一、CPU配置：性能与并发的核心支撑

Java网站的CPU选型需综合考量并发处理能力、线程调度效率及核心数配置。对于中小型Java Web应用（日均访问量1万-5万），建议选择4核8线程的Intel Xeon Silver或AMD EPYC 7302系列处理器，这类CPU在L3缓存（16-32MB）和单核性能（Cinebench R23单核得分≥1000）上表现均衡，可满足Tomcat/Jetty等容器的线程调度需求。

实际案例中，某电商平台的订单处理系统采用双路Xeon Silver 4310（8核16线程×2），在每日3万次订单提交的场景下，CPU平均负载稳定在40%以下。关键优化点在于：1）启用NUMA架构优化内存访问；2）通过JVM参数（-XX:+UseNUMA）绑定线程到特定CPU节点；3）避免超线程导致的上下文切换开销（可通过vmstat 1监控cs列值）。

对于高并发场景（日均访问量＞10万），建议采用32核以上的AMD EPYC 7543或Intel Xeon Platinum 8380，这类CPU的PCIe 4.0通道数（≥64）可充分支持高速网络和存储设备。某金融交易系统部署案例显示，使用双路EPYC 7543后，系统吞吐量提升37%，同时99%响应时间从120ms降至85ms。

二、内存配置：JVM堆外内存的精细管理

Java应用的内存需求需区分堆内存（Heap）和堆外内存（Off-Heap）。典型Web应用的堆内存配置公式为：-Xms=[并发用户数×每次请求内存]×1.5。例如，支持500并发用户的系统，若每次请求平均创建2MB对象，则初始堆内存建议设置为-Xms1536m。

堆外内存管理需特别注意：1）直接内存（Direct Buffer）通过-XX:MaxDirectMemorySize限制，建议设置为堆内存的1/4；2）元空间（Metaspace）默认无上限，生产环境应通过-XX:MaxMetaspaceSize=256m约束；3）线程栈大小通过-Xss调整，默认1MB在深度递归场景下可能溢出。

某物流跟踪系统的内存优化实践：初始配置8GB内存时频繁发生Full GC，通过以下调整解决问题：1）将堆内存从6GB降至4GB，释放空间给操作系统缓存；2）启用G1收集器（-XX:+UseG1GC）；3）设置-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35提前触发GC。调整后系统日均Full GC次数从12次降至2次。

三、存储系统：IOPS与吞吐量的平衡艺术

Java网站的存储选型需兼顾数据库、日志和静态资源三类需求。对于MySQL等关系型数据库，建议采用：1）NVMe SSD（如三星PM1643）提供≥500K IOPS；2）RAID 10阵列保障数据安全；3）分离数据盘（/var/lib/mysql）和日志盘（/var/log/mysql）。

日志存储的优化方案：1）使用异步日志框架（Log4j2的AsyncAppender）；2）配置滚动策略（<RollingFile name="RollingFile" fileName="logs/app.log" filePattern="logs/app-%d{yyyy-MM-dd}.log.gz">）；3）采用LZO压缩算法（压缩率约4:1）。某社交平台的日志系统通过此方案，将日志写入延迟从120ms降至15ms。

静态资源部署建议：1）使用CDN加速（如Cloudflare）；2）配置Nginx的静态资源缓存（location ~* \.(jpg|jpeg|png|gif|ico|css|js)$ { expires 30d; }）；3）启用HTTP/2协议减少连接开销。测试数据显示，启用HTTP/2后静态资源加载时间平均减少38%。

四、网络配置：带宽与延迟的双重优化

生产环境的网络配置需关注：1）公网带宽建议≥100Mbps（根据PV值计算，每万PV需1Mbps带宽）；2）内网带宽采用10Gbps或更高；3）配置TCP参数优化（net.ipv4.tcp_max_syn_backlog=8192）。

负载均衡器的选型标准：1）四层负载（L4）选择HAProxy（性能≥10Gbps）；2）七层负载（L7）选择Nginx Plus（并发连接数≥50K）；3）云环境可考虑AWS ALB或Azure Application Gateway。某视频平台的负载均衡优化：将Nginx的worker_connections从1024提升至4096后，QPS从8K提升至12K。

五、典型硬件配置方案

方案一：入门型（日均1万PV）

• CPU：Xeon Silver 4310（8核16线程）
• 内存：16GB DDR4 ECC
• 存储：512GB NVMe SSD（系统盘）+ 2TB SATA SSD（数据盘）
• 网络：100Mbps公网带宽
• 适用场景：企业官网、内部管理系统

方案二：标准型（日均5万PV）

• CPU：双路Xeon Gold 6338（16核32线程×2）
• 内存：64GB DDR4 ECC
• 存储：1TB NVMe RAID 10（数据库）+ 4TB SATA RAID 5（日志）
• 网络：1Gbps公网带宽
• 适用场景：电商平台、SaaS应用

方案三：高性能型（日均20万PV）

• CPU：双路AMD EPYC 7543（32核64线程×2）
• 内存：256GB DDR4 ECC
• 存储：2TB NVMe RAID 10（数据库）+ 8TB NVMe RAID 5（缓存）
• 网络：10Gbps内网+1Gbps公网
• 适用场景：金融交易、大数据分析

六、硬件监控与调优实践

建立完善的监控体系至关重要：1）使用Prometheus采集JVM指标（jvm_memory_bytes_used{area="heap"}）；2）通过Grafana展示关键指标（GC次数、线程数、内存使用率）；3）配置Alertmanager告警规则（如avg(rate(jvm_gc_collection_seconds_sum[5m])) by (instance) > 0.1）。

某在线教育平台的调优案例：通过监控发现GC停顿时间过长，采取以下措施：1）将Parallel GC替换为ZGC（-XX:+UseZGC）；2）调整新生代与老年代比例（-XX:NewRatio=2）；3）启用内存压缩指针（-XX:+UseCompressedOops）。调整后系统平均停顿时间从220ms降至15ms，99%响应时间从1.2s降至450ms。

硬件选型需遵循”适度超前”原则，建议预留30%的性能余量。实际部署前应进行压力测试（如使用JMeter模拟5倍日常流量），重点观察CPU等待队列（vmstat 1中的b列）、内存交换情况（free -h中的swap行）和磁盘IOPS（iostat -x 1中的%util列）。通过科学选型和持续优化，可构建出高可用、高性能的Java网站运行环境。