高并发架构的核心设计原则
高并发系统的设计往往围绕几个核心指标展开：吞吐量、延迟和资源利用率。源码层面的优化首先要理解这些指标的平衡关系。比如在Java生态中，线程池的配置直接影响这三个指标：
Tomcat的Connector配置就是个典型案例。通过调整maxThreads和acceptCount参数，可以观察到完全不同的性能表现。当maxThreads=200时，系统在5000QPS压力下的平均响应时间可能比maxThreads=500时更稳定，这是因为避免了过多的线程上下文切换开销。
主流框架的并发处理机制对比
| 框架 | 线程模型 | IO策略 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| Spring WebFlux | 事件循环 | NIO | IO密集型 |
| Tomcat | 线程池 | BIO/NIO | 通用型 |
| Netty | 主从多线程 | Epoll | 高吞吐量 |
Netty的EventLoopGroup实现特别值得研究。它的bossGroup和workerGroup分工明确，通过查看NioEventLoop的run方法源码，可以发现其巧妙地将IO事件处理和任务执行融合在同一个循环中，这种设计使得单机可以轻松支撑10万级并发连接。
缓存策略的源码级优化
缓存几乎是所有高并发系统的标配，但不同场景下的缓存策略差异很大。以Redis为例，同样是缓存雪崩防护，在Spring Cache和直接使用RedisTemplate时的实现机制完全不同：
查看RedisCacheManager的getCache方法可以看到，Spring对缓存的处理采用了装饰器模式，这为各种缓存策略的扩展提供了灵活性。实际项目中，往往需要重写这部分逻辑来实现更精细化的控制。
分布式锁的实践陷阱
分布式锁的实现看似简单，但在高并发场景下隐藏着诸多细节问题。对比分析Redisson和Zookeeper的锁实现源码，会发现几个关键差异点：
Redisson的LockWatchdogTimeout默认设置是30秒，这个值需要根据业务特点调整。过短会导致频繁续期增加Redis负担，过长则可能因网络分区导致锁无法及时释放。通过分析tryLockInnerAsync方法的lua脚本，可以深入理解其原子性保证机制。
数据库连接池的性能玄机
HikariCP之所以能成为默认的JDBC连接池，从其源码可以看出几个精妙设计：
对比测试显示，在100-200并发线程的场景下，HikariCP的性能比传统连接池高出30-50%。这主要得益于它对JDBC4的isValid方法的使用，相比传统连接池的testOnBorrow机制，减少了不必要的校验开销。
选择Spring WebFlux还是传统Servlet容器，关键要看业务场景的具体需求。WebFlux基于响应式编程模型，特别适合处理大量IO密集型操作，比如微服务网关、实时消息推送这类需要处理5000-10000QPS的场景。当系统中有30-50%的时间都在等待外部服务响应时，WebFlux的非阻塞特性就能充分发挥优势，用更少的线程资源处理更多请求。不过要注意，如果业务逻辑中有大量CPU密集型计算，WebFlux的性能提升就不那么明显了。
传统Servlet容器比如Tomcat、Jetty更适合已经采用Spring MVC架构的项目，特别是那些需要频繁进行阻塞式数据库访问的应用。这些容器经过多年发展，在稳定性、兼容性方面都很成熟，开发团队也更容易上手。如果你的项目需要处理大量同步业务逻辑，或者依赖一些只支持阻塞式IO的第三方库，传统Servlet容器反而是更稳妥的选择。实际项目中，有时候会采用混合架构，把WebFlux用在网关层，后端服务继续使用Servlet容器，这样能兼顾性能和开发效率。
常见问题解答
如何确定线程池的核心线程数和最大线程数？
核心线程数通常设置为CPU核心数的1-2倍，最大线程数 不超过CPU核心数的5-8倍。具体数值需要通过压力测试确定，观察系统在50-80%负载时的线程活跃情况，避免设置过大导致过多上下文切换开销。
Spring WebFlux和传统Servlet容器如何选择？
WebFlux适合IO密集型场景（如微服务网关），当系统QPS超过5000且IO等待时间占比超过30%时优势明显。传统Servlet容器更适合CPU密集型或已有Spring MVC架构的项目，特别是在需要阻塞式数据库访问的场景。
Redis缓存雪崩防护有哪些实现方案？
常见方案包括：1) 设置随机过期时间（基础值30-60秒，随机浮动10-20秒）；2) 使用互斥锁防止缓存重建风暴；3) 多级缓存架构（本地缓存+分布式缓存）。实际选择需根据业务容忍度和运维成本权衡。
分布式锁为什么需要设置看门狗机制？
业务处理时间可能超过锁的默认有效期（通常30秒），看门狗通过定期（10-15秒间隔）续期避免锁提前释放。但要注意网络分区时的处理， 配合业务幂等设计，即使锁异常释放也不会导致数据不一致。
HikariCP连接池为什么性能更好？
主要优化点包括：1) 使用ConcurrentBag实现无锁连接获取；2) 微秒级响应速度的连接校验；3) 智能化的连接维护策略。实测表明在100-200并发时，获取连接耗时比传统连接池减少50-70%。
