在很多物联网服务器应用中,提升服务器系统的并发性能以支持海量终端设备的接入是其重要任务之一。为了满足系统处理大体量数据时低延时和高吞吐量的需求,本文从纵向和横向两方面对系统进行优化。纵向优化,是从单机的角度通过合理分配系统资源,实现服务器处理能力的提升。但是在目前充斥着海量数据的互联网环境中,单台机器完全无法满足需求,所以需通过多台机器构建分布式系统来提高服务器的处理能力。为了进一步提升分布式系统的性能,采用横向优化的方式,从负载均衡角度提高集群的可用性以及改善资源利用均衡率等。本文根据以上两个优化方向对传统物联网服务器系统进行优化,主要研究工作如下:(1)本文首先详细介绍了网络I/0模型的内部原理,包括Reactor和Netty的线程模型。接着介绍了 Kafka消息中间件的设计原理,从组成架构和消息队列的工作模式两个方向进行讨论分析。然后,介绍了 Kafka集群及其负载均衡算法详细步骤。(2)针对Netty的NIO线程与业务处理线程间耦合的关键问题,提出了一种基于Kafka的物联网终端服务系统设计方案。从数据处理模块、消息中间件模块和业务处理模块三个方面进行优化。该方案结合了 Kafka消息中间件,使Netty的NIO线程和业务处理线程解耦,以解决因Netty的NIO线程被业务逻辑阻塞而导致终端请求堆积的问题。本文还提出了一种线程池调优技术,通过优化线程池容量的计算方法,得出系统的最优线程数,并将此线程池技术应用于Kafka的消费者端,极大的加快消费者的消息处理速度,防止消息中间件出现消息堆积现象。搭建仿真实验,与传统的Netty和kafka服务器系统方案相比,本文方案在高并发情形中,在平均响应时间和吞吐量两个方面都有很大的优势。(3)针对原生Kafka消费者集群的负载均衡算法中的不足,提出了一种自适应的负载均衡算法,该算法通过实时监测CPU、内存和带宽的利用率计算出系统总的资源利用率,根据资源利用率进行负载均衡。实现本文算法并进行仿真实验,结果表明:本文算法相比原生算法更加节省系统资源,且适用于性能配置差异较大消费者集群。本文的研究成果提高了 Netty物联网服务器系统的整体数据处理能力,并增强了系统数据处理过程的可靠性和鲁棒性。根据本方案设计的系统已投入智慧校园项目中使用,在实际场景的应用中未出现数据交互不稳定情况,且系统运行效果较好。可以为其它物联网服务器系统的开发提供参考。