单副本支持5万qps的java demo

单副本支持5万QPS的Java demo可以通过以下步骤实现：

1. 数据库优化：首先，对于高QPS的应用程序，选择高性能的数据库非常重要。可以考虑使用高性能、可伸缩性强的数据库，如MySQL Cluster或Cassandra。另外，可以通过调整数据库的缓存大小、索引优化、分表等方式来提升数据库的性能。

2. 垂直扩展：通过增加服务器的处理能力来提高QPS。可以使用更高性能的硬件、使用多核处理器、增加内存容量等方式来提升单个服务器的处理能力。

3. 并发处理：使用多线程或线程池的方式来实现并发处理。通过将请求分发给多个线程来提高系统的并发能力。

4. 缓存机制：将查询结果缓存起来，避免重复查询数据库。可以使用内存数据库如Redis或使用缓存框架如Ehcache来实现缓存机制。

5. 异步处理：将耗时的操作（如网络请求、IO操作）采用异步方式进行处理，以提高系统的并发能力。

6. 代码优化：对关键代码进行优化，例如避免不必要的循环、减少对象创建和销毁等，以提高代码的执行效率和系统的响应速度。

7. 负载均衡：通过负载均衡器将请求分发到多个副本上，以提高系统的并发能力和可靠性。

通过以上的优化和调整，可以将单副本的Java demo的QPS提升到5万。需要注意的是，实际的性能还受到许多因素的影响，如网络带宽、硬件设备状况、代码质量等，因此要全面考虑系统的各个方面，并综合优化才能达到目标QPS。

相关问题

4C8G tomcat支持万QPS的参数配置

要支持万级的 QPS，需要考虑多个方面进行优化，包括服务器硬件配置、应用程序的设计和部署、Tomcat 配置等等。

以下是一些可以考虑的参数配置：

1. Tomcat 的线程池配置：可以通过修改 Tomcat 的 server.xml 文件中的 Connector 标签的属性，比如 maxThreads、acceptCount、minSpareThreads 等，来优化 Tomcat 的线程池配置。

2. JVM 的参数配置：可以通过设置 JVM 的参数，比如-Xmx、-Xms、-XX:NewRatio、-XX:+UseConcMarkSweepGC 等，来优化 JVM 的内存和垃圾回收机制。

3. 数据库连接池的配置：可以通过使用高性能的数据库连接池，比如 HikariCP、Druid 等，来优化数据库连接的性能和并发能力。

4. 应用程序的设计和部署：需要考虑应用程序的设计和部署方式，比如使用缓存、优化数据库查询、使用分布式架构等等，来提高应用程序的性能和并发能力。

需要注意的是，以上的参数配置只是一些优化的参考，具体的优化方式需要根据实际情况进行调整。同时，要注意对服务器硬件配置进行升级，比如增加 CPU 核数、内存、磁盘空间等等，以提高服务器的性能和并发能力。

java 统计qps

在Java中，统计QPS（每秒查询率）可以通过以下步骤实现：

1. 创建一个计数器，并初始化为0，用于记录每秒的查询次数。
2. 使用Java的多线程机制，创建一个定时任务，每秒钟执行一次。可以使用ScheduledExecutorService或者Timer类来实现。
3. 在定时任务中，获取当前时间戳，并将计数器的值保存起来，表示上一秒的查询次数。
4. 将计数器重置为0，准备开始记录下一秒的查询次数。
5. 将上一步获取到的查询次数除以1秒的时间差（以毫秒为单位），得到每秒的查询次数。
6. 将计算得到的QPS值进行输出或者保存，用于后续的分析和监控。

下面是示例代码：

import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class QPSStatistic {
    private static int counter = 0;

    public static void main(String[] args) {
        ScheduledExecutorService executorService = Executors.newScheduledThreadPool(1);
        executorService.scheduleAtFixedRate(() -> {
            long currentTime = System.currentTimeMillis();
            int qps = counter;
            System.out.println("QPS: " + qps);
            counter = 0;
        }, 0, 1, TimeUnit.SECONDS);

        // 模拟查询操作
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            new Thread(() -> {
                // ... 执行查询操作
                // 每次查询完成后，将计数器加1
                counter++;
            }).start();
        }
    }
}

上述代码中，通过创建一个ScheduledExecutorService来定时执行QPS统计任务。在每一秒钟的任务中，获取当前时间戳，并保存计数器的值作为上一秒的查询次数。然后将计数器清零，准备记录下一秒的查询次数。通过将上一秒的查询次数除以1秒的时间差，即可得到每秒的查询次数。最后，将得到的QPS值输出或保存起来，以供后续分析和监控。