Redis 等工具）也可以减少冗余查询。例如，社交媒体应用程序可能会缓存热门帖子，以避免重复的数据库访问。总而言之，这些技术可以平衡负载、最大限度地减少争用，并在高并发下保持响应能力。