硬件配置优化
服务器的硬件配置是性能优化的基础。多核高性能CPU（如支持虚拟化技术的Intel/AMD处理器）能显著提升并行计算能力，建议根据业务负载选择8核以上的处理器。内存方面，16GB及以上DDR4内存可满足高并发场景下的数据缓存需求，同时需监控内存使用率避免泄漏问题。
存储设备建议采用NVMe SSD替代传统机械硬盘，其IOPS性能提升可达50倍以上。对于网络带宽，建议部署10Gbps以上网卡，并通过Bonding技术实现链路聚合。典型硬件配置示例如下：
| 组件 | 规格 |
|---|---|
| CPU | Intel Xeon Silver 4310 (12核/24线程) |
| 内存 | 64GB DDR4 ECC |
| 存储 | 2TB NVMe SSD RAID 10 |
| 网络 | 双10Gbps以太网卡 |
软件层调优策略
在软件层面，Nginx和Apache等高性能Web服务器可通过以下配置提升并发处理能力：
- 启用HTTP/2协议减少延迟
- 配置Gzip压缩降低数据传输量
- 设置合理的worker_processes与worker_connections参数
数据库优化需建立复合索引、定期清理历史数据，并通过读写分离架构分散负载。Redis缓存集群建议采用哨兵模式，将热点数据命中率提升至90%以上。
系统参数调优实践
Linux系统需调整以下关键参数：
- 修改文件描述符限制：
nofile 65535 - 优化TCP协议栈：
net.ipv4.tcp_tw_reuse=1、net.core.somaxconn=65535 - 调整内存交换策略：
vm.swappiness=10
通过sysctl命令持久化配置后，可使单机支持10万级并发连接。建议使用Prometheus监控系统实时跟踪CPU、内存、磁盘IO等核心指标。
高并发解决方案
应对百万级并发需采用组合方案：
- 部署LVS+Keepalived实现四层负载均衡
- 使用Kubernetes进行容器化水平扩展
- 采用消息队列（如Kafka）削峰填谷
- 实现无状态服务架构便于横向扩展
异步处理机制可将CPU密集型与IO密集型操作解耦，结合协程技术（如Go语言的Goroutine）可提升10倍以上并发效率。
服务器性能优化需硬件、软件、系统参数多维度协同调整。通过SSD存储加速、内核参数优化、负载均衡部署及异步处理机制，可使单机并发处理能力提升3-5倍。建议建立持续监控体系，根据业务增长动态调整配置方案。
