小程序的并发量可以通过以下几种方法进行查询：
通过微信官方API查询
可以使用微信提供的API来获取小程序的登录信息，从而间接推算出小程序的并发量。例如，通过调用`https://api.weixin.qq.com/sns/jscode2session`接口，结合小程序的AppID、AppSecret和JSCode，可以获取到用户的会话信息，这可以作为分析并发量的一个参考。
系统架构和需求分析
了解系统架构和需求：明确应用类型（如Web应用、移动应用、数据库等），了解业务场景和用户行为（如用户的访问模式、访问频率、请求类型等），以及应用的负载特点（如请求的平均大小、平均响应时间、并发请求的分布情况等）。
收集基础数据
服务器硬件配置：查看服务器的硬件配置，包括处理器核心数、内存容量、存储容量、网络带宽等信息，这些信息可以通过操作系统或服务器管理软件查看得到。
历史访问数据：收集一段时间内的历史数据，包括用户访问记录、请求量、并发请求数等，这些数据可以通过网站日志、数据库查询等方式获得。
使用评估方法
经典公式法：平均并发用户数：C = nL/T，其中n是平均每天访问用户数，L是用户平均每天的访问时长，T是被考察的时间长度（如一天内用户活跃的时间）。并发用户数峰值：C' = C + 3*√C。这个公式用于估算在高峰时段可能出现的并发用户数峰值。
基于PV计算法：假设一个网站每天的PV（页面访问量）是已知的，可以根据二八原则（即80%的访问量集中在20%的时间内）来估算TPS（每秒事务数）。然后，结合经验因子（如3）来估算并发量。
系统用户数计算法：并发用户数 = 系统最大在线用户数的8%到12%。这个比例可以根据实际情况进行调整。
性能测试法：通过压力测试工具（如Apache JMeter、LoadRunner等）模拟高并发场景，观察系统的响应情况和性能指标，从而得出小程序的并发处理能力。
监控和日志分析
在小程序运行过程中，可以通过监控工具（如Prometheus、Grafana等）实时监控服务器的CPU、内存、网络等资源的使用情况，以及小程序的响应时间、错误率等指标，从而评估并发量。
分析小程序的访问日志，统计不同时间段的访问量、请求量、并发请求数等数据，可以帮助了解小程序的并发情况。
通过以上方法，可以较为准确地评估小程序的并发量，并为优化性能提供依据。