一、线程池管理与性能优化
在高并发场景下，线程池的合理配置直接影响服务器的吞吐量和响应延迟。建议采用以下优化策略：
- 动态调整核心线程数：根据CPU核数和任务类型（CPU密集型或I/O密集型）设置初始值，例如N核服务器建议配置N到2N个线程
- 使用队列缓冲机制：选择有界队列避免内存溢出，配合拒绝策略处理突发流量
- 设置线程超时回收：通过
allowCoreThreadTimeOut参数实现空闲线程资源释放
二、负载均衡策略选择与实现
负载均衡技术通过请求分发有效提升系统并发处理能力，常见策略包括：
- 加权轮询算法：根据服务器性能分配权重值，实现资源利用率最大化
- 最小连接数算法：动态感知后端服务器负载状态，优先分配空闲节点
- 一致性哈希算法：适用于需要保持会话状态的场景，减少缓存雪崩风险
建议在Nginx等反向代理层实现七层负载均衡，同时结合健康检查机制自动剔除故障节点
三、数据库与缓存层优化
数据库层面可通过以下手段降低并发压力：
- 读写分离架构：使用主从复制技术分散查询压力，主库处理写操作，从库处理读操作
- 批量操作优化：将多个独立操作合并为批量事务，减少数据库连接次数
- Redis缓存热点数据：采用LRU淘汰策略，设置合理过期时间避免缓存穿透
四、系统监控与动态调整
建立完善的监控体系是实现持续优化的基础：
- 采集QPS、响应时间、错误率等关键指标，设置阈值告警
- 分析线程池队列堆积情况，动态调整核心线程数和最大线程数
- 监控负载均衡器流量分布，定期更新服务器权重配置
通过线程池参数调优、智能负载均衡策略、数据库读写分离以及实时监控体系的综合运用，可构建支撑每秒万级请求的高并发系统。建议采用渐进式优化策略，结合压力测试验证各环节改进效果，最终实现资源利用率与服务稳定性的平衡
