主流后端框架源码架构对比
Spring Boot和Django的源码设计差异主要体现在IoC容器和ORM层。Spring Boot的核心是ApplicationContext，通过BeanFactory实现依赖注入，启动时会扫描@Component注解类。而Django采用MTV模式，urls.py作为入口，通过WSGIHandler处理请求。
| 框架 | 启动耗时(ms) | 内存占用(MB) | QPS峰值 |
|---|---|---|---|
| Spring Boot 3.1 | 1200-1500 | 180-220 | 8500 |
| Django 4.2 | 400-600 | 90-120 | 6200 |
数据库连接池实现原理
HikariCP和Druid的源码都采用生产者-消费者模型，但线程调度策略不同：
连接泄漏检测机制是核心差异点。HikariCP在borrowConnection()时就启动定时器，而Druid通过心跳线程定期扫描。
高并发场景下的源码优化
秒杀系统需要重点改造的三个源码模块：
在Tomcat源码调优时，需要修改NioEndpoint里的Poller线程数计算公式，默认的processorCache=200在万级QPS时会导致频繁GC。
微服务通信的底层实现
Dubbo和gRPC的协议编解码源码对比：
服务发现模块的源码差异最明显。Nacos客户端通过NotifyCenter推送变更，而Consul依赖Watcher轮询机制，源码中需要处理事件丢失补偿。
数据库连接池的配置可不是随便填个数字就完事的，得根据服务器硬件和业务特点来精细调整。CPU核心数是个很好的基准点，比如8核的机器初始值设16-24个连接比较稳妥，但千万别无脑拉满到50以上，否则连接争用反而会拖垮性能。实际运行时要盯着监控看，当QPS在200-500区间时，如果发现平均等待时间超过5ms，就得考虑把连接数提到10-12个了。
不同连接池的参数命名特别容易踩坑，像Druid用maxActive控制总数，而HikariCP管这个叫maximumPoolSize。更要注意的是连接泄漏检测机制，HikariCP默认30秒没归还就会报警，Druid则通过removeAbandoned参数来清理僵尸连接。生产环境 把验证查询（validationQuery）配上，比如MySQL用SELECT 1，这样连接池能自动剔除失效连接。高峰期如果出现”连接池耗尽”的报错，优先考虑优化慢SQL而不是盲目增加连接数。
常见问题解答
如何选择适合项目的后端框架？
根据项目规模和团队技术栈决定。中小型项目用Django开发效率更高，Spring Boot更适合需要微服务架构的企业级应用。关键看团队对Java/Python的熟悉程度，以及是否需要Spring Cloud生态支持。
数据库连接池应该配置多大？
初始值设为CPU核心数的2-3倍，最大连接数不超过50。实际要根据压测结果调整，TPS在200-500时连接数8-12比较合适。注意Druid的maxActive和HikariCP的maximumPoolSize参数区别。
微服务通信协议选gRPC还是Dubbo？
跨语言场景选gRPC，性能要求高且全Java技术栈用Dubbo。gRPC的HTTP/2协议在移动端表现更好，Dubbo的Filter机制更适合需要深度定制拦截逻辑的场景。
为什么Spring Boot启动比Django慢？
主要耗时在JVM加载和Bean初始化阶段。Spring Boot需要扫描类路径、构建ApplicationContext，而Django的Python解释器启动更快。生产环境 开启Spring的懒加载模式。
如何调试后端框架源码？
推荐使用IDEA的Attach to Process功能，配合条件断点。重点看AbstractApplicationContext.refresh()方法（Spring）或BaseHandler.get_response()（Django），这些都是核心流程入口。
