提升服务吞吐量是对Spring Boot应用性能优化的一个重要方面。通过合理地配置和优化，可以提高系统的并发处理能力和响应速度，进而提升服务吞吐量。下面将从几个方面介绍如何提升Spring Boot服务吞吐量。

1. 使用连接池技术
连接池是一种重要的技术，它可以缓存已经建立的数据库连接，避免频繁地创建和关闭连接。这样可以减少系统的开销，并提升数据库的访问性能。在Spring Boot中，可以使用HikariCP作为连接池，默认配置非常适合大多数应用，可以在配置文件中进行简单的配置，如下所示：

<p><h4>配置连接池</h4></p>
<p><pre class="line-numbers language-bash"><code class="language-bash">&lt;dependency&gt;
    &lt;groupId&gt;com.zaxxer&lt;/groupId&gt;
    &lt;artifactId&gt;HikariCP&lt;/artifactId&gt;
&lt;/dependency&gt;
&lt;!-- 添加了HikariCP连接池后，无需进行其他配置，即可使用连接池 --&gt;</code>
</pre></p>

2. 使用异步处理
在高并发场景中，使用异步处理可以提升系统的吞吐量。Spring Boot提供了`@Async`注解，可以将某个方法声明为异步执行。可以通过在方法上添加`@Async`注解来实现异步处理，但要注意异步方法和被调用方法必须分开在两个不同的类中。示例如下：

<p><h4>使用异步处理</h4></p>
<p><pre class="line-numbers language-java"><code class="language-java">@Service
public class MyService {

    @Async
    public void asyncMethod() {
        // 异步处理的逻辑
    }
}

@Service
public class CallerService {

    @Autowired
    private MyService myService;

    public void callAsyncMethod() {
        myService.asyncMethod();
    }
}

// 在调用异步方法时，需要使用异步代理对象
CallerService callerService = ...

callerService.callAsyncMethod();</code>
</pre></p>

3. 合理设置线程池大小
线程池的大小对系统的吞吐量有很大影响。如果线程池大小设置得太小，可能会导致系统无法承载高并发的请求；如果线程池大小设置得太大，可能会占用过多的系统资源。因此，需要根据系统的硬件环境和负载情况合理设置线程池大小。可以在配置文件中进行配置，如下所示：

<p><h4>配置线程池大小</h4></p>
<p><pre class="line-numbers language-yaml"><code class="language-yaml">spring:
  task:
    scheduling:
      thread-pool:
        core-size: 10
        max-size: 100</code>
</pre></p>

4. 使用缓存技术
缓存是一种提高系统性能的常用技术。Spring Boot中集成了多种缓存框架，如Redis、Ehcache等。可以使用缓存来减少对数据库等后端资源的访问，从而提升系统的吞吐量。在需要缓存的方法上添加`@Cacheable`注解，可以让Spring Boot自动启用缓存。示例如下：

<p><h4>使用缓存技术</h4></p>
<p><pre class="line-numbers language-java"><code class="language-java">@Service
public class MyService {

    @Cacheable(value = "myCache", key = "#id")
    public Object getData(String id) {
        // 从数据库或其他服务获取数据的逻辑
    }
}

// 在调用缓存方法时，如果缓存中已经存在对应的数据，将直接从缓存中获取
Object data = myService.getData("123");</code>
</pre></p>

通过以上几个方面的优化，可以有效提升Spring Boot服务的吞吐量。但需要根据具体的业务场景和需求来选择合适的优化方式，并进行适当的性能测试和调整，以达到最优的系统性能。