高并发场景下的系统优化方案
针对RuoYi AI可能面临的并发压力，可从以下维度进行优化：
- 请求队列控制：在SpringBoot配置中设置线程池参数，如tomcat.max-threads控制并发连接数，避免资源耗尽
- 缓存层集成：按文章提示配置Redis缓存，将高频访问的AI响应结果缓存10-15分钟，显著降低模型调用压力
- 异步处理机制：对绘画生成等耗时操作采用@Async注解实现异步处理，前端通过websocket获取进度通知
- 限流策略：引入Sentinel或Resilience4j实现API级限流，如每秒最多处理5次绘画请求
补充建议：压力测试阶段可使用JMeter模拟100+并发用户，重点监控MySQL连接数和JVM内存使用情况。
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样优化RuoYi AI的并发处理能力以防止高负载时系统崩溃？
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