硬件资源优化
增加服务器内存（如从8GB扩容至16GB及以上），提升Swagger处理并发请求的能力；升级至更强CPU（如Intel Xeon铂金系列或AMD EPYC处理器），加快API文档解析与请求处理速度；使用SSD替代传统机械硬盘，显著缩短数据读写延迟，提升整体响应速度。
JVM参数调优
调整堆内存大小：通过-Xms（初始堆内存）和-Xmx（最大堆内存）参数设置为相同值（如-Xms2g -Xmx2g），避免堆内存动态扩展带来的性能损耗；选择高效垃圾回收器：优先使用G1（-XX:+UseG1GC）或ZGC（-XX:+UseZGC），减少Full GC停顿时间（G1适用于大堆内存，ZGC适用于超低延迟场景）；启用JMX监控：通过-Dcom.sun.management.jmxremote参数开启，配合JConsole或VisualVM实时监控JVM内存、线程及GC情况。
代码与依赖优化
使用性能分析工具（如JProfiler、YourKit）定位代码瓶颈（如频繁反射调用、低效循环），优化逻辑减少不必要的计算；精简Spring Boot依赖，移除未使用的Swagger模块（如仅保留springfox-swagger2和springfox-swagger-ui），降低应用启动时间和内存占用；延迟加载Swagger UI：通过@Bean配置useDefaultResponseMessages(false)，避免启动时加载所有API文档，改为用户访问时动态加载。
缓存策略优化
引入Redis或Memcached作为缓存服务器，存储频繁访问的API文档（如/v2/api-docs接口返回的JSON数据），设置合理过期时间（如10分钟），减少重复生成文档的开销；启用HTTP缓存：在Swagger UI配置中添加Cache-Control头（如max-age=600），缓存静态资源（如CSS、JS文件），降低浏览器重复请求次数。
分页与过滤配置
对于返回大量数据的API，通过Swagger的@ApiImplicitParams注解添加分页参数（如page、size），或在OpenAPI规范中定义过滤条件（如filter字段），限制单次请求返回的数据量（如每页10-20条），减少数据传输量和前端渲染时间。
并发与负载均衡
使用Nginx或HAProxy作为反向代理，配置负载均衡策略（如轮询、权重），将Swagger请求分发到多个后端服务器，避免单服务器过载；调整Nginx的worker_processes（设置为CPU核心数）和keepalive_timeout（如65秒），提高并发处理能力；在后端应用中设置合理的线程池大小（如Tomcat的maxThreads设为200），避免线程阻塞。
HTTPS与安全优化
启用HTTPS（通过Let’s Encrypt免费证书），使用TLS 1.3协议（加密性能更好），减少数据传输中的加密/解密开销；配置HSTS头（Strict-Transport-Security），强制浏览器使用HTTPS，提升安全性；限制Swagger UI的访问权限（如通过Spring Security配置Basic Auth或JWT认证），防止未授权访问导致的性能消耗。
监控与日志分析
使用Prometheus+Grafana搭建监控体系，采集Swagger的响应时间、错误率、并发数等指标，设置告警阈值（如响应时间超过2秒触发告警）；调整日志级别：开发环境用DEBUG，生产环境用INFO或WARN，减少日志I/O开销；定期分析日志（如通过ELK Stack），定位高频错误（如404、500）并及时修复。
分布式部署（高负载场景）
将Swagger UI与应用服务分离，部署到独立的服务器或容器（如Docker）中，提高资源利用率；使用Docker Compose编排多个Swagger实例，配合Nginx负载均衡，实现水平扩展（如根据CPU负载自动增加实例数量）；将API文档存储到分布式数据库（如Elasticsearch），提升文档读取性能。