看到一篇博客觉得很有用，就把它转载一下，https://blog.52itstyle.vip/archives/4330/
优化
版本一
系统开始是这样子的，一个 Tomcat 拖着一个 MySql 服务，跑在一个 2C 4G 的Linux服务器上，所有的请求都走 Tomcat，所有的查询都走 MySql，看起来像一句废话？资源是有限的，那么如何有效的利用资源，提升服务性能？Tomcat 号称能抗住数十万并发访问，但是这事也得分场景，还得有足够牛逼的机器。
Tomcat 优化
Tomcat支持以下三种模式：
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BIO：一个线程处理一个请求，缺点：并发量高时，线程数较多，浪费资源，Tomcat7或以下在Linux系统中默认使用这种方式。
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NIO：利用Java的异步IO处理，可以通过少量的线程处理大量的请求。Tomcat8在Linux系统中默认使用这种方式。Tomcat7 必须修改Connector配置来启用。
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APR(Apache Portable Runtime)：从操作系统层面解决io阻塞问题。Linux如果安装了apr和native，Tomcat直接启动就支持apr。
为了方便易用这里我们选择NIO模式，小伙伴们直接下载使用 Tomcat8 以上版本即可，连接池什么的一般使用默认的即可。
版本二
可能部分小伙伴知道 Tomcat 容器处理静态请求的性能力并不强，所以这里需要一款能处理静态文件请求又超牛逼的服务，这里推荐 Nginx，当然你可以使用其变种 Tengine、OpenResty 才实现动静分离。
版本三
后端服务链接资源是宝贵的，在高并发下，会拖慢整个系统的响应时间。这里我们可以把一些热点数据进行缓存，后端读取缓存，如果数据存在则直接返回，否则再去读取数据库。
版本四
资源是有限的，但用户可能是无限的，还可能有一些恶意用户、爬虫、热点搜索。为了大部门用户可以正常访问，这里我们使用前置限流，通过令牌桶算法或者漏桶算法实现多样的限流方案。
版本五
在博客系统中，为了提升响应速度，加入了 Redis 缓存，把文章主键 ID 作为 key 值去缓存查询，如果不存在对应的 value，就去数据库中查找 。这个时候，如果请求的并发量很大，就会对后端的数据库服务造成很大的压力。这里我们使用布隆过滤器对空命中进行拦截处理。
终极版
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如果仅仅对于一个博客而已一个Nginx 足够了，后面可以带多个Tomcat 做负载均衡进群
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Nginx 应用层面做限流，后端单个服务可以做接口限流
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后端服务用户 Session 可以集中存储到 Redsi 中
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布隆过滤拦截防止缓存穿透
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热点数据读取 Redis 缓存
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如有必要 Redis 、MySql 可以做主从集群
小结
优化过程可能仅仅是冰山一角，但大体思路差不多就是这个样子，发现问题然后解决问题，本来架构就是演进而来的。