云服务器
8核16G的服务器运行Spring Boot应用能支持的并发用户数，没有一个固定答案，因为它取决于多个关键因素。不过我们可以基于常见场景进行估算和分析。
一、影响并发能力的关键因素
| 因素 | 影响说明 |
|---|---|
| 业务逻辑复杂度 | 简单接口（如返回JSON）可支持高并发；复杂计算、数据库操作会显著降低并发量 |
| 数据库性能 | 数据库是瓶颈常见点，慢查询、连接池不足会限制整体吞吐 |
| I/O 模式 | 同步阻塞 vs 异步非阻塞（如WebFlux）差异巨大 |
| JVM 配置与GC调优 | 内存分配、垃圾回收策略影响响应时间和稳定性 |
| 网络带宽与延迟 | 大数据量传输或高延迟会影响并发处理能力 |
| 外部依赖 | 调用第三方服务、缓存（Redis）、消息队列等都会成为瓶颈 |
二、典型场景估算（参考值）
场景1：简单 REST API（如获取用户信息）
- 接口逻辑简单，有缓存（如Redis），数据库压力小
- 使用 Tomcat 默认线程池（约200个线程）
- 平均响应时间：20ms
- QPS ≈ 8核 × (1000ms / 20ms) × 利用率 ≈ 300~500 QPS
- 支持并发用户数：约 500~1000 在线用户（活跃用户 300 左右）
💡 并发用户 ≠ 在线用户。通常活跃并发用户是在线用户的 10%~30%
场景2：中等复杂度业务（如订单创建）
- 涉及数据库读写、事务、校验、可能调用外部服务
- 响应时间：100ms
- QPS ≈ 80~150
- 支持并发用户数：约 150~300 活跃用户
场景3：高负载/计算密集型（如报表生成）
- CPU 密集，无 I/O 等待
- 受限于 CPU 核心数，最多有效并行线程 ≈ 8~16（避免上下文切换）
- QPS 很低（< 50）
- 支持并发用户数：< 100
三、优化建议提升并发能力
| 优化方向 | 效果 |
|---|---|
| 使用 Redis 缓存热点数据 | 减少数据库压力，QPS 提升 3~10 倍 |
| 数据库连接池调优（HikariCP） | 避免连接等待，提升吞吐 |
| 异步处理（@Async、MQ） | 解耦耗时操作，提高响应速度 |
| 启用 GZIP 压缩 | 减少网络传输时间 |
| JVM 调优（堆大小、GC 算法） | 避免频繁 Full GC，保持稳定延迟 |
| 使用 Nginx + 多实例部署 | 单机极限突破，横向扩展 |
四、实际测试建议（最重要！）
使用压测工具（如 JMeter、wrk、k6）进行真实测试：
# 示例：使用 wrk 测试
wrk -t12 -c400 -d30s http://localhost:8080/api/user/1观察：
- QPS（每秒请求数）
- 平均响应时间
- CPU 和内存使用率
- 是否有错误（5xx、超时）
✅ 总结：8核16G Spring Boot 服务器大致支持
| 场景 | 活跃并发用户数 | 在线用户估算 |
|---|---|---|
| 简单接口 + 缓存 | 500~1000 | 3000~5000 |
| 中等复杂度 | 200~500 | 1000~3000 |
| 复杂业务 | 50~200 | 500~1000 |
⚠️ 注意：这是理想估算。必须结合具体业务压测才能得出准确结论。
如果你提供更具体的业务场景（如接口类型、是否访问数据库、是否有缓存等），我可以给出更精确的评估。