在现代互联网服务中，支持大规模并发访问已经成为在线客服系统设计中的重要课题。为了满足大量用户同时访问并与客服进行互动，系统需要具备高可用性、高性能和弹性扩展能力。以下是多用户在线客服系统在支持大规模并发访问方面的几种技术和策略。

首先，系统架构应采用分布式设计。通过将应用划分为多个微服务，可以将不同功能模块（如用户管理、消息推送、客服处理等）独立部署并进行负载均衡。每个服务可以独立扩展，确保在高并发情况下不会影响系统的整体稳定性。例如，使用负载均衡器（如Nginx、HAProxy）来分发请求，确保每个服务的负载均衡，避免单点故障。

其次，缓存机制在提高系统性能方面发挥了重要作用。通过使用缓存（如Redis、Memcached），系统可以缓存频繁访问的数据，如用户信息、聊天记录等，从而减少数据库的访问压力，提高响应速度。缓存不仅可以有效减轻数据库的负担，还能减少数据的重复计算，进一步提升处理效率。

再者，消息队列的应用在处理高并发请求时至关重要。消息队列（如RabbitMQ、Kafka）可以作为异步处理的中间层，帮助系统解耦并平衡流量。当大量用户同时发送请求时，消息队列能够暂存这些请求并依次处理，避免系统因瞬时流量激增而崩溃。队列的使用能够使客服系统平稳处理高并发请求，减少高峰期间的响应延迟。

此外，采用横向扩展的策略可以有效支持大规模并发访问。通过部署更多的服务器和实例来分担流量，系统能够灵活应对访问量的波动。云计算平台（如AWS、阿里云）提供了弹性扩展的能力，可以在流量高峰时自动增加服务器实例，而在低峰期减少实例数量，优化资源使用，降低成本。

对于实时通信，采用WebSocket协议能够更高效地处理大规模并发访问。WebSocket允许客户端与服务器建立持久连接，实时双向传输数据，相比传统的HTTP轮询或长轮询方式，WebSocket能够减少连接建立的频繁开销，同时提升数据传输的实时性和稳定性。

此外，数据库的优化同样不可忽视。通过使用分布式数据库（如MySQL Cluster、CockroachDB）或NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra），系统可以实现数据的分片和冗余存储，从而提升系统的并发访问能力和容灾能力。同时，通过数据库的读写分离，可以将查询请求和写入请求分流，提高数据库的吞吐量。

最后，负载监控与性能调优是保证大规模并发访问流畅的重要手段。系统应实时监控各个服务节点的性能指标，及时发现瓶颈并进行优化。同时，利用自动化运维工具进行负载均衡和性能调优，确保客服系统能够持续高效运行。

综上所述，通过采用分布式架构、缓存机制、消息队列、横向扩展、WebSocket协议、数据库优化等策略，可以有效支持大规模并发访问，确保多用户在线客服系统在高流量情况下依然稳定、快速地响应用户需求。这些技术手段不仅能提升系统的并发处理能力，还能增强系统的容错性和可扩展性，为用户提供优质的在线客服体验。