Java JavaWeb Tomcat
Tomcat作为Web服务器,它的处理性能直接关系到用户体验,下面是几种常见的优化措施:

利用缓存和压缩

  • 对于静态页面最好是能够缓存起来,这样就不必每次从磁盘上读。这里采用了Nginx作为缓存服务器,将图片、css、js文件都进行了缓存,有效的减少了后端Tomcat的访问。
  • 另外,为了能加快网络传输速度,开启gzip压缩也是必不可少的。但考虑到Tomcat已经需要处理很多东西了,所以把这个压缩的工作就交给前端的Nginx来完成。
  • 除了文本可以用gzip压缩,其实很多图片也可以用图像处理工具预先进行压缩,找到一个平衡点可以让画质损失很小而文件可以减小很多。曾经就见过一个图片从300多kb压缩到几十kb,自己几乎看不出来区别。

    采用集群

    单个服务器性能总是有限的,最好的办法自然是实现横向扩展,那么组建Tomcat集群是有效提升性能的手段。还是采用了Nginx来作为请求分流的服务器,后端多个Tomcat共享session来协同工作。

    优化线程数优化

    找到Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1",增加maxThreadsacceptCount属性(使acceptCount大于等于maxThreads),如下:

    1. <Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"connectionTimeout="20000" redirectPort="8443"acceptCount="500" maxThreads="400" />

    其中:
    maxThreads:tomcat可用于请求处理的最大线程数,默认是200
    minSpareThreads:tomcat初始线程数,即最小空闲线程数
    maxSpareThreads:tomcat最大空闲线程数,超过的会被关闭
    acceptCount:当所有可以使用的处理请求的线程数都被使用时,可以放到处理队列中的请求数,超过这个数的请求将不予处理.默认100

    使用线程池优化

    在server.xml中增加executor节点,然后配置connectorexecutor属性,如下:

    1. <Executor name="tomcatThreadPool" namePrefix="req-exec-"maxThreads="1000" minSpareThreads="50"maxIdleTime="60000"/>
    2. <Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"executor="tomcatThreadPool"/>

    其中:

  • namePrefix:线程池中线程的命名前缀

  • maxThreads:线程池的最大线程数
  • minSpareThreads:线程池的最小空闲线程数
  • maxIdleTime:超过最小空闲线程数时,多的线程会等待这个时间长度,然后关闭
  • threadPriority:线程优先级

注:
当Tomcat并发用户量大的时候,单个jvm进程确实可能打开过多的文件句柄,这时会报java.net.SocketException:Too many open files错误。
可使用下面步骤检查:

  • ps -ef |grep tomcat 查看Tomcat的进程ID,记录ID号,假设进程ID为10001
  • lsof -p 10001|wc -l 查看当前进程id为10001的 文件操作数
  • 使用命令:ulimit -a 查看每个用户允许打开的最大文件数

    启动速度优化

  • 删除没用的web应用:因为Tomcat启动每次都会部署这些应用。

  • 关闭WebSocket:websocket-api.jar和tomcat-websocket.jar。
  • 随机数优化:设置JVM参数:-Djava.security.egd=file:/dev/./urandom

    内存优化

    有富余物理内存的情况,加大Tomcat使用的jvm的内存
    服务器所能提供CPU、内存、硬盘的性能对处理能力有决定性影响。

  • 对于高并发情况下会有大量的运算,那么CPU的速度会直接影响到处理速度。

  • 内存在大量数据处理的情况下,将会有较大的内存容量需求,可以用-Xmx -Xms -XX:MaxPermSize等参数对内存不同功能块进行划分。之前就遇到过内存分配不足,导致虚拟机一直处于full GC,从而导致处理能力严重下降。
  • 硬盘主要问题就是读写性能,当大量文件进行读写时,磁盘极容易成为性能瓶颈。最好的办法还是利用下面提到的缓存。

堆内存相关参数,比如说:
-Xms:虚拟机初始化时的最小堆内存。
-Xmx:虚拟机可使用的最大堆内存。-Xms-Xmx设成一样的值,避免JVM因为频繁的GC导致性能大起大落
-XX:MaxNewSize:新生代占整个堆内存的最大值。
另外还有方法区参数调整(注意:JDK版本)、垃圾收集器等优化。