Spring Boot 应用能同时处理的请求数量取决于多个因素，包括底层 Servlet 容器的配置、硬件资源、应用逻辑复杂度以及代码设计模式。以下是详细分析：
1. Servlet 容器配置（以默认 Tomcat 为例）
Spring Boot 默认使用 Tomcat 作为 Servlet 容器，其核心配置参数如下：
| 参数 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
server.tomcat.threads.max | 200 | Tomcat 工作线程池的最大线程数（直接影响并发处理能力）。 |
server.tomcat.max-connections | 10000 | 最大连接数（包括正在处理和排队的连接）。 |
server.tomcat.accept-count | 100 | 等待队列长度（当所有线程忙碌且连接数达上限时，新请求进入队列，超限则拒绝）。 |
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计算公式：
最大并发 ≈max-connections+accept-count
但实际有效并发由threads.max直接决定（每个请求需要一个线程处理）。 -
示例：
若max=200、accept-count=100，则：-
瞬时并发超过 200 时，后续 100 个请求进入队列。
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超过 300 时直接拒绝（返回
Connection Refused）。
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2. 性能影响因素
(1) 同步阻塞模型（传统 Spring MVC）
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线程池限制：每个请求占用一个线程直至完成。若线程池满（默认 200），后续请求排队或拒绝。
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优化建议：
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调整
server.tomcat.threads.max（根据 CPU 核数和任务类型，如 IO 密集型可适当增大）。 -
使用连接池（如数据库连接池
HikariCP）避免资源竞争。 -
缩短请求处理时间（如缓存、异步化部分逻辑）。
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(2) 异步非阻塞模型（Spring WebFlux）
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基于事件循环：无需为每个请求分配独立线程，适合高并发场景（如长连接、实时通信）。
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理论性能：可支持数万并发，但依赖以下条件：
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代码非阻塞（避免
Blocking IO操作）。 -
外部依赖（如数据库、API）需支持异步驱动（如 Reactive MongoDB、WebClient）。
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3. 硬件与系统限制
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CPU：线程切换和计算密集型任务受 CPU 核数限制。
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内存：每个请求占用内存（如堆内存、线程栈），需监控 JVM 内存使用。
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操作系统：文件描述符限制（Linux 默认 1024，需调整
ulimit -n）和 TCP 参数（如somaxconn）。
4. 压测与优化建议
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基准测试：使用工具（JMeter、Gatling）模拟不同并发场景，观察吞吐量和错误率。
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关键指标：
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QPS（每秒请求数）：受限于线程数 × 单个请求处理速度。
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响应时间：随并发增长可能陡增（需定位瓶颈）。
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配置调整：
yaml
复制
server:tomcat:threads:max: 500 # 根据压测结果调整max-connections: 10000accept-count: 500
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架构升级：
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水平扩展（多实例 + 负载均衡）。
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异步化（消息队列削峰填谷）。
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静态资源分离（CDN 加速）。
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5. 典型场景示例
| 场景 | 线程数 | QPS 估算 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 简单计算（10ms/请求） | 200 | 200 × (1000/10) = 20,000 | CPU 密集型，线程数不宜过高。 |
| 数据库查询（100ms/请求） | 200 | 200 × (1000/100) = 2,000 | 受限于数据库连接池和 IO 延迟。 |
| WebFlux（非阻塞） | 少量 EventLoop 线程 | 10,000+ | 依赖外部服务响应速度和代码非阻塞设计。 |
结论
Spring Boot 的并发能力并非固定值，需结合线程池配置、代码设计、硬件资源综合评估。通过合理优化和压测，传统同步模型可支持数千并发，而异步模型（WebFlux）可达数万甚至更高。