如果是指硬件处理并发能力的话: 选择更多核心的CPU，更大的CPU缓存，选择更大的内存，选择更快的外设等等。

如果是指软件处理能力的话，这就涉及到软件架构设计了。一般来说，多线程多进程能够提供并行处理能力，但是不是越多越好。一般来说进程/线程数应该等于CPU核心数，这样尽量发挥硬件优势。而且尽量避免使用锁导致使线程们互相等待，这个非常重要。

这个问题太宽泛了

你的服务器是跑什么业务的？网站 数据库 还是计算服务？

问这个问题 如果不是故意挖坑 需要细化你的业务场景

如果不是搞技术的

建议直接买按量付费的云服务器

费用上百万之后再考虑这个问题吧

所谓服务器并发处理能力就是考验同一时间段，用户请求的数量，请求的数量越多，代表服务器的并发处理能力越强。如何提高服务器的并发处理能力，从以下四个方面进行简单总结：

数据库：提高sql的执行效率，可以通过创建索引等方式来优化执行缓慢的语句；同时数据库可以采用读写分离的模式。

分布式：分布式相当于把一个系统拆分成多个子系统，每个子系统之间可以独立的进行集群化部署，相当于使用更多的服务器提高并发处理能力。

异步：从实际的业务角度出发，考虑哪些需求可以异步化处理，即调用方不需要等到被调用方处理完成，就可以进行其他操作，同时处理，异步可以通过消息队列来实现。

缓存：缓存实际上就是减少了服务器的运算处理过程，把数据直接呈现在前端进行展现，以此提高服务器的并发处理能力。

1.评估你的业务复杂度，预估用户并发量

2.基于你的评估，拆分模块，可以按照CQRS模型拆分，比如拆分出读和写，隔离核心接口。

3.考虑你的业务模型中，哪些可以异步化，可以使用多线程（线程池）或者mq形式分发给子模块或者子系统进行处理

4.利用io多路复用模型，并调整你服务器的文件描述符、tcp链接等参数达到最佳

5.读多用缓存，构建多级缓存，应用内缓存作为一级缓存，redis作为二级缓存。同时避免出现慢sql，大事务。

6.写多尝试mq异步化，消峰填谷。选择合适的数据存储方式（数据库的存储引擎，文件的分布式存储），io是最大的瓶颈，要进行优化。同时减少锁的竞争，可使用乐观锁形式。

7.对你的编程语言进行优化，比如java的jvm gc也会影响性能的。

8.可尝试跨语言编程，或者直接使用擅长高并发的语言，golang erlang rust等

9.根据你的评估选择合适的硬件资源，性能不是硬件砸出来的，要做资源评估，对接口进行压测。可以使用cdn，数据库，缓存等使用物理机，应用使用容器技术。确定你的接口是io密集还是cpu密集，io密集区分硬盘io还是网络io，分别采用ssd或高速网络。对于cpu密集要提高cpu和内存。对于数据库和缓存，cpu，内存和网络都要求资源高，网络要保证万兆光模块。

10.对于你的数据库，缓存等与应用的之间的网络建议距离越近越好，甚至是同一机房。

无论是单体应用，还是构建分布式，微服务，无论采用何种架构模式，对于性能，都要随时关注，不断优化，通过压测、观察生产环境，确保性能稳定。同时，追求性能是好，但是不要因为追求而追求，除了性能，还有可靠性和系统的稳定性。引入一种提高性能的手段，也增加一点系统复杂度，意味着可靠性和稳定性要下降一点，我们更应该为这些下降的稳定性和可靠性做保证。

什么是服务器并发处理能力

一台服务器在单位时间里能处理的请求越多，服务器的能力越高，也就是服务器并发处理能力越强。

服务器的本质工作就是，争取以最快的速度将内核缓冲区中的用户请求数据一个不剩地都拿出来，然后尽快处理，再将响应数据放到一块又能够与发送数据的缓冲区中，接着处理下一拨请求。

而服务器并发处理能力，可以通过吞吐率来观察，吞吐率，单位时间里服务器处理的最大请求数，单位req/s。可以利用Jmeter工具进行测试服务器服务器并发处理能力。

例如服务器的性能，web程序的并发能力，代码，数据库等等，这里以一个Web程序为例，说明一下提高服务器处理并发能力的

服务性能提高

服务器之所以可以同时处理多个请求，在于操作系统通过多执行流体系设计使得多个任务可以轮流使用系统资源，这些资源包括CPU，内存以及I/O. 这里的I/O主要指磁盘I/O, 和网络I/O。

服务器的性能也可能是性能的瓶颈，这个时候，就需要更好的服务器。比如单核CPU提高到多核，内存也需要增加。

web程序的并发能力

web程序员并发能力，web在相同时间内处理更多的请求，多线程处理最为关键。比如SpringBoot默认使用Tomcat，而tomcat的默认线程为200,即在同一时刻，只能处理200个请求，而其他需要排队等待，在服务器性能足够好的情况，就需要将Tomcat的处理线程增加到合适的大小。

线程的增加，需要经过性能测试，才能知道多少合适，线程的切换也是需要资源和时间的，因此不能无限扩大。

多个web同时处理。通过对web的集群，让web处理的并发增加。如图：

使用nginx作为转发，web服务器集群是的处理的请求数增加。

代码

1. 优化代码处理的速度，一空间换时间，对于执行的慢的程序，可以通过消耗内存（即构造新的数据结构）来进行优化。

2. 利用池化技术复用，池化技术能够减少资源对象的创建次数，提高程序的性能，特别是在高并发下这种提高更加明显。简单点来说，就是提前保存大量的资源，以备不时之需。线程的创建是非常耗时和消耗资源的，通过池化池化技术解决这一点。

3. 减少使用不必要的锁。服务器处理大量并发请求时，多个请求处理任务时存在一些资源抢占竞争，这时一般采用“锁”机制来控制资源的占用，当一个任务占用资源时，我们锁住资源，这时其它任务都在等待锁的释放，这个现象称为锁竞争。

通过锁竞争的本质，我们要意识到尽量减少并发请求对于共享资源的竞争。比如在允许情况下关闭服务器访问日志，这可以大大减少在锁等待时的延迟时间。要最大程度减少无辜的等待时间。

数据库

数据库往往成为程序的瓶颈，程序多数都需要查询数据库，而数据库的查询插入都是有一定性质，特别是在数据量特别大的时候。

1. SQL优化以提升SQL执行效率；优化那些查询慢的语句，并通过创建索引等手段来优化。

2. 数据库读写分离避免读、写锁带来的性能开销；Mysql实现主动，主插入操作，而查询使用从数据库。

既然题目中问的是提高【服务器】并发处理能力，那么先说说关于提高单机服务器性能的方法；一台服务器在单位时间里，能够处理的请求越多，就说明服务器并发处理能力越强。

• 内存：减少内存的分配和释放，这个本质上只为了内存分配和数据复制的时间；比如程序在启动的时候，就申请一块足够大的内存，不需要再次分配；另外可以考虑内存共享。
  

• CPU：使用多线程，提高CPU的并发度；但是线程数不可以无限制地增加，因为进程切换也是需要花费时间的；减少使用不必要的锁，因为当一个资源被锁住的时候，其余的进程会等待锁的释放；改进I/O模型，使I/O和CPU计算尽量重叠进行，减少CPU空闲和调度的时间。
  

• 网络：根据应用的特点，合理地选择使用长链接还是短链接；因为建立连接是很耗时的，但是如果要使用长链接，依然要考虑超时的问题，因为如果连接时间过长并且没有使用，需要维持空闲连接，影响服务器性能。
  

• 提高硬件资源：说白了，就是花更多的钱，买更好的设备，比如带宽、更大的内存、更多的CPU、SSD等等。
  

还有很多手段，可以提高整个项目的并发处理能力：

• 负载均衡、集群：一台服务器再怎么优化，也不如十台服务器同时工作，通过负载均衡，把请求分发到多台服务器上进行处理；另外一个好处，当一台服务器发生故障的时候，并不会影响整个项目的运行；
  

• 缓存：其目的就是减少服务器的计算，把数据直接返回给用户；比如CDN、本地缓存、分布式缓存等等；
  

• 分布式：如果说集群是把相同的项目部署在多台服务器上，那么分布式相当于把一个项目拆分成多个项目，每个子项目都可以独立地集群化部署；分布式架构意味着可以利用更多的服务器，能过处理的并发访问会越大。
  

• 异步：调用方不需要等待被调用方处理完成，可以先做其它的事情，所有的事情可以并发处理；异步可以通过消息队列来实现异步；
  

• 冗余、弹性扩缩容：根据访问量，部署更多一些的服务器；当有突发流量的时候，弹性扩容机制可以保证快速地增加机器的数量，保证系统的稳定运行；
  

我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解，希望能得到你的关注。

任何一台服务器，都是有性能上限的。服务器处理请求需要消耗服务器端的资源，比如说：CPU、内存、网络连接数、磁盘I/O等，由于服务器端的资源是有限的，所以它能同时处理的请求也是有限的。

不同运维人员管理的服务器性能上也是会有差异的，我们可以通过一系列的技术手段来提升服务器的并发处理能力。

服务器并发能力指什么？

服务器在一段时间内能处理的请求数越多，就代表此服务器性能越好，我们就说此服务器并发能力越高。

如何提升服务器并发能力？

服务器并发能力的提升不光光要从服务端优化，客户端的优化也是不可缺少的。这里列举了一些方案供大家参考：

1、服务器端优化

• 硬件升级：不同业务类型对服务器硬件要求不同，比如数据库服务器对硬盘和CPU要求较高，NoSQL服务器对内存要求高；

• 带宽升级：服务器带宽也会限制网络请求连接数，带宽小请求也会越慢；

• 请求分流：通过负载均衡、集群、分布式架构将请求分摊到多台服务器上，减少单一服务器的负载压力；

• 应用优化：代码里避免死循环、对于网络请求要控制好超时时间；能异步处理的逻辑则异步化处理；

• 数据库优化：SQL优化以提升SQL执行效率；数据库读写分离避免读、写锁带来的性能开销；避免不必要的锁；

• 合理的缓存：借助NoSQL加快数据查询速度；

• 动静分离：动态请求与静态请求分离。

2、客户端优化

• 减少不必要的请求：合理利用好客户端缓存及请求合并，减少不必要的请求；
  

• CDN缓存减少回源频率：借助CDN来缓存页面，减少回源频率，而CDN本身就是分布式的。

以上就是我的观点，对于这个问题大家是怎么看待的呢？欢迎在下方评论区交流 ~ 我是科技领域创作者，十年互联网从业经验，欢迎关注我了解更多科技知识！

你好，我是大苏，我理解的提高并发处理能力的方法主要以下两大点，希望对你有帮助

一、通过合理的架构实现高并发，高可用

单台服务器的处理能力都是有限，如果是只有一台服务器那么故障率会很高，所以这个架构主要有几个关键点：

1、负载均衡服务消除单点故障，保证高并发时系统的健壮性。Web应用服务器可够根据交易、促销等业务需求的变化动态扩展，应对推广、促销等业务峰值。

2、可以Web应用服务器与数据库之间使用缓存，减少数据库读写，提高性能

3、图片、Css、Js、Html等静太文件可使用CDN加速服务，提高用户的访问速度，减少服务器的I/O读写等

4、数据库采用主备架构，避免核心数据的单点风险，提高可用性

二、代码优化及数据库优化

除了架构上，我们还要从下面这几个层面优化：

1、客户端发出请求层面，常见的手段有：尽量利用浏览器的缓存功能，减少访问服务端，比如：js、css、图片等；可以考虑使用压缩传输的功能，减少网络流量，也会提高传输速度；考虑使用异步请求，分批获取数据。

2、Web服务器层面，常见的手段有：使用最新的JVM，并进行配置优化；对Web服务器进行配置优化，比如：调整内存数量、线程数量等；

3、Web应用层面，常见的手段有：动态内容静态化、Java开发优化、优化处理业务逻辑的算法、合理高效的利用缓存；优化访问数据库的Sql，可以考虑利用存储过程等数据库的能力；合理使用多线程，加快业务处理；部分业务可以考虑内存数据库，或者是进行纯内存处理；尽量避免远程调用、大量I/O等耗时的操作；合理规划事务等较为耗资源的操作；合理使用异步处理；对部分业务考虑采用预处理或者预计算的方式，减少实时计算量；内部系统间业务尽量直接调用、直接处理，减少WebService、工作流等。

4、数据库层面，常见的手段有：合理选择数据库的引擎，比如Mysql的InnoDB与MyISAM引擎；进行配置优化；可以考虑使用存储过程来处理复杂的数据逻辑；数据库集群，进行读写分离；合理设计数据库的表结构、索引等；分库、分表，降低单库、单表的数据量。

1.提高服务器性能，升级服务器配置

2.保障性能的前提下，提高带宽，提高吞吐能力

3.优化服务器配置，小幅度提高服务器处理能力

4.将服务器进行分割，比如数据库不建在同一台机器上