本文的操作系统受限软件限制了javatomcatNginxMySQL单机APP应用何时达到集群各并发水平的性能瓶颈和体系结构方案QPS 1000 qp S1 wqps 10 wqps 1000 w的其他需求案例：淘宝数百单体的同时上限C10K问题(单体1w同时) C10M问题(单体1000w同时) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) )。
操作系统限制
Windows的每个进程线程数不能超过2000个
Linux上每个进程的线程数不能超过1000
每次在java Java中打开线程时，软件都会限制占用1MB的JVM内存空间，分配给JVM用于线程堆栈的内存越多，性能越好，但GC的负担也越大。 tomcat Tomcat的默认配置最大请求数为150，支持150个并发请求。 实际上，300-400同时运行的Nginx反向代理同时运行数量2w官网为5w
如果优化，可以稳定地达到10w次/秒的处理性能。
MySQL主键查询：千万级数据1-10 ms
唯一索引查询：千万级数据10-100 ms
非唯一索引查询：千万级数据100-1000ms毫秒
无索引数据：百万级数据1000ms毫秒
插入操作： 1w~10w tps
mysql同时数行业据说可以做500-1000
独立APP应用程序何时进行群集如果某个APP应用程序同时运行250次以上，则必须考虑APP应用程序服务群集。
具体能够同时搭载何种程度，需要看硬件的结构，CPU越多性能越高，
每个并发级别的性能瓶颈和架构方案qps 100是典型的计算机，由常见软件支持，没有什么需要研究的
单服务器、单APP应用程序、单数据库
qps 1000独立软件的性能已达到上限。 例如，tomcat通常不超过500
独立数据库的瓶颈
构建tomcat集群，用Nginx进行APP应用层的负载均衡
当tomcat节点超过5个左右时，集群的session复制广播会占用带宽，服务能力先增加后下降
本地缓存/分布式缓存
从缓存中检索查询热点数据，减轻数据库的压力
分离数据库读写
qps 1w集群的会话共享瓶颈
不同的业务直接与数据库竞争，相互影响性能
独立的写库性能瓶颈
分布式缓存
服务会话，解决会话复制问题
分布式体系结构
按功能点分割系统，分割为独立的子系统，在子系统上构成集群(可以不添加服务，也可以不构成session共享)。
数据库
分布式数据库
分库分表，俊秀荔枝拆表
qps 10w独立Nginx成为瓶颈
构建Nginx集群，通过LVS/F5传输层对qps 1000w进行负载均衡时，用户必须分布在不同的地区，与服务器机房的距离不同，访问延迟明显不同
用户和机房的传输距离成为瓶颈
通过DNS实现机房负载均衡
用户就近/轮询访问不同机房，机房同步信息
系统可实现机房水平扩展，千万至亿级并发量可通过增加机房解决其他需求，2020年最高可达到亿级并发上限，目前市场似乎没有更多需求，期待今后的发展。
但是，其他需求没有得到满足
大数据、人工智能等APP应用需要对海量数据进行检索分析，尤其是复杂的查询、海量文件存储、全文检索、可变数据结构等需求，仅靠数据库无法使用NoSQL数据库搜索引擎ElasticSearch 针对业务升级迭代困难的每个业务板块划分APP码，建立独立的微服务业务准备和部署运行环境，运维复杂的集装箱化技术打包APP /服务Docker、kuberner https://www.cn blogs.com/xiaobug/p/11039259.html
独立并发上限http://www.52im.net/thread-561-1-1.html
C10K问题(单个1w同时)无法在一台机器上创建许多进程。 C10K将创建1万个进程，单个操作系统将无法承受(往往会导致效率低下或完全瘫痪)。
如果采用分布式系统，保持1亿用户在线需要10万台服务器，成本巨大，只有Facebook、Google、雅虎等巨头才有财力购买这么多服务器。
过去10年，在高性能网络编程技术领域经过众多开发人员的努力，较好地解决了目前ssdhb研究的问题1千万并发连接数，C10K问题C10M问题(单机1000w同时)；
100万连接/秒：每个连接以此速度持续约10秒钟；
10GB/连接：快速连接互联网
1千万数据包/秒：估计当前服务器每秒处理50K数据包，今后会更多
10微秒的延迟：可伸缩的服务也许能适应这种规模(但是延迟可能会急剧增加)
10微秒抖动：限制最大延迟
同时10个核心技术：软件需要支持更多核心的服务器。 通常，软件可以轻松扩展到四核，服务器可以扩展到更多的核，因此必须重写软件以支持更多核的服务器。)。