Java，单机服务器如何充分利用服务器性能，达到最大并发量？
Java，单机服务器如何充分利用服务器性能，达到最大并发量？
23号当天12点一瞬间有大量的用户涌进来，具体多少人不好说，我看TCP链接是6千左右。
我的服务器配置如下：
数据库是使用阿里云的PolarDB，8核32GB，有读写分离，最大IOPS是64000，我查看过数据库相关压力，数据库几乎没有波动，排除是数据库原因造成的，我们的业务相对简单，且大部分查询是单表查询，数据量很小。
服务器是使用阿里云的ECS，8核16G，CPU占用最高不到百分之二十，基本都在百分之五左右，内存占用也没有什么波动，CPU和内存没有充分得到利用。
我是使用的spring boot 部署，容器是tomcat，配置如下：
所以我想请教一下大家，这是哪个环节的问题造成了瓶颈，有哪些优化方案？
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根据您提供的信息，服务器和数据库的硬件资源都没有达到饱和状态，但您的应用在高并发场景下似乎没有达到预期的性能。这可能意味着瓶颈不在硬件资源上，而是其他软件配置或架构设计方面的问题。以下是一些可能的优化方向：
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Tomcat配置优化:
- 连接器参数调整: 检查并调整Tomcat的Connector配置，如
maxThreads（最大工作线程数）、acceptCount（等待队列长度）等，确保它们能够处理预期的并发量。 - NIO/NIO2/AJP: 考虑使用NIO或NIO2模式代替BIO，以提高I/O效率。如果前端有负载均衡器，可以考虑使用AJP连接器。
- 连接器参数调整: 检查并调整Tomcat的Connector配置，如
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Spring Boot与应用层面优化:
- 异步处理: 利用Spring Boot的异步处理能力，将耗时操作（如数据库查询、外部服务调用）异步执行，释放主线程处理更多请求。
- 缓存策略: 对于频繁且结果不经常变化的查询，使用Redis或其他缓存技术来减少数据库访问。
- 微服务拆分: 如果业务逻辑允许，可以考虑将系统拆分为多个微服务，每个服务专注于特定功能，这样可以更细粒度地进行扩展和优化。
- Spring Boot配置优化: 检查Spring Boot应用的内存分配、垃圾回收设置等，确保JVM配置适合当前的工作负载。
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网络与操作系统层面:
- TCP参数调优: 根据操作系统调整TCP/IP栈的参数，比如增大最大打开文件数、调整TCP窗口大小等，以支持更多的并发连接。
- 内核参数优化: 如调整Linux系统的
sysctl参数，如net.ipv4.tcp_fin_timeout、net.core.somaxconn等，以适应高并发需求。
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监控与日志分析:
- 使用阿里云的ARMS或Prometheus+Grafana等工具进行全面监控，包括但不限于CPU、内存、线程池、数据库连接池、网络I/O等，通过监控数据定位问题所在。
- 分析应用日志，查找慢查询、异常堆栈等，针对性地进行优化。
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负载测试与压力测试:
- 使用Apache JMeter、Locust等工具模拟高并发场景，逐步增加压力，观察系统表现及瓶颈所在，根据测试结果调整优化策略。
综上所述，需要从多维度综合分析和优化，才能有效提升单机服务器的并发处理能力。同时，考虑到未来可能的增长，提前规划可扩展的架构也是必要的。
