一、Java Web容器万级并发的挑战

在处理高并发请求时，Java Web容器面临许多挑战。这些挑战主要包括：

1. 线程资源限制

传统的Java Web容器使用基于线程的模型，每个请求都需要一个线程来处理。线程是昂贵的资源，因为每个线程都需要分配一定的内存。在并发较高的情况下，线程资源可能会被耗尽，导致请求排队等待，响应时间变长。

2. 上下文切换开销

线程切换是指CPU从一个线程切换到另一个线程，这个过程涉及到保存线程的上下文信息，恢复另一个线程的上下文信息。上下文切换开销在高并发情况下变得更加显著，降低了系统的吞吐量。

3. 阻塞I/O

传统的Java Web容器使用阻塞I/O模型，每个请求都需要在服务器端等待I/O完成才能继续处理其他请求。在高并发场景下，大量的请求可能会导致服务器端长时间等待I/O，降低系统的处理效率。

4. 数据共享与同步

在高并发环境下，多个线程同时访问共享数据可能会引发数据竞争和安全问题。为了保证数据的一致性和正确性，需要进行合适的同步操作。但是同步操作会引入额外的开销，降低系统的性能。

二、Java Web容器万级并发的优化策略

1. 多线程模型

为了提高并发处理能力，可以采用线程池技术来管理线程资源。通过线程池复用线程，避免频繁创建和销毁线程的开销。此外，可以使用异步非阻塞的方式处理请求，使用较少的线程处理更多的请求。

2. 异步非阻塞I/O

为了提高系统的I/O处理能力，可以使用异步非阻塞I/O模型。Java提供了NIO（New IO）来支持非阻塞I/O操作。通过使用Selector、Channel和Buffer等NIO组件，可以实现多个I/O操作同时进行，提高系统的吞吐量。

3. 分布式缓存

为了减轻数据库的压力，可以使用分布式缓存技术来缓存常用的数据。将频繁访问的数据存储在缓存中，减少对数据库的访问次数。常用的分布式缓存技术包括Redis、Memcached等。

4. 数据库优化

为了提高数据库的并发处理能力，可以采取以下策略：使用索引提高查询效率，优化SQL语句，避免长事务和悲观锁的使用，合理设计数据库表结构等。

三、Java Web容器万级并发的实现实例

1. 使用线程池

ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(100);
executorService.execute(() -> {
    // 处理请求的业务逻辑
});

2. 使用NIO进行非阻塞I/O

// 创建Selector
Selector selector = Selector.open();

// 创建Channel并注册到Selector上
SocketChannel socketChannel = SocketChannel.open();
socketChannel.configureBlocking(false);
SelectionKey selectionKey = socketChannel.register(selector, SelectionKey.OP_READ);

// 在循环中处理事件
while (true) {
    selector.select();
    Set<SelectionKey> selectedKeys = selector.selectedKeys();
    Iterator<SelectionKey> iterator = selectedKeys.iterator();
    while (iterator.hasNext()) {
        SelectionKey key = iterator.next();
        if (key.isReadable()) {
            // 处理读事件的业务逻辑
        }
        iterator.remove();
    }
}

3. 使用Redis作为分布式缓存

Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
jedis.set("key", "value");
String value = jedis.get("key");

4. 优化数据库

通过添加索引、优化SQL语句等方式进行数据库的优化。

综上所述，Java Web容器实现万级并发的关键在于优化线程资源、采用非阻塞I/O、使用分布式缓存和优化数据库。通过合理利用这些策略，可以提高系统的并发处理能力，提升用户的访问体验。