计算服务器能够支撑的高并发数量是一个复杂的过程，涉及多个因素，包括服务器的硬件配置、网络带宽、应用优化程度以及预期的用户行为等。以下是一些基本的步骤和考虑因素，可以帮助你估算服务器能够支撑的并发数量：

1. 确定服务器硬件性能：

- CPU：服务器的处理器性能和核心数量是处理并发请求的关键。每个核心可以处理一定数量的并发线程。

- 内存(RAM)：足够的内存可以确保服务器在处理大量并发请求时不会因为内存不足而变慢或崩溃。

- 存储(I/O)：快速的存储解决方案（如SSD）可以减少数据读取和写入的时间。

2. 分析应用需求：

- 资源密集型：不同的应用（如数据库操作、视频转码等）对资源的消耗不同，需要分别评估。

- 应用优化：应用层面的优化（如缓存、数据库查询优化、负载均衡等）可以显著提高并发处理能力。

3. 网络带宽：

- 评估服务器的网络出口带宽，计算在峰值流量下能处理的并发连接数。

4. 使用性能测试工具：

- 使用工具（如Apache JMeter, LoadRunner等）模拟高并发环境下的用户请求，观察服务器的响应时间和系统资源使用情况。

以下是一个简化的计算方法：

- 并发用户数 = 带宽 × 响应时间 / 单个用户请求大小

例如：

- 如果服务器的带宽是1 Gbps（即每秒1000 Mbps），假设每个用户的请求大小是1 MB，服务器平均响应时间是1秒：

- 并发用户数 = 1000 Mbps × 1秒 / 1 MB ≈ 1000个并发用户

但这个计算非常理想化，实际中需要考虑以下因素：

- 峰值流量与平均流量：并发计算通常基于峰值流量，因为这是系统可能遇到的最大压力。

- TCP连接限制：如Linux系统中，每个IP地址的TCP连接数是有限制的。

- 服务器负载均衡：如果有负载均衡器分发流量到多台服务器，那么整体并发处理能力会提高。

- 应用效率和资源使用：不同的应用对资源的利用效率不同，需要具体分析。

实际上，为了准确计算服务器能够支撑的高并发数量，通常需要结合实际应用场景进行压力测试和性能分析，并根据测试结果来调整服务器配置和应用设计。