当前位置： 首页 > news >正文 以绿色为主色调的网站网站建设0doit news 2025/10/23 16:25:09 以绿色为主色调的网站,网站建设0doit,什么网站可以做任务挣钱的,六安电商网站建设哪家好Spring Boot单机如何支持1万并发#xff0c;需要做哪些优化。 首先#xff0c;我得回想一下Spring Boot处理高并发的关键点在哪里。可能涉及到多个层面#xff0c;比如Web服务器配置、数据库优化、代码层面的调整#xff0c;还有JVM调优之类的。 首先#xff0c;用户可能…Spring Boot单机如何支持1万并发需要做哪些优化。 首先我得回想一下Spring Boot处理高并发的关键点在哪里。可能涉及到多个层面比如Web服务器配置、数据库优化、代码层面的调整还有JVM调优之类的。 首先用户可能用的是内嵌的Tomcat默认配置可能不够比如最大线程数、连接数这些参数需要调整。Tomcat的线程池配置默认可能只有200左右显然不够。所以需要增大maxThreadsacceptCount这些参数。另外可能要考虑使用NIO或者APR连接器提升处理能力。 然后是数据库方面高并发下数据库连接池的配置也很重要。比如HikariCP的参数最大连接数、最小空闲连接这些可能要根据实际情况调整。同时数据库本身的优化比如索引、查询优化避免慢查询减少锁竞争分库分表或者读写分离可能也是需要的不过如果是单机的话可能暂时不考虑分库分表但读写分离或者缓存可以引入。 缓存方面用户可能需要用Redis或者本地缓存比如Caffeine减少数据库的压力。缓存命中率高了数据库的并发压力自然就下来了。 代码层面可能需要避免阻塞操作比如同步调用或者长时间的IO操作使用异步处理比如CompletableFuture或者Reactive编程比如WebFlux。另外事务的范围要控制好避免长事务减少数据库锁的持有时间。 静态资源处理方面可能要用CDN或者Nginx来处理静态文件减少应用服务器的负担。或者配置Spring Boot的静态资源缓存减少重复请求。 JVM调优也是关键比如堆内存大小垃圾回收器的选择G1可能更适合高吞吐量低延迟的场景。调整新生代和老年代的比例避免频繁Full GC。 还有限流和降级防止突发流量打垮系统。比如使用Resilience4j或者Sentinel做限流设置合适的阈值保护核心服务。 日志优化异步日志输出避免同步写日志成为瓶颈比如用Logback的AsyncAppender。 操作系统层面可能需要调整文件描述符限制TCP参数优化比如somaxconntcp_tw_reuse等提升网络性能。 最后压力测试是必不可少的用JMeter或者Gatling模拟高并发场景根据测试结果调整参数找到瓶颈所在。 可能用户没有提到具体应用场景是否需要考虑分布式不过题目里说是单机所以可能不需要考虑集群但单机优化各个层面都要考虑到。需要综合各个组件和配置才能达到1万并发的目标。可能还需要考虑业务逻辑是否足够高效是否有不必要的计算或者重复操作减少每个请求的处理时间。 为了在单机环境下让Spring Boot应用支持1万并发需要从多个层面进行优化。以下是详细的优化方案 1. Web服务器优化Tomcat/Undertow/Jetty 调整线程池参数yaml复制# application.yml server: tomcat: max-threads: 1000 # 默认200调整为CPU核心数*200~1000 accept-count: 1000 # 等待队列长度 max-connections: 10000 # 最大连接数使用NIO或APR模式Tomcat默认BIO性能较差切换到NIO或APR需安装本地库。换用UndertowUndertow性能优于Tomcat尤其在高并发场景xml复制!-- 排除Tomcat引入Undertow -- dependency groupIdorg.springframework.boot/groupId artifactIdspring-boot-starter-web/artifactId exclusions exclusion groupIdorg.springframework.boot/groupId artifactIdspring-boot-starter-tomcat/artifactId /exclusion /exclusions /dependency dependency groupIdorg.springframework.boot/groupId artifactIdspring-boot-starter-undertow/artifactId /dependency运行 HTML 2. 数据库优化 连接池调优如HikariCPyaml复制spring: datasource: hikari: maximum-pool-size: 100 # 根据DB性能调整建议公式CPU核心数 * 2 磁盘数 minimum-idle: 20 connection-timeout: 3000SQL优化 添加索引避免全表扫描。使用批量操作JdbcTemplate.batchUpdate()。避免N1查询使用EntityGraph或JOIN FETCH。 读写分离主库写从库读。引入缓存 一级缓存Cacheable 二级缓存Redis。使用本地缓存Caffeine应对高频读 java复制Bean public CacheManager cacheManager() { CaffeineCacheManager manager new CaffeineCacheManager(); manager.setCaffeine(Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)); return manager; } 3. 代码层面优化 异步非阻塞 使用Async CompletableFuture。响应式编程WebFlux Reactorjava复制GetMapping(/flux) public FluxData getData() { return reactiveRepository.findAll(); } 减少锁竞争 使用ConcurrentHashMap替代synchronized。乐观锁Version代替悲观锁。 压缩响应yaml复制server: compression: enabled: true mime-types: text/html,text/xml,text/plain,application/json 4. JVM调优 堆内存设置根据机器内存调整bash复制-Xms4g -Xmx4g -XX:MaxMetaspaceSize512m垃圾回收器bash复制-XX:UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis200其他参数bash复制-XX:HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath/logs/ 5. 网络与OS优化 Linux内核参数bash复制# /etc/sysctl.conf net.core.somaxconn 65535 net.ipv4.tcp_tw_reuse 1 net.ipv4.tcp_fin_timeout 30文件描述符限制bash复制ulimit -n 100000 6. 限流与降级 Resilience4j限流java复制RateLimiter(name apiLimiter, fallbackMethod fallback) GetMapping(/api) public String api() { return OK; }Sentinel熔断配置QPS阈值和降级策略。 7. 其他优化 静态资源分离通过Nginx或CDN分发静态文件。日志异步化使用Logback异步Appender。xml复制appender nameASYNC classch.qos.logback.classic.AsyncAppender appender-ref refFILE/ /appender运行 HTML 验证与压测 工具JMeter/Gatling模拟1万并发。监控使用Prometheus Grafana监控JVM、DB、缓存。瓶颈定位Arthas分析慢方法火焰图定位CPU热点。 总结 单机支撑高并发的核心是 减少线程阻塞、缩短请求处理链路、提升资源利用率。需结合业务场景针对性优化同时通过压测验证效果。若仍无法满足需考虑集群化部署。 文章转载自： http://www.morning.npbgj.cn.gov.cn.npbgj.cn http://www.morning.zdmlt.cn.gov.cn.zdmlt.cn http://www.morning.nfbnl.cn.gov.cn.nfbnl.cn http://www.morning.ckfqt.cn.gov.cn.ckfqt.cn 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