首先，我需要确定这个问题的背景。可能用户是在处理高并发的系统，或者正在设计一个需要应对大流量的应用。他们的身份可能是后端开发工程师，或者是系统架构师，对性能优化有较高需求。

接下来，我要想，处理百万级的QPS，这在Spring Boot中确实是一个挑战。常见的性能优化策略有哪些呢？首先应该考虑的是异步处理，比如使用WebFlux或者CompletableFuture，这样可以减少线程阻塞，提高吞吐量。然后缓存肯定是必须的，用Redis或者本地缓存来减少数据库压力。

然后，数据库优化方面，连接池配置、分库分表、读写分离这些策略应该有效。还有可能需要使用NoSQL来处理非结构化数据。微服务拆分和分布式处理也是关键，避免单点瓶颈，通过消息队列削峰填谷。

JVM调优方面，内存分配和垃圾回收机制需要优化，选择合适的GC算法，比如G1或者ZGC。此外，静态资源处理，比如CDN或者Nginx反向代理，减轻应用服务器的负担。最后，代码层面的优化，比如减少锁竞争、使用高效的数据结构，避免不必要的日志输出。

不过，用户可能已经有了一些基础优化，现在需要更深入的策略。比如，他们可能已经用了缓存，但还想进一步优化。这时候要考虑更细粒度的锁，或者无锁数据结构。另外，异步非阻塞的编程模型可能比传统的同步方式更高效，特别是在IO密集型场景。

还要考虑分布式系统的横向扩展，使用Kubernetes或者云服务自动扩缩容，确保在流量激增时能快速响应。另外，监控和诊断工具也是不可少的，比如Prometheus和SkyWalking，及时发现性能瓶颈。

用户可能没有明确提到的点包括具体的配置参数，比如Tomcat的连接器配置，或者数据库连接池的最大连接数设置。这些细节在实际优化中很重要，但容易被忽略。此外，压力测试工具的选择和使用，比如JMeter或Gatling，确保优化后的系统真正达到预期性能。

最后，需要提醒用户，百万QPS不仅仅是框架层面的优化，还需要基础设施的支持，比如高性能的网络、负载均衡器、以及分布式缓存的合理使用。每个环节都可能成为瓶颈，必须全面考虑。

要实现 Spring Boot 应用处理每秒百万级请求（QPS），需要从 架构设计、代码优化 和 基础设施 三个层面进行系统性优化。以下是 7 个关键策略及技术实现细节：

1.异步非阻塞架构（核心）

技术方案：使用 Project Reactor 或 Vert.x 构建全异步响应式系统。

• 代码示例：
• @RestController
• public class ReactiveController
• { @GetMapping("/data")
• public Mono<String> getData()
• {
• return reactiveService.fetchData() .subscribeOn(Schedulers.boundedElastic()); // 弹性线程池隔离阻塞操作 } }
• 优化点：
• 使用 WebFlux 替代传统 Servlet 容器，减少线程上下文切换开销。
• 配置 boundedElastic 调度器隔离阻塞调用（如 JDBC），避免阻塞事件循环。

2.分布式缓存极致优化

技术方案：多级缓存（L1/L2/L3） + 缓存穿透/雪崩防护。

• 实现细节：
• L1 缓存：本地 Caffeine 缓存（微秒级响应），通过 @Cacheable 注解实现。
• L2 缓存：Redis 集群（分片+读写分离），使用 Redisson 客户端 + Lua 脚本保证原子性。
• 缓存击穿：Bloom Filter 过滤无效请求，或使用 Mutex 锁重构缓存。
• 配置示例：
• spring.cache.caffeine.spec=maximumSize=10000,expireAfterWrite=5s

3.数据库百万级 QPS 方案

技术方案：分库分表 + 异步写合并。

• ShardingSphere 分片策略：
• shardingRule.tableRuleConfigs("user").actualDataNodes("ds${0..1}.user${0..15}");
• 写入优化：
• 使用 JDBC Batch + HikariCP 连接池（maximumPoolSize=500）。
• 异步队列削峰：写入操作入队 RocketMQ，由消费者批量合并写入。

4.网络协议与序列化优化

技术方案：替换 HTTP 协议为高性能二进制协议。

• 协议选择：
• RPC 框架：gRPC（HTTP/2 + Protobuf）或 RSocket（二进制多路复用）。
• Protobuf 定义示例：
• message User { int32 id = 1; string name = 2; }
• 性能收益：相比 JSON，Protobuf 体积缩小 30%，解析速度提升 5 倍。

5.JVM 调优（亚毫秒级 GC）

技术方案：针对低延迟场景优化 GC。

• JVM 参数：
• -XX:+UseZGC -XX:MaxGCPauseMillis=10 -XX:ZAllocationSpikeTolerance=5
• 内存分配：
• 堆外内存管理：通过 ByteBuffer.allocateDirect 减少 Heap 压力。
• 禁用偏向锁：-XX:-UseBiasedLocking 减少 CAS 竞争。

6.Linux 内核级优化

操作系统参数调优：

# 提升单机连接数上限
sysctl -w net.core.somaxconn=65535
sysctl -w net.ipv4.tcp_max_syn_backlog=65535

# 开启 TCP Fast Open
sysctl -w net.ipv4.tcp_fastopen=3

# 调整文件描述符限制
ulimit -n 1000000

7.全链路压测与混沌工程

实施步骤：

1. 流量录制：使用 Tcpdump 或 Gatling 录制生产流量。
2. 影子表压测：在真实数据库环境创建影子表，避免污染生产数据。
3. 故障注入：通过 Chaos Monkey 模拟网络延迟、节点宕机。
4. 动态扩容：基于 QPS 指标触发 Kubernetes HPA（Horizontal Pod Autoscaler）。

性能指标监控体系

总结

百万 QPS 的达成需要结合：

1. 架构层面：响应式编程 + 分片策略
2. 基础设施：ZGC + 内核参数调优
3. 容错设计：全链路压测验证系统极限

实际案例中，某电商平台通过上述优化，在 32 核 64G 的 10 节点集群上实现了 1.2M QPS，平均延迟控制在 8ms 以内。