java tomcat jvm优化

tomcat执行器(线程池)的优化

tomcat默认是没有启用线程池的,在tomcat中每一个用户请求都是一个线程,所以我们可以使用线程池来提高性能。tomcat的前段有一个调度线程,会将用户的请求放入线程池中,一定时间后线程池中的用户请求任务就变为工作线程。

1、开启线程池:打开server.xml中关于线程池的配置

<Executor name="tomcatThreadPool" namePrefix="catalina-exec-"
        maxThreads="600" minSpareThreads="10"/>

重要参数说明:

name:共享线程池的名字。这是Connector为了共享线程池要引用的名字,该名字必须唯一。默认值:None;

namePrefix:在JVM上,每个运行线程都可以有一个name 字符串。这一属性为线程池中每个线程的name字符串设置了一个前缀,Tomcat将把线程号追加到这一前缀的后面。默认值:tomcat-exec-;

maxThreads:该线程池可以容纳的最大线程数。默认值:200;

maxIdleTime:在tomcat关闭一个空闲线程之前,允许空闲线程持续的时间(以毫秒为单位)。只有当前活跃的线程数大于minSpareThread的值,才会关闭空闲线程。默认值:60000(一分钟)。

minSpareThreads:Tomcat应该始终打开的最小不活跃线程数。默认值:25。

2、引用线程池

  <Connector executor="tomcatThreadPool"
               port="8080" protocol="org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol"
               connectionTimeout="20000"
               redirectPort="8443" 
               />

 PS:Connector 的一份最优配:一般情况下我们不使用Executor开启线程池,我们在Connector上直接配置

复制代码
 <Connector 
               port="8080" protocol="org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol"
               maxThreads="1000" 
               minSpareThreads="100"
               acceptCount="1000"
               maxConnections="1000"
               connectionTimeout="20000"
               maxHttpHeaderSize="8192"
               tcpNoDelay="true"
               compression="on"
               disableUploadTimeout="true"  
               redirectPort="8443" 
               enableLookups="false"
               URIEncoding="UTF-8"
               />
复制代码

maxThreads:最大线程数
minSpareThreads:最小线程数
acceptCount:接受最大队列长度
maxConnections:最大连接数
connectionTimeout:超时等待时间 毫秒
maxHttpHeaderSize:请求头最大值
tcpNoDelay:如果为true,服务器socket会设置TCP_NO_DELAY选项,在大多数情况下可以提高性能。缺省情况下设为true
compression:是否开启压缩GZIP on开启 off 关闭 forde:所有情况下都压缩
disableUploadTimeout:限定上传时间
enableLookups:关闭DNS反向查询,DNS反查很耗时间

tomcat优化之禁用AJP连接器实现动静分离

AJP:协议是一个面向包的。web服务器和servlet容器通过TCP链接进行交互,为了节省SOCKET创建的昂贵代价,WEB服务器会尝试维护一个永久TCP链接到Servlet容器,并在多个请求和响应周期过程会重用链接。

web客户1访问tomcat服务器的 资源index.jsp 是可以直接访问的,如果我们访问的是静态资源,tomcat是不方便处理的它会把这些静态资源返回给Apache服务器,由他们返回给用户,所以tomcat服务器相对于nginx服务器在处理静态资源上效率较低。因此我们的网站服务器一般是Nginx+tomcat,nginx负责处理静态资源,因此AJP 协议我们在使用nginx+tomcat架构时可以关闭它来进行效率的优化。

 注释tomcat中server.xml中<Connector port="8009" protocol="AJP/1.3" redirectPort="8443" /> 即可。

 四、tomcat中JVM参数优化

对jvm参数的优化我们主要是对堆内存的优化,堆内存分为三大块年轻代、老年代、永久代。

如何分配这三个区域的大小:

如果我们的需求需要经常创建对象,且使用完毕后马上会被回收,这样的场景我们可以给年轻代分配较大空间。例如:对外提供一个查询接口,返回json数据,这个接口被频繁的调用,我们可以将这个服务的年轻代空间调大。

静态变量较多时可以将老年代空间设置大一些。

1、设置堆内存大小

-Xms:JVM启动初始化内存

-Xmx:JVM的最大堆内存,在JVM启动以后会分配-Xmx参数指定的内存空间作为堆内存,但是不一定会全部使用,JVM会根据-Xmx参数来调整真正用于JVM的内存。

-Xmx 、-Xms之间的差值就是三个Virtual空间的大小。

2、年轻代

-xx:NewRatio=8 表示老年代与年轻代的比值是8:1

-XX:SurvivorRatio=32 表示eden与survivor的比值是32:1

-Xmn 表示设置年轻代的大小

3、永久代

-XX:PermSize=16m -XX:MaxPermSize=64M

4、Thread Stack(线程区)

-XX:Xss=128k 


修改tomcat  bin目录下catalina.bat 或者catalina.sh文件,修改内容如下

windows下 catalina.bat

rem ---------------------------------------------------------------------------
set JAVA_OPTS=-Dfile.encoding=UTF-8 -server -Xms1024m -Xmx2048m -XX:NewSize=512m -XX:MaxNewSize=1024m -XX:PermSize=256m -XX:MaxPermSize=512m -XX:MaxTenuringThreshold=10 -XX:NewRatio=2 -XX:+DisableExplicitGC
setlocal

Linux下catalina.sh

# -----------------------------------------------------------------------------
JAVA_OPTS="-Dfile.encoding=UTF-8 -server -Xms1024m -Xmx2048m -XX:NewSize=512m -XX:MaxNewSize=1024m -XX:PermSize=256m -XX:MaxPermSize=512m -XX:MaxTenuringThreshold=10 -XX:NewRatio=2 -XX:+DisableExplicitGC"
# OS specific support.  $var _must_ be set to either true or false.

参数说明:

复制代码
#-Dfile.encoding:默认文件编码
#-Xms512m  设置JVM的最小内存为512m,此值可以设置与-Xmx相同以此避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配内存。 
#-Xmx1024  设置JVM的最大可用内存
#-XX:NewSize  设置年轻代大小
#-XX:MaxNewSize 设置年轻代最大内存大小
#-XX:PermSize  设置永久代大小
#-XX:MaxPermSize 设置永久代最大内存
#-XX:NewRatio=2 设置年轻代与老年代的比值 2 :表示年轻代与老年代的比值是1:2
#-XX:MaxTenuringThreshold  这种垃圾的最大年龄,默认是15 。 0:表示年轻代不经过Survivor区直接进入老年代,对于老年代较多的应用,设置为0可以提高效率。如果该值较大表示年轻代的对象会在Survivor区进行多次复制,以此增加对象在年轻代的存活时间,增加在年轻代被回收的概率。
#XX:+DisableExplicitGC 应用程序将忽略收到调用GC的代码。及System.GC()是一个空调用。
复制代码

https://www.cnblogs.com/jalja/p/6117665.html

https://blog.csdn.net/shanhuhau/article/details/53911384

https://blog.csdn.net/dandan2zhuzhu/article/details/48440159

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