本文仅仅谈论从哪些方面进行考虑~~
一、负载均衡层
不同负载均衡技术的性能差异：
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Nginx：约5万QPS（适合7层负载）
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LVS（Linux Virtual Server）即Linux虚拟服务器：约80万QPS（4层负载均衡）
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F5硬件：约200万QPS（企业级硬件负载）
例如
// Nginx配置示例（高并发优化）
worker_processes auto; # 自动设置为CPU核心数
worker_cpu_affinity auto; # 自动绑定CPU核心(新版本支持)
worker_rlimit_nofile 100000; # 每个worker能打开的文件描述符数量二、应用程序优化
1. 线程池优化
生产环境尽量自定义ThreadPoolExecutor
// 高性能线程池配置
public class HighPerformanceThreadPool {//核心线程数，一直存活private static final int CORE_POOL_SIZE = Runtime.getRuntime().availableProcessors();//最大线程数（当队列满且核心线程都在忙时，会创建新线程直到达到此上限）private static final int MAX_POOL_SIZE = CORE_POOL_SIZE * 2;//工作队列的容量（在核心线程都忙时，新任务会先进入队列而不是创建新线程）private static final int QUEUE_CAPACITY = 1000;//非核心线程的空闲存活时间 （超过核心线程数的线程在空闲超过此时间后会被终止）private static final long KEEP_ALIVE_TIME = 1L;public static ExecutorService createThreadPool() {return new ThreadPoolExecutor(CORE_POOL_SIZE,MAX_POOL_SIZE,KEEP_ALIVE_TIME,TimeUnit.SECONDS,new LinkedBlockingQueue<>(QUEUE_CAPACITY),new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());}
}2. 异步处理
// CompletableFuture异步处理示例
public CompletableFuture<Result> asyncProcess(Request request) {return CompletableFuture.supplyAsync(() -> {// 耗时操作return processRequest(request);}, HighPerformanceThreadPool.createThreadPool());
}3.连接池
// HikariCP高性能配置
HikariConfig config = new HikariConfig();
config.setJdbcUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/high_perf");
config.setMaximumPoolSize(20);
config.setMinimumIdle(5);
config.setConnectionTimeout(3000);
config.setIdleTimeout(60000);
config.setMaxLifetime(1800000);4. sql 层面优化
-- 添加复合索引（注意列顺序）
ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_customer_status (customer_id, status);-- 使用覆盖索引
SELECT id, name FROM products WHERE category = 'electronics';-- 定期分析索引使用情况
SELECT * FROM sys.schema_unused_indexes;-- 避免 SELECT *
SELECT id, name, price FROM products;-- 优化 IN 查询（大数据集改用 JOIN）
SELECT * FROM users WHERE id IN (SELECT user_id FROM vip_users);-- 分页优化（避免大 offset）
SELECT * FROM orders WHERE id > 10000 ORDER BY id LIMIT 10;5. JVM优化
# 高性能JVM参数 -XX:+UseG1GC -Xms4g -Xmx4g -XX:MaxGCPauseMillis=200 -XX:ParallelGCThreads=8 -XX:ConcGCThreads=4三、数据库层优化
1. 读写分离(ShardingJDBC)
# ShardingJDBC配置示例
spring:shardingsphere:datasource:names: master,slave0,slave1masterslave:load-balance-algorithm-type: round_robinname: msmaster-data-source-name: masterslave-data-source-names: slave0,slave12. 分库分表
# 分库分表配置
spring:shardingsphere:sharding:tables:t_order:actual-data-nodes: ds$->{0..1}.t_order_$->{0..15}database-strategy:inline:algorithm-expression: ds$->{order_id % 2}table-strategy:inline:algorithm-expression: t_order_$->{order_id % 16}3. 数据库配置
例如mysql
innodb_io_capacity=400 //作用：控制后台进程的 I/O 吞吐量
max_connections=500 //最大连接数
四、缓存优化
1.客户端缓存
浏览器缓存：HTTP缓存头控制(Expires, Cache-Control, ETag)
APP本地缓存：内存或持久化缓存
实现技术：LocalStorage、IndexedDB、Service Worker
2.反向代理缓存
Nginx缓存：proxy_cache模块
Varnish：专业HTTP加速器
可缓存完整的HTML页面或API响应
3.应用缓存
// 多级缓存实现示例
public class MultiLevelCache {private final Cache localCache = Caffeine.newBuilder().maximumSize(10_000).expireAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES).build();private final RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;public Object get(String key) {// 1. 查本地缓存Object value = localCache.getIfPresent(key);if (value != null) return value;// 2. 查Redisvalue = redisTemplate.opsForValue().get(key);if (value != null) {localCache.put(key, value);return value;}// 3. 查数据库并回填value = queryFromDB(key);if (value != null) {redisTemplate.opsForValue().set(key, value, 10, TimeUnit.MINUTES);localCache.put(key, value);}return value;}
}4.数据库缓存
# InnoDB 缓冲池（通常分配 50-70% 物理内存） innodb_buffer_pool_size = 12G # 排序缓冲和连接缓冲 sort_buffer_size = 4M //作用：用于 ORDER BY 和 GROUP BY 操作 join_buffer_size = 4M //用于无索引 JOIN 操作 tmp_table_size= 32M //内存临时表的最大大小
五、消息队列
// 批量消费提高吞吐量
@RabbitListener(queues = "high.perf.queue", concurrency = "10-20")
public void batchProcess(List<Message> messages) {messages.forEach(this::processSingleMessage);
}
