tomcat性能优化配置-协议类型选择nio或APR-白红宇

tomcat性能优化配置-协议类型选择nio或APR

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发布时间：2019-05-24

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<Connector port="8090" redirectPort="8443" protocol="org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol"

maxThreads="300"

minSpareThreads="100"

acceptCount="1000"

maxConnections="1000"

connectionTimeout="20000"

maxHttpHeaderSize="8192"

tcpNoDelay="true"

compression="on"

compressionMinSize="2048"

disableUploadTimeout="true"

enableLookups="false"

URIEncoding="UTF-8"

1）port

注：代表Tomcat端口号，默认8080。

2）protocol

注：协议类型，可选类型有4种，BIO（阻塞型IO），NIO，NIO2和APR。

# BIOBIO(Blocking I/O) 阻塞式I/O操作，传统的Java I/O操作(即java.io包及其子包)。Tomcat在默认情况下，是以bio模式运行的，bio模式是三种运行模式中性能最低的一种。BIO配置采用默认即可。BIO更适合处理简单流程，如程序处理较快可以立即返回结果。简单项目及应用可以采用BIO。# NIONIO(New I/O)是Java SE 1.4及后续版本提供的一种新的I/O操作方式(即java.nio包及其子包)。Java nio是一个基于缓冲区、非阻塞I/O操作的Java API它拥有比传统I/O操作(bio)更好的并发运行性能。NIO更适合后台需要耗时完成请求的操作，如程序接到了请求后需要比较耗时的处理这已请求，所以无法立即返回结果，这样如果采用BIO就会占用一个连接，而使用NIO后就可以将此连接转让给其他请求，直至程序处理完成返回为止。# APRAPR(Apache Portable Runtime/Apache可移植运行时)，是Apache HTTP服务器的支持库。你可以简单地理解为:Tomcat将以JNI的形式调用 Apache HTTP服务器的核心动态链接库来处理文件读取或网络传输操作，从而大大地提高 Tomcat对静态文件的处理性能。 APR可以大大提升Tomcat对静态文件的处理性能，同时如果你使用了HTTPS方式传输的话，也可以提升SSL的处理性能。# 修改方式//BIO protocol="HTTP/1.1" //NIO protocol="org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol" //NIO2 protocol="org.apache.coyote.http11.Http11Nio2Protocol" //APR protocol="org.apache.coyote.http11.Http11AprProtocol"

3）maxThreads

注：连接器创建处理请求线程的最大数目，处理同事请求的最大数目，默认值为200。

如果一个执行器与此连接器关联，则忽略此属性，因为该属性将被忽略，所以该连接器将使用执行器而不是一个内部线程池来执行任务。maxThreads是一个重要的配置属性，maxThreads配置的合理直接影响了Tomcat的相关性能。maxThreads并不是配置的越大越好，事实上你即使配置成999999也是没有用的，因为这个最大值是受操作系统及相关硬件所制约的，并且最大值并不一定是最优值，所以我们追寻的应该是最优值而不是最大值。QPS（Query Per Second）：每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。我们常常使用 QPS值来衡量一个服务器的性能。QPS = 并发数 / 平均响应时间并发数 = QPS * 平均响应时间一个系统吞吐量通常由QPS、并发数两个因素决定，每套系统的这两个值都有一个相对极限值，在应用场景访问压力下，只要某一项达到系统最高值，系统的吞吐量就上不去了，如果压力继续增大，系统的吞吐量反而会下降，原因是系统超负荷工作，上下文切换、内存等等其它消耗导致系统性能下降。所谓吞吐量这里可以理解为每秒能处理请求的次数。所以选择一个合理的 maxThreads值，其实并不是那么容易的事。因为过多的线程只会造成，更多的内存开销，更多的CPU开销，但是对提升QPS确毫无帮助；找到最佳线程数后通过简单的设置，可以让web系统更加稳定，得到最高，最稳定的QPS输出。

# 获取最佳maxThreads的最佳值（1）通过线上系统不断使用和用户的不断增长来进行性能测试，观察QPS，响应时间，这种方式会在爆发式增长时系统崩溃，如双12等。（2）根据公式计算，服务器端最佳线程数量=((线程等待时间+线程cpu时间)/线程cpu时间) * cpu数量，这种方式有时会被误导，因为某些系统处理环节可能会耗时比较长，从而影响公式的结果。（3）单、多用户压力测试，查看CPU的消耗，然后直接乘以百分比，再进行压测，一般这个值的附近应该就是最佳线程数量，这种方式理想场景比较适用，实际情况会比这个复杂的多。（4）根据系统的自身情况调整，如硬件限制，系统限制，程序处理能力限制等。（5）定期修改为不同的 maxThreads值，看服务器响应结果及用户反应。# QPS和线程数的关系（1）在最佳线程数量之前，QPS和线程是互相递增的关系，线程数量到了最佳线程之后，QPS持平，不在上升，甚至略有下降，同时相应时间持续上升。（2）同一个系统而言，支持的线程数越多（最佳线程数越多而不是配置的线程数越多），QPS越高。# QPS和响应时间的关系（1）对于一般的web系统，响应时间一般有CPU执行时间+IO等待时间组成。（2）CPU的执行时间减少，对QPS有实质的提升，IO时间的减少，对QPS提升不明显。如果要想明显提升QPS，优化系统的时候要着重优化CPU消耗大户。