CDNK博客
结论：对于一个2核2G配置的Spring Boot项目，合理的压测目标通常在每秒处理100-300请求之间，具体数值需结合实际业务逻辑、数据库性能和网络环境综合评估。
在进行压测前，我们首先要明确什么是“合适”的标准。一般来说，“合适”是指系统在保证响应时间可控（如平均响应时间低于500ms）、错误率极低（如小于0.1%）的前提下，所能承受的最大并发或吞吐量。
影响压测结果的关键因素包括：
- 业务逻辑复杂度：如果接口涉及复杂的计算、多个服务调用或大量IO操作，那么QPS自然会降低。
- 数据库性能：数据库连接池大小、SQL执行效率、是否有慢查询等都会成为瓶颈。
- JVM配置与GC策略：内存不足可能导致频繁GC，严重影响性能。
- 网络延迟与带宽限制：特别是在微服务架构中，网络是不可忽视的因素。
- Spring Boot自身优化程度：比如是否使用了异步处理、缓存机制、线程池配置是否合理等。
对于2核2G服务器而言：
- CPU资源有限，适合轻量级服务或API网关类应用；
- 内存较小，建议将JVM堆内存控制在1G以内，避免频繁Full GC；
- 不适合运行高并发、大数据处理型任务；
- 推荐部署轻量级业务逻辑+缓存+数据库分离架构，即数据库不与应用部署在同一台机器上。
压测工具推荐使用JMeter或wrk，测试时逐步增加并发数，观察系统响应时间和错误率变化。一般可以设定以下目标作为参考：
- 初始目标：并发50，QPS达到100以上；
- 中期目标：并发100，QPS维持在200左右；
- 极限测试：并发200+，观察系统是否崩溃或出现明显延迟。
压测过程中应重点关注指标包括：
- 吞吐量（Requests per second）
- 平均响应时间（Average Response Time）
- 错误率（Error Rate）
- 系统CPU、内存、磁盘IO使用率
- JVM堆内存使用情况及GC频率
如果压测结果未达预期，可以从以下几个方面优化：
- 代码层面：减少不必要的IO操作，优化算法，使用缓存；
- 配置层面：调整线程池大小、数据库连接池参数、JVM启动参数；
- 架构层面：引入Redis缓存、消息队列解耦、读写分离等；
- 部署层面：升级服务器配置、使用负载均衡集群部署。
总结来说，2核2G的Spring Boot项目在合理设计与优化后，通常可支持每秒200左右的请求，但具体压测目标应根据实际应用场景动态调整。 建议通过持续监控和迭代优化来提升系统的承载能力，并在生产环境中预留一定的性能余量以应对突发流量。