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从线程池到负载均衡：高并发场景下的系统优化实战

article 2025/2/21 4:16:00

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网罗开发 （小红书、快手、视频号同名）

大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、Harmony OS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。

图书作者：《ESP32-C3 物联网工程开发实战》
图书作者：《SwiftUI 入门，进阶与实战》
超级个体：COC上海社区主理人
特约讲师：大学讲师，谷歌亚马逊分享嘉宾
科技博主：极星会首批签约作者

文章目录

- 摘要
- 引言
- 并发性能优化
- - 线程池优化
  - 任务分解
  - 异步编程
- 负载均衡策略
- - 轮询（Round Robin）
  - 加权轮询（Weighted Round Robin）
  - 最少连接（Least Connections）
- 实际案例：电商系统性能优化
- - 问题描述
  - 优化方案
  - 优化效果
- QA 环节
- 总结
- 参考资料

摘要

在高并发场景下，性能优化和负载均衡是确保系统稳定性和高效运行的关键。本文将深入探讨并发性能优化的常见手段（如线程池、任务分解等），分析负载均衡的策略（如轮询、加权轮询等），并通过实际案例和代码示例，帮助开发者掌握系统的优化思路和实现方案。

引言

随着互联网应用的快速发展，高并发场景下的性能问题日益突出。如何有效优化并发性能并实现负载均衡，成为开发者面临的重要挑战。本文将从并发性能优化和负载均衡两个方面入手，结合实际案例和代码示例，提供系统的解决方案。

并发性能优化

在高并发场景下，性能优化的核心在于合理利用系统资源，减少竞争和阻塞。以下是常见的优化手段：

线程池优化

线程池是管理线程资源的有效方式，可以避免频繁创建和销毁线程的开销。

代码示例：Java 线程池配置

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class ThreadPoolDemo {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建固定大小的线程池
        ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);

        // 提交任务
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            executor.submit(() -> {
                System.out.println("Task executed by " + Thread.currentThread().getName());
            });
        }

        // 关闭线程池
        executor.shutdown();
    }
}

任务分解

将大任务分解为多个小任务并行处理，可以提高并发性能。

代码示例：Python 使用多进程分解任务

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

def task(n):
    return n * n

if __name__ == "__main__":
    with ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
        results = list(executor.map(task, range(10)))
    print("Results:", results)

异步编程

通过异步编程减少阻塞，提高资源利用率。

代码示例：Node.js 异步编程

const fs = require('fs').promises;

async function readFiles() {
    const file1 = await fs.readFile('file1.txt', 'utf8');
    const file2 = await fs.readFile('file2.txt', 'utf8');
    console.log(file1, file2);
}

readFiles();

负载均衡策略

负载均衡通过将请求分发到多个服务器，避免单点过载，提高系统整体性能。以下是常见的负载均衡策略：

轮询（Round Robin）

按顺序将请求分发到每台服务器。

代码示例：Python 实现轮询负载均衡

servers = ['Server1', 'Server2', 'Server3']
current = 0

def round_robin():
    global current
    server = servers[current]
    current = (current + 1) % len(servers)
    return server

# 模拟请求分发
for _ in range(10):
    print(round_robin())

加权轮询（Weighted Round Robin）

根据服务器性能分配不同的权重，性能高的服务器处理更多请求。

代码示例：Python 实现加权轮询

servers = [('Server1', 3), ('Server2', 2), ('Server3', 1)]  # (服务器, 权重)
current = 0

def weighted_round_robin():
    global current
    total_weight = sum(weight for _, weight in servers)
    server_index = current % total_weight
    for server, weight in servers:
        if server_index < weight:
            selected_server = server
            break
        server_index -= weight
    current += 1
    return selected_server

# 模拟请求分发
for _ in range(10):
    print(weighted_round_robin())

最少连接（Least Connections）

将请求分发到当前连接数最少的服务器。

代码示例：Python 实现最少连接负载均衡

servers = {'Server1': 0, 'Server2': 0, 'Server3': 0}  # 服务器: 连接数

def least_connections():
    selected_server = min(servers, key=servers.get)
    servers[selected_server] += 1
    return selected_server

# 模拟请求分发
for _ in range(10):
    print(least_connections())