11月底，公司裁员的消息悄然传来，这已经是今年的第三波了，办公室里难免弥漫着几分人心惶惶的气息，但我心里却异常平静。毕竟我也是时刻准备着，也没有最初的慌张与手足无措。其实在消息传来前，我就有过主动离开的想法，后来和媳妇仔细商量了一番，觉得主动离职不如趁这次裁员顺势而为，既能体面抽身，还能拿到N+1的补偿，索性就在裁员名单统计时，主动举起了手。

后来偶然得知，在12月中旬后又裁撤了一波，加起来我们部门几乎要被整体裁撤，那一刻反倒觉得自己的决定格外明智 —— 主动选择离开，总比被动点名辞退多了一份体面与从容。而公司在12月中旬正式通知了我们这些主动离职的人，特意给了半个月居家的缓冲时间，约定12月31日正式办理离职手续，补偿与12月的工资，会在1月10号一同发放。这段不慌不忙的缓冲期，也成了我安心备战新工作的黄金时间。

作为一名深耕 Java 后端多年的技术人，我曾无数次被问到 “百万并发到底怎么落地”。尤其是抢券、秒杀、下单这类突发流量场景，很多同学一听到 “百万 QPS” 就觉得遥不可及，要么盲目堆机器，要么死磕单机优化却抓不住核心指标。

上一文我整理了 《支撑百万级并发：纵观微服务的全链路实战设计》，描述了全链路中提升 QPS 的手段，接下来我们进行具体的分析性能指标。其实百万并发的本质，是 “全链路指标的精细化管控” —— 从 URL 请求发起的那一刻起，每个环节的耗时、资源占用都有明确阈值；单机 QPS、集群扩容数量都能通过公式精准计算。本文就结合示例场景，把百万并发的核心指标、计算逻辑、落地方案掰开揉碎讲清楚。

在互联网应用的演进过程中，支撑百万级并发（QPS）是许多大型系统必须跨越的一道门槛。这不仅仅是硬件堆叠的问题，更是一场关于架构设计、资源调度、数据一致性和异步处理的艺术。本文将结合微服务拆分、连接池、RPC、线程模型、缓存、消息队列及数据库优化等多个维度，深入探讨其执行原理、解决的瓶颈以及潜在的缺点。

我们思考这样一个问题，在互联网应用中，如果一张数据库的表中有1千万的数据量，某次需求调整，需要修改字段类型或者修改字段长度，或者 int 类型达到上限，你会怎么做？直接使用 ALTER TABLE 吗？

对于源码的掌握我了然于胸，记得 21 年开始学习 Spring IOC 源码的时候，我足足看了半年多，一点一点的去分析，可惜当时还没开始写博客，都是做思维导图和流程图居多，后续在整理成系列的博客文章，此处直接晒图，看图捋一遍过程，也相当于复习了