说到高并发服务优化，文件句柄限制这个坑我算是深有体会。记得有次凌晨三点被报警叫醒，线上服务突然大面积崩溃，查了半天才发现是因为某个微服务连接数激增，直接把文件句柄用爆了。这种问题在低并发时根本不会出现，可一旦流量上来，分分钟教你做人。所以今天想和大家聊聊，除了调整文件句柄限制，还有哪些实用的高并发优化技巧。
连接池的合理配置
数据库连接池的设置真的特别关键！很多团队在开发测试阶段用默认配置没问题，一到线上就出状况。我见过最夸张的案例是，一个电商活动期间，因为连接池最大连接数设得太小，导致大量请求在等待数据库连接时超时。后来我们把最大连接数从50调整到200，同时设置了合理的超时时间，问题才解决。不过要注意，连接数也不是越大越好，设置太高反而会增加数据库负担。
异步处理与消息队列
把耗时操作异步化简直是高并发场景的救命稻草！比如用户注册后的欢迎邮件发送，如果同步处理，一个邮件服务响应慢就会拖累整个注册流程。我们团队现在把所有非核心业务都扔到消息队列里，用Kafka做异步处理，系统吞吐量直接提升了3倍。不过这里有个小细节要注意：消息积压监控一定要做好，别等到队列爆了才发现问题。
缓存策略的设计
说到缓存，我发现很多开发者只知道用Redis，却忽略了缓存策略的重要性。曾经我们有个接口的QPS突然从2000掉到800，排查后发现是缓存穿透导致的——大量请求在查询不存在的数据。后来我们采用了布隆过滤器+空值缓存的方案，这个问题才彻底解决。另外缓存雪崩也要特别注意，建议给缓存过期时间加上随机值，避免同一时间大量缓存失效。
负载均衡与限流
负载均衡配置真的需要根据业务特点来调整。我们之前用轮询算法，结果发现某个实例因为处理耗时任务总是积压请求。改成最小连接数算法后，负载均衡效果明显改善。限流也很重要，特别是应对突发流量。用令牌桶算法实现限流，既能保证系统不被冲垮，又能尽量服务更多请求。记得有一次大促，正是靠这个机制顶住了比平时高5倍的流量冲击。
其实高并发优化是个持续优化的过程，需要根据实际业务场景不断调整。比如我们最近就在尝试用协程替代线程池，内存占用直接减少了40%。大家在优化过程中还遇到过哪些有意思的问题？欢迎一起交流讨论！
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