要让Spring Boot系统支持10,000个用户的同时并发，且每个用户的数据请求量最高按10M/s估算，你需要从以下几个方面进行考虑和配置：

1. Servlet容器的选择

Spring Boot默认使用Tomcat作为Servlet容器，但你可以根据需求选择其他容器，如Jetty或Undertow。对于高并发场景，Undertow通常表现更好，因为它是一个高性能的非阻塞服务器。

• Tomcat: 默认选择，配置简单，适合大多数场景。
• Jetty: 轻量级，适合嵌入式应用。
• Undertow: 高性能，适合高并发场景。

如果你选择Undertow，可以在pom.xml中排除Tomcat并添加Undertow依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-tomcat</artifactId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-undertow</artifactId>
</dependency>

2. 系统依赖项的选择

• Spring Boot版本: 使用最新的稳定版本，以获得最佳性能和安全性。
• 数据库连接池: 使用高性能的连接池，如HikariCP。
• 缓存: 使用Redis或其他分布式缓存来减少数据库压力。
• 消息队列: 使用Kafka或RabbitMQ来处理异步任务，减轻系统压力。

3. 配置优化

3.1 Servlet容器配置

在application.yml或application.properties中进行配置：

server:
  port: 8080
  undertow:
    buffer-size: 16384
    io-threads: 16
    worker-threads: 256
    direct-buffers: true

• buffer-size: 缓冲区大小，根据请求大小调整。
• io-threads: I/O线程数，通常设置为CPU核心数的2倍。
• worker-threads: 工作线程数，根据并发量调整。
• direct-buffers: 使用直接内存缓冲区，提高性能。

3.2 数据库连接池配置

使用HikariCP作为连接池：

spring:
  datasource:
    hikari:
      maximum-pool-size: 100
      minimum-idle: 10
      idle-timeout: 30000
      max-lifetime: 1800000
      connection-timeout: 30000
      pool-name: SpringBootHikariCP

• maximum-pool-size: 最大连接数，根据数据库性能和并发量调整。
• minimum-idle: 最小空闲连接数。
• idle-timeout: 空闲连接超时时间。
• max-lifetime: 连接最大存活时间。
• connection-timeout: 连接超时时间。

3.3 缓存配置

使用Redis作为缓存：

spring:
  redis:
    host: localhost
    port: 6379
    password: yourpassword
    lettuce:
      pool:
        max-active: 100
        max-idle: 10
        min-idle: 2
        max-wait: -1ms

• max-active: 最大连接数。
• max-idle: 最大空闲连接数。
• min-idle: 最小空闲连接数。
• max-wait: 最大等待时间。

3.4 消息队列配置

使用Kafka作为消息队列：

spring:
  kafka:
    bootstrap-servers: localhost:9092
    producer:
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
    consumer:
      group-id: my-group
      auto-offset-reset: earliest

4. 其他优化建议

• JVM调优: 根据系统内存和CPU核心数调整JVM参数，如堆大小、GC策略等。
• 负载均衡: 使用Nginx或HAProxy进行负载均衡，分散请求压力。
• 分布式部署: 将系统部署在多个节点上，使用微服务架构来分散压力。

通过以上配置和优化，你的Spring Boot系统应该能够支持10,000个用户的同时并发，并处理每个用户最高10M/s的数据请求量。