针对高并发系统性能优化，可以从架构设计、代码实现、基础设施三个维度进行系统性优化。以下是分层解决方案：

一、架构设计优化（核心战场）

1. 流量削峰策略

• 异步消息队列：使用Kafka/RocketMQ承接瞬时流量，通过批量合并+顺序消费降低DB压力（如淘宝双11订单系统）
• 请求排队机制：Guava RateLimiter实现令牌桶限流，配合Hystrix熔断降级
• 热点数据隔离：对高频访问数据（如秒杀商品）单独部署Redis集群，防止击穿主库

2. 缓存体系设计

• 多级缓存架构：

// L1：本地缓存（Caffeine） 
LoadingCache<String, Object> localCache = Caffeine.newBuilder() 
  .maximumSize(10_000) .expireAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES) 
  .build(key -> getFromRedis(key));
// L2：分布式缓存（Redis Cluster） 
// L3：持久化存储（MySQL分库分表）

• 缓存更新策略：采用Binlog监听+延迟双删策略保证最终一致性

3. 服务拆分治理

• 微服务化改造：按DDD领域拆分服务，避免单点瓶颈
• 读写分离设计：CQRS模式分离命令与查询，读服务使用ES优化复杂查询
• 无状态化改造：Session数据迁移至Redis，支持服务水平扩展

二、代码层优化（魔鬼在细节）

1. 并发编程控制

• 锁优化：

// 细粒度锁 vs 分段锁 
ConcurrentHashMap<String, ReentrantLock> segmentLocks = new ConcurrentHashMap<>(); 
ReentrantLock lock = segmentLocks.computeIfAbsent(key, k -> new ReentrantLock()); lock.lock(); 
try { // 业务逻辑 
} finally { 
  lock.unlock();
}

• 线程池调优：

// 自定义线程池（避免OOM）
new ThreadPoolExecutor( Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2, // 核心线程数 200, // 最大线程数 60L, 
                       TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(1000), // 有界队列 
                       new CustomRejectedPolicy()); // 自定义拒绝策略

2. 资源复用优化

• 连接池配置：

# Druid配置示例 
druid: initial-size: 
5 min-idle: 5 
max-active: 50 
max-wait: 1000 
validation-query: SELECT 1

• 对象池化技术：使用Apache Commons Pool实现DB连接复用

3. 序列化加速

• 二进制协议：使用Protobuf替代JSON，提升3-5倍序列化速度
• 零拷贝技术：Netty的ByteBuf+FileRegion减少内存复制

三、基础设施优化（性能基石）

1. 数据库优化

• 分库分表策略：ShardingSphere实现按月分表+按用户ID分库
• 索引优化：使用覆盖索引+索引下推减少回表

-- 强制索引示例 
SELECT /*+ INDEX(user idx_phone) */ * FROM user WHERE phone='138xxxx'

2. JVM调优

• GC策略选择：G1回收器替代CMS，配置最大停顿时间

-XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=45

• 内存分配优化：调整新生代与老年代比例

-XX:NewRatio=2 -XX:SurvivorRatio=8

3. 网络优化

• 长连接复用：HTTP/2多路复用替代短连接
• 内核参数调优：

# 调整TCP缓冲区 
net.ipv4.tcp_mem = 94500000 915000000 927000000 
net.ipv4.tcp_rmem = 4096 87380 6291456

四、监控体系（持续优化保障）

1. 全链路监控：SkyWalking+Prometheus监控QPS、RT、错误率
2. 压测工具：JMeter模拟万级并发，定位系统瓶颈
3. 动态调参：Apollo配置中心实时调整线程池参数

优化效果评估（示例）

高频追问应对策略

1. 如何发现性能瓶颈？
2. 回答路线：压测工具定位 → 火焰图分析 → 链路追踪定位慢SQL
3. 线上突然卡顿如何排查？
4. 四步法：查看监控大盘 → 检查GC日志 → 分析线程堆栈 → 数据库死锁检测

通过架构设计先行、代码细节把控、基础设施兜底的组合拳，可实现高并发系统性能的指数级提升。需注意避免过早优化，所有调优都应基于真实压测数据驱动。