所以我一直在准备和进行面试。在其中两次采访中，我被问到了这个问题，但我无法给出一个令人满意的答案，或者可能不是他们想听的。
问题是，让我们把各种操作技术放在一边，比如负载平衡、多个实例、数据库复制等等，你可以在你的应用程序(即REST API)中做什么改变，使其能够处理大量请求？
到目前为止，我的想法是，我们可以使任何数据库或其他API调用异步，让它们在后台的单独线程中运行，以便处理可以转移到其他请求。我的一位同事说要使用缓存来最大限度地减少对数据库的调用。
也许会增加线程池的大小，但线程成本很高，而且您只能创建这么多线程。此外，如果池中的所有线程都很忙，那么其他请求将被阻止，直到某个线程可用为止。所以，这似乎真的没有被归类为解决这个问题的方法。
总的来说，我们得出的结论是，在这种情况下，除了确保API只执行轻量级操作之外，我们真的没有什么可做的了。
我在谷歌上搜索了同样的内容，但除了操作和线程池之外，没有发现任何其他内容。
我想知道社区是否可以对此提供意见。你是如何处理这种情况的？
为了在春季获得最佳性能，您可以做很多事情。
反应式利用反应式非阻塞线程模型。当你的应用程序充当传递时，这是非常有益的，基本上，如果你收到一个rest请求，那么你的应用需要向第三方应用程序发出rest请求，利用反应式模型将允许在外部服务处理请求时重用这些线程。
无状态使您的服务成为无状态
安全性使用JWT，而不是每次都需要执行数据库查找的Oauth令牌。
缓存尽可能缓存所有内容。尽可能使用本地缓存而不是分布式缓存
DB使用像Hikari这样的快速连接池请确保您的连接池具有最佳配置。优化查询。更快的响应时间意味着有更多的线程可用于处理。
线程管理正确配置用于执行器的线程池，并对应用程序性能产生重大影响。但是，此配置必须基于系统的可用资源和应用程序的需要。
Microserice体系结构如果您正确使用微服务体系结构，每个服务将只接收与其域相关的请求，这可能会减少整个应用程序的需求。
服务器选择使用Undertow或Netty嵌入式服务器
优化JVM优化应用程序或容器的JVM内存使用情况。
首先想到的问题是什么类型的请求？为了简化，假设有两个简介，阅读密集型或写作密集型，并对两者进行详细说明。
如果应用程序是阅读密集型的：将大部分精力用于缓存。您可以在多个级别进行缓存，在REST级别完全缓存响应。还可以根据目标一致性级别在服务和存储库级别进行缓存。如果所有的请求都是针对同一个keys的，并且你的对象很小，无法容纳在应用程序的内存中，你可以使用本地解决方案，否则你需要一个缓存服务提供商来卸载缓存，比如Redis、Memcached等。我并不特别鼓励任何人，因为他们不时会改变社会的偏好。
这种方法背后的原因是，从L2(甚至主存储器)读取比达到db(实际从磁盘读取时)快几个数量级。点击此处查看更多次数
如果应用程序是写密集型的：或者以上方法是不够的，即使你在缓存，你也必须在某个时候填充这个缓存，那么根据你的CAP要求，是时候转移到一个无sql/分布式数据库了，比如MongoDB、Cassandra、ElasticSearch等等。这里有一些例子。这些数据库是专门为高吞吐量而设计的。你也可以在AWS上查看它们的等价物。可能必须对数据进行一些去规范化处理，以避免代价高昂(或者明显不受支持)的连接。
我不确定更改数据库是否在这些问题的范围内，但缓存和数据库通常是可以实现最大性能改进的地方。
祝你下次好运！