一、服务器配置优化
合理配置硬件资源是提升QPS的基础。建议选择计算优化型实例并配置SSD云盘，CPU核心数与内存配比推荐保持1:2关系，例如4核CPU搭配8GB内存。通过调整Linux内核参数优化TCP连接复用和文件描述符限制，可提升20%-30%的并发处理能力。
| 应用类型 | CPU | 内存 | 存储 |
|---|---|---|---|
| Web服务 | 4核 | 8GB | ESSD云盘 |
| 数据库 | 8核 | 16GB | SSD云盘 |
二、高并发架构设计
采用分布式架构可有效分摊请求压力。建议实践以下策略：
- 微服务拆分：将单体应用拆分为独立部署的服务单元
- 异步处理机制：使用消息队列实现非阻塞操作
- 读写分离：数据库主从架构分离读写操作
通过阿里云SLB实现流量分发，配合自动伸缩策略可动态调整后端服务器数量。
三、代码与数据库优化
应用层优化可显著降低单请求资源消耗：
- 使用Redis缓存热点数据，减少数据库查询
- 优化SQL语句，建立复合索引提升查询效率
- 压缩静态资源，启用HTTP/2协议加速传输
通过JMeter压测工具持续监测接口响应时间，识别性能瓶颈。
四、负载均衡策略
阿里云SLB服务支持多种流量分配算法：
- 加权轮询：根据服务器性能分配不同权重
- 最小连接数：优先分配空闲服务器
- IP哈希：保持会话粘性
建议结合健康检查机制，自动隔离异常节点。
五、监控与维护方案
完善的监控体系包含：
- 云监控实时采集CPU/内存指标
- 日志分析定位慢查询请求
- 自动快照保障数据安全
建议每月执行系统参数调优，每季度进行全链路压测。
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