100万并发连接服务器笔记之Java Netty处理1M连接会怎么样

100万并发连接服务器笔记之Java Netty处理1M连接的预测如下：

1、不说Netty会如何，服务器都有可能直接崩溃掉。

2、按平均每链接传输数据1K，100W链接大概数据量会在1G左右，G级服务器网卡也受不了的。

3、在网络编程中对单机来讲，成功解决了C10K的问题，这种M级别的链接，可能暂时解决不了。

4、对于如此大的并发，一般都是通过负载均衡的方式进行处理，如新浪微博，同时在线100W以上，通过约100多个节点处理，每个节点也就才10000并发左右。

总结如下：

1、JVM需要提前指定堆大小，相比Erlang/C，这可能是个麻烦。

2、GC(垃圾回收)，需要持续不断的根据日志、JVM堆栈信息、运行时情况进行JVM参数微调。

3、设置一个最大连接目标，多次测试达到顶峰，然后释放所有连接，反复观察内存占用，获得一个较为合适的系统运行内存值。

4、Eclipse Memory Analyzer结合jmap导出堆栈DUMP文件，分析内存泄漏，还是很方便的。

5、想修改运行时内容，或者称之为热加载，默认不可能。

大。云数据库是指被优化或部署到一个虚拟计算环境中的数据库，可以实现按需付费、按需扩展、高可用性以及存储整合等优势，其比普通服务器并发大，并发，在操作系统中，是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间，且这几个程序都是在同一个处理机上运行，但任一个时刻点上只有一个程序在处理机上运行。

消除瓶颈是提高服务器性能和并发能力的唯一途径。

如果你能够消除所有的瓶颈，你就能够最大的发挥硬件性能，让系统的性能和并发数到达最佳。

采用多线程多核编程，使用事件驱动或异步消息机制，尽量减少阻塞和等待操作（如I/O阻塞、同步等待或计时/超时等）。

原理：

1、多线程多核编程，消除cpu瓶颈。

2、采用IOCP或epoll，利用状态监测和通知方式，消除网络I/O阻塞瓶颈。

3、采用事件驱动或异步消息机制，可以消除不必要的等待操作。

4、如果是Linux，可以采用AIO来消除磁盘I/O阻塞瓶颈。

5、在事件驱动框架或异步消息中统一处理timer事件，变同步为异步，而且可以在一个线程处理无数timer事件。

6、深入分析外部的阻塞来源，消除它。

比如数据库查询较慢，导致服务器处理较慢，并发数上不去，这时就要优化数据库性能。

7、如果与某个其他server通信量很大，导致性能下降较多。

可以考虑把这两个server放在一个主机上，采用共享内存的方式来做IPC通信，可以大大提高性能。