小编Geo*_*aal的帖子

此应用程序的目标是通过 TCP 处理 800 个并发客户端，每个客户端每秒发送 3.5kb xml。这些请求中的每一个都需要被解析（参见代码片段）。这发生在不同的线程上。

该项目的局限性在于它必须在小型 Raspberry Pi3（1.2 GHz 四核，1GB 内存）上运行。当我将负载增加到 150 个以上的并发客户端（80% cpu 使用率）时，我遇到了利用率问题。

当我运行这个程序时，我的开发机器似乎运行得很好。（0-1% 使用率，150 岁以下）。我知道我的开发机器比 RPI 更强大，因此运行得更好。但差距似乎太大了。

在我当前的设置中，我使用 Java nio 来处理/读取所有传入的连接。然后我使用多个线程来读取数据。

这是当前在处理线程上运行的简单代码。还尝试一次读取一个简单的 byte[] 数组 1 个字节。甚至阅读 StaX 流。我尝试过的每一种读取方式，“读取类型”操作都给出了最差的性能。

BufferedInputStream input = new BufferedInputStream(new ByteArrayInputStream(buffer.array(), 0, bytecount));
int current;
/* In this snippet input.read() is the cause of performance issues 
Reading directly from byte[] gives similar poor performance.
*/
while ((current = input.read()) != -1) {
    continue;
}

根据我的分析器， Input.read() 调用在 Pi 上使用了大量的处理能力，占总 CPU 时间的 97%。另外 …