云服务器
为100人同时使用的Spring Boot项目选择合适的服务器配置时，需综合考虑用户行为、应用复杂度、性能需求及扩展性。以下是一个分步分析和建议：
1. 关键因素分析
- 用户活跃度：100人“同时使用”可能指并发请求（如10-20人同时操作）而非持续高负载。
- 应用类型：数据密集型（如电商）、计算密集型（如数据分析）或轻量级API（如后台管理）对资源需求差异大。
- 业务逻辑：复杂查询、外部服务调用（如支付网关）会增加CPU和I/O压力。
- 数据库：是否与应用同服务器？MySQL/PostgreSQL等需单独考虑内存和磁盘I/O。
2. 基础配置建议
场景1：轻量级应用（如内部管理系统）
- CPU：2-4核（如AWS
t3.medium、阿里云ecs.n4.large） - 内存：4-8GB（Spring Boot进程约占用1-2GB，剩余供JVM和系统）
- 存储：50-100GB SSD（系统+日志，若需文件存储则扩容）
- 带宽：5-10Mbps（静态资源少时足够）
场景2：中等负载应用（如电商/社交平台）
- CPU：4-8核（应对突发流量，如AWS
m5.large） - 内存：8-16GB（缓存用户会话、数据库连接池优化）
- 存储：100GB+ SSD（高频数据库操作需低延迟磁盘）
- 带宽：10-20Mbps（图片/视频加载需求）
3. 优化与扩展建议
- 容器化：使用Docker+Kubernetes，根据负载自动扩缩容（如HPA配置CPU/内存阈值）。
- 缓存：集成Redis减轻数据库压力，尤其高读取场景。
- 静态资源：通过CDN（如Cloudflare）分流，降低服务器带宽需求。
- 数据库分离：若使用MySQL/PostgreSQL，建议独立部署（如RDS），避免资源竞争。
4. 性能测试验证
- 工具：JMeter或Gatling模拟100用户并发，关注：
- 响应时间（<2秒为佳）
- 错误率（<1%）
- 资源监控（CPU/内存/磁盘I/O瓶颈）。
- 示例指标：若单API请求耗时100ms，1核约可处理10 QPS，4核理论支持40 QPS，需根据实际接口数量调整。
5. 云服务选型示例
- AWS：EC2
t3.xlarge（4核16GB） + RDSdb.t3.medium - 阿里云：ECS
ecs.g6.large（4核16GB） + PolarDB MySQL - 低成本方案：2核4GB + Redis缓存（适合验证期）。
6. 成本与备灾
- 按需付费：初期选择弹性配置（如AWS Spot实例），后续根据监控数据升级。
- 高可用：若为生产环境，建议至少2台实例+负载均衡（如Nginx）。
最终建议：从4核8GB起步，通过压测和监控逐步优化。若预期增长快，选择支持垂直扩展的云方案。