阿里云服务器并发性差

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一、我的阿里云为什么20个左右的并发连接就挂了根本没有足够的带宽。
每Mbps带宽，该程序的性能最大化，可支持多达17人。带宽需要升级。

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二、阿里云的服务器4核8g，10M带宽并发访问，能支持多少用户

您的配置与我所使用的配置相同，可以支持每天有数十万次PV访问的图像网站，所有访问均由大型高质量图像组成。

如果你想查询并发次数，那要看你跑的是什么业务了。我知道网上也有很多人在摄影网站上，他们的照片都被扔进了OSS。否则，单个服务器可能无法承受流量并可能变得拥塞。

为了给大家更详细的参考，我们来看看一个高流量、高质量的摄影网站需要哪些云服务。

根据您的实际业务情况选择云服务。达到你的流量级别的业务量可能会非常大，单台服务器无法轻松处理。

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三、阿里云的服务器4核8g，10M带宽并发访问，能支持多少用户？

大螃蟹~~看极限迭代，和朋友一起看吧___4核8G+10M带宽是一台相当不错的机器，可以满足大部分场景的需求。但说到能够支持的用户数量，你这样拍脑袋是得不到答案的。用户支持的数量由很多因素组成，例如使用的语言、架构、处理的业务类型、数据大小等。这是一个持续优化的过程。

首先需要确定业务类型

不同的业务会有不同的特点，有的CPU占用率较高，比如高内存计算，比如处理数据；有些需要较大的带宽，例如图像和数据库等磁盘使用率较高的网络爬虫。相同配置的机器运行不同的服务性能会有很大差异，未使用的资源会非常浪费。根据您的业务类型调整机器资源分配是节省资金和提高支持能力的好方法。

二、确定数据的大小

通过网络发送的数据大小决定了带宽占用的大小，大小越小，带宽越大，可以访问和处理的用户请求就越多每单位时间。因此减少无效数据传输、减小请求包大小是提高用户访问能力必须考虑的事情。

采用合理的语言架构

一个精心设计的系统的可访问性与一个随意安排的系统是完全不同的。为了解决资源浪费的问题，可以使用Docker等容器和微服务，可以有效提高资源利用率，减轻服务器压力。使用Nginx或Tengine、开启NIO、开启压缩、设置静态和本地缓存等，降低服务器负载并使用MongoDB和NoSQL数据库来降低数据查询压力，提高响应速度......总之：尽量减少无效的前端请求，然后Client尽量解决靠近消费端的请求，防止业务耗时过长，堆积在后端底层。

持续测量和调整

支持的TPS数量需要持续监控和调整。很多时候，小的参数调整可以带来指数级的性能提升。原本需要几十秒的业务请求，调优后可以在几十毫秒内完成。对于真正的在线服务，是需要长期持续监控、持续优化的。