Java系统在高并发情况下，面临着压力测试不充分或没有合适的扩展策略的挑战。这可能导致系统性能下降、响应时间延长、请求堆积等问题。为了应对这些挑战，我们需要采取一系列合理的措施来保证系统的稳定性和可扩展性。
首先，进行充分的压力测试是非常重要的。压力测试可以模拟真实场景下的高并发情况，通过大量的请求并发访问系统，评估系统在高负载条件下的性能表现。通过压力测试，我们可以发现系统存在的性能瓶颈和问题，并及时采取措施优化系统。
其次，对于Java系统，我们可以采用以下合适的扩展策略：
1、水平扩展（Horizontal Scaling）： 水平扩展是指通过增加服务器节点的数量来扩展系统的处理能力。可以使用负载均衡器将请求分发到多个节点上，从而提高系统的并发处理能力。同时，可以使用分布式缓存技术减轻数据库的压力，例如使用Redis作为缓存中间件。
2、垂直扩展（Vertical Scaling）： 垂直扩展是指通过增强单个服务器节点的硬件配置来提升系统的性能。可以增加CPU核心数、内存容量等，以提高系统的处理能力。此外，可以优化JVM的配置参数，如最大堆内存大小、垃圾回收算法等，以充分利用服务器的硬件资源。
3、异步处理： 在高并发场景下，使用异步处理可以显著提高系统的吞吐量和并发能力。可以将一些耗时的操作，如网络请求、磁盘IO等，转换为异步方式进行处理，并且可以使用线程池来管理线程资源，避免创建过多的线程导致系统资源耗尽。
4、缓存优化： 合理使用缓存可以减轻数据库的压力，提高系统的响应速度。可以使用分布式缓存技术，如Redis、Memcached等，将一些频繁访问的数据缓存起来，减少数据库的查询次数。同时，需要注意缓存数据的有效期和一致性维护，以保证数据的准确性。
5、数据库优化： 数据库通常是Java系统的重要组成部分，因此优化数据库的性能对于提升整个系统的性能至关重要。可以通过合理设计数据库表结构、优化SQL查询语句、添加索引等方式来提高数据库的查询性能。此外，可以采用数据库读写分离、主从复制等技术来分担数据库的负载。
6、消息队列： 使用消息队列可以实现系统的解耦和异步处理，提高系统的可伸缩性和容错性。可以将一些耗时的操作放入消息队列中进行异步处理，提高系统的并发处理能力。常用的消息队列技术包括Kafka、RabbitMQ等。
最后，需要对系统进行监控和性能优化。通过监控系统的运行状态，及时发现和解决性能问题。可以使用工具进行系统性能监控，如JVM监控工具（JConsole、VisualVM）、应用性能监控工具（New Relic、AppDynamics）等。同时，可以进行代码级别的性能优化，如减少内存占用、优化算法等，以提升系统的性能和响应速度。
总结起来，Java系统在高并发情况下，压力测试不充分或没有合适的扩展策略会导致性能下降和系统不稳定的问题。通过充分的压力测试、合适的扩展策略和性能优化，可以提高系统的并发处理能力和稳定性，保证系统在高负载条件下的正常运行。同时，需要持续进行监控和优化，以适应系统的变化和不断提升用户体验。
