由 dawei 在Unix环境下开发H5后端应用时，面对高并发请求，性能优化是关键。首先需要关注的是服务器的资源配置，包括CPU、内存和网络带宽，确保系统能够处理突发的流量高峰。
使用多进程或线程模型可以有效提升并发处理能力。在Unix系统中，通过fork()创建子进程或使用pthread库实现多线程，能够充分利用多核CPU资源，提高服务响应速度。
选择合适的Web服务器和应用框架同样重要。Nginx作为反向代理和负载均衡器，能有效分发请求，减少后端压力。而像Node.js或Go这样的语言，因其非阻塞I/O特性，在高并发场景下表现优异。
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数据库连接池的合理配置也是优化重点。频繁建立和关闭数据库连接会消耗大量系统资源，使用连接池可以复用已有的连接，降低延迟，提高效率。
对于静态资源，建议使用CDN加速，减少服务器直接处理请求的压力。同时，合理设置缓存策略，如使用Redis存储热点数据，可显著降低数据库访问频率。
日志记录和监控工具的使用不可忽视。通过分析日志，可以及时发现性能瓶颈，而使用Prometheus和Grafana等监控工具，能够实时掌握系统运行状态，为优化提供数据支持。
最终，持续的性能测试和调优是保障系统稳定运行的必要手段。利用工具如JMeter或curl进行压力测试，帮助发现潜在问题，确保系统在高并发场景下的稳定性。