抗击高并发是一个复杂的过程，需要从多个角度进行优化和设计。以下是一些常见的策略和措施：
负载均衡
通过负载均衡技术将用户请求分散到多个服务器上，降低单一服务器的压力。常见的负载均衡算法包括轮询、随机、权重等。
缓存策略
利用缓存技术将热点数据存储在内存中，减少数据库的访问压力。常见的缓存技术包括Redis、Memcached等。
数据库优化
对数据库进行优化，如读写分离、分库分表、索引优化等，提高数据库的读写性能和并发处理能力。
异步处理
通过异步处理技术，将耗时操作放在后台线程中执行，避免阻塞用户请求。常见的异步处理框架包括Netty、Spring Async等。
服务降级与熔断
在高并发场景下，如果某个服务出现异常或性能下降，可以通过服务降级和熔断机制，暂时关闭该服务或将其降级为简化版本，以保证整体系统的稳定运行。
监控与报警
建立完善的监控和报警系统，实时监控系统的运行状态和性能指标，及时发现并处理潜在问题。
JVM优化
合理选择垃圾回收器，配置合理参数，比如选G1或ZGC，配置堆内存大小，减少GC频率和STW的频率。
缓存机制
设立多级缓存，使缓存技术将经常访问的数据缓存在内存中，以减轻数据库的压力和提高响应速度。可以使用本地缓存加Redis做二级缓存。
增加服务器资源
增加服务器的硬件资源，如CPU、内存、存储等，以提高系统的处理能力和并发访问量。
限流措施
设置请求的限流策略，如每秒最大请求数、每个用户的最大请求数等，以保护系统免受过载。
前端优化
使用Nginx等反向代理服务器进行请求转发和负载均衡，减轻后端服务器的压力。
业务层优化
对业务逻辑进行优化，减少不必要的资源浪费，比如使用单例模式、避免频繁的new对象、使用高效的集合类等。
接口限流
通过限流技术，如令牌桶算法、漏桶算法、滑动窗口算法等，控制接口的请求速率，防止系统过载。
消息队列
使用消息队列（如Kafka、RabbitMQ）来削峰填谷，将请求放入队列中，由消费者异步处理，减轻系统瞬时压力。
集群部署
通过集群部署，提高系统的整体处理能力和可用性，集群中各节点可以分担请求压力。
这些策略可以根据具体的应用场景和需求进行选择和组合，以达到最佳的抗击高并发的效果。