sprintboot3.5.4版本,使用2核2G服务器,QPS支持多少？

关于 Spring Boot 3.5.4 在 2核2G 服务器 上的 QPS（Queries Per Second）支持能力，没有一个固定的数值，因为它受到多种因素的影响。但我们可以基于典型场景进行估算和分析。

🚀 一、影响 QPS 的关键因素

1. 应用业务逻辑复杂度

   • 简单接口（如返回 "Hello World"）：QPS 可达数千。
   • 复杂接口（涉及数据库查询、远程调用、计算等）：可能只有几十到几百。

2. 数据库性能

   • 是否连接外部数据库？数据库响应时间直接影响 QPS。
   • 有无连接池优化（如 HikariCP）？

3. 网络延迟与客户端压力测试方式

   • 使用 JMeter、wrk、ab 等工具测试结果差异较大。
   • 并发连接数、Keep-Alive 是否启用。

4. JVM 配置与 GC 调优

   • 默认 JVM 堆内存较小（2G 内存下建议 -Xms1g -Xmx1g）。
   • GC 类型（G1GC 推荐）会影响吞吐量和延迟。

5. 内嵌 Web 服务器（Tomcat / Netty）

   • Spring Boot 默认使用 Tomcat。
   • Tomcat 线程池配置（默认 maxThreads=200）限制并发处理能力。

6. 缓存使用情况

   • 使用 Redis、Caffeine 等可显著提升 QPS。

7. 是否启用 HTTPS、日志级别等

   • 开启 DEBUG 日志会显著降低性能。

📊 二、典型场景下的 QPS 估算（2核2G 服务器）

⚠️ 注意：以上为理想压测环境下的大致范围，实际生产中可能更低。

🔧 三、优化建议以提升 QPS

1. JVM 参数示例（适用于 2G 内存）

   java -Xms1g -Xmx1g 
       -XX:+UseG1GC 
       -XX:MaxGCPauseMillis=200 
       -jar your-app.jar

2. Tomcat 线程优化（application.yml）

   server:
    tomcat:
      max-threads: 150
      min-spare-threads: 10

3. 使用性能分析工具

   • 使用 jvisualvm、arthas、Prometheus + Grafana 监控瓶颈。

4. 避免内存溢出

   • 2G 内存需谨慎分配：操作系统、JVM、堆外内存（如 Netty）共存。

5. 异步处理

   • 使用 @Async、WebClient、Reactor 提升吞吐。

✅ 四、结论

在 2核2G 服务器 上运行 Spring Boot 3.5.4：

• 若是 简单接口，合理优化后 QPS 可达 3,000~6,000。
• 若涉及 数据库或外部调用，QPS 通常在 200~1,000 之间。
• 实际值必须通过 压测工具（如 wrk） 结合你的具体业务得出。

🛠️ 推荐压测命令（wrk 示例）

wrk -t10 -c100 -d30s http://your-server/api/hello

• -t10: 10 个线程
• -c100: 保持 100 个 HTTP 连接
• -d30s: 持续 30 秒

📌 最终建议：
不要依赖理论值，务必对你的真实接口进行压力测试，才能得到准确的 QPS 数值。可以使用 JMeter 或 wrk 进行基准测试。

如果你提供具体的接口类型（如是否访问数据库），我可以给出更精确的预估。