高并发场景下如何优化微服务的性能?

把“基础设施优化”这一部分中讲到的一些抽象的概念和方法，用举例子的方式来梳理一遍。总结下的话，就是帮你理清这些问题：

线程到底是如何在 CPU 中执行的？

线程上下文切换为什么会影响性能？

为什么说异步比同步的性能好？

BIO、NIO、AIO 到底有什么区别？

为什么线程数越多反而性能越差？

今天的课程，从一个选择题开始。假设我们有一个服务，服务的业务逻辑和我们每天在做的业务都差不多，根据传入的参数去数据库查询数据，然后执行一些简单的业务逻辑后返回。我们的服务需要能支撑 10,000TPS 的请求数量，那么数据库的连接池设置成多大合适呢？

给你二个选项：

A. 32

B. 2048

我们直接公布答案，选项 A 是性能更好的选择。连接池的大小直接影响的是，同时请求到数据库服务器的并发数量。那我们直觉的第一印象可能是，并发越多总体性能应该越好才对，事实真的是这样吗？下面我们通过一个例子来探究一下这个问题的答案。

说有一个工厂，要新上一个车间，车间里面设置了 8 条流水生产线，每个流水线设置 1 个工位，那需要安排多少个工人才能达到最佳的效率呢？显然是需要 8 个工人是吧？工人少了生产线闲置，工人多了也没有工位让他们去工作，工人闲置，8 个工人对 8 条流水线是效率最优解。这里面的车间，就可以类比为一台计算机，工位就是线程，工人就是 CPU 的核心。通过这个类比，我们就可以得出这样一个结论：一个 8 核的 CPU，8 个线程的情况下效率是最高的。 这时，每个 CPU 核心正好对应一个线程。

这是一个非常理想的情况，它有一个前提就是，流水线上的工人（CPU 核心）一直有事情做，没有任何等待。而现实情况下，我们绝大部分的计算程序都做不到像工厂流水线那么高效。我们开发的程序几乎是请求 / 响应的模型，对应到车间的例子，生产模式不太像流水线，更像是来料加工。工人在工位上等着，来了一件原料，工人开始加工，加工完成后，成品被送走，然后再等待下一件，周而复始。对应到计算机程序中，原料就是请求，工人在工位上加工原料的过程，