Tomcat性能优化及常用命令整理


1汤姆猫性能优化

1.1连接参数

1.1.1默认连接配置

默认连接器采用阻塞式  IO ,默认最大线程数为 200 ,配置如下:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
               connectionTimeout="20000"
               redirectPort="8443" URIEncoding="gbk" useBodyEncodingForURI="true" />

1.1.2连接参数调优

可通过下面属性配置优化默认连接器:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
               connectionTimeout="20000"
               redirectPort="8443" URIEncoding="gbk" useBodyEncodingForURI="true"
                               maxThreads="300" minSpareThreads="50"
maxSpareThreads="100" acceptCount="1000" />

参数解释如下:
参数配置
参数含义
maxProcessors
Tomcat4  支持
minProcessors
Tomcat4  支持
maxThreads="300"
最大线程数
minSpareThreads="50"
初始化时创建的线程数
maxSpareThreads="100"
一旦创建的线程超过这个值,  Tomcat  就会关闭不再需要的  socket 线程
acceptCount="1000"
指定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

1.1.3非阻塞式IO配置

使用非阻塞  IO 连接器,只需将上面 Connector 配置中的  protocol 协议部分改为:
<Connector port="8080" protocol="org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol"
               connectionTimeout="20000"
               redirectPort="8443" URIEncoding="gbk" useBodyEncodingForURI="true"/>

1.2 JVM参数

1.2.1堆大小

配置堆大小参数如下:
-Xms1024m –Xmx2048m
避免由于堆内存不足导致的内存溢出。

1.2.2方法区大小

配置方法区大小参数如下:
-XX:PermSize=512m -XX:MaxPermSize=512m
避免由于加载  Jar Class  过多导致的内存溢出。

1.2.3垃圾回收策略

修改新生代和老年代的  GC 策略:
-XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:+CMSClassUnloadingEnabled

参数解释如下:
参数配置
参数含义
-XX:+UseParNewGC
新生代采用  ParNewGC  多线程收集器
-XX:+UseConcMarkSweepGC
老年代采用  CMS  收集器,降低  GC 停顿时间
-XX:+CMSParallelRemarkEnabled
降低标记阶段的停顿时间
-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection
CMS  基于标记 -  清除,会产生碎片,通过此配置在  CMS  收集后做一次压缩整理
-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0
配置多少次  CMS GC  后,做一次压缩整理,就不用每次都做压缩整理了
-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80
当老年代使用  80  %后开始 CMS  收集,默认值为  68%  。因为 CMS  收集会有延迟,所以不能等到老年代占满时再收集
-XX:+CMSClassUnloadingEnabled
允许CMS 收集方法区 (PermGen) 
JDK6 Update 3  及之前版本还需指定  -XX:+CMSPermGenSweepingEnabled 参数
  
2常用命令整理

2.1 VisualVM vs. JProfiler

VisualVM是JDK自带的性能监控工具,在JDK\bin目录下可以找到,可以监控JVM的内存、
CPU、线程等情况,使用很方便。JProfiler是收费的性能监控工具,功能都差不多。
但这两者只能对本地Java应用进行堆中对象的监控,远程应用JProfiler需要部署额外的Agent,
或者将堆dump到远程服务器上,再下载到本地用VisualVM打开来查看,不能做到实时监控。
所以有时我们还需要在远程服务器上使用一些命令和工具进行监控。

2.2 JMap & JStat

使用JMap可以解决上面提到的问题,并通过Linux的watch命令达到实时监控的效果。
例如,通过下面命令打印堆上apache包占用内存最大的前30个对象,每一秒刷新一次:
     watch -n 1 -d "jmap -histo:live [pid] | grep "apache" | head -n 30"

输出结果如下:
 num     #instances         #bytes  class name
----------------------------------------------
   1:        226810       34953232  <constMethodKlass>
   2:        226810       30857024  <methodKlass>
   3:         23748       25330568  <constantPoolKlass>
   4:         23748       18308832  <instanceKlassKlass>
   5:        127546       17364792  [C
   6:         18895       14344152  <constantPoolCacheKlass>
   7:         23805       13295216  [I
   8:         31302       12693272  [B
   9:        179826       10561520  <symbolKlass>
  10:        140792        4505344  java.lang.String
  11:         24852        2584608  java.lang.Class
  12:          3056        2019600  <methodDataKlass>
  13:         60750        1944000  java.util.HashMap$Entry
  14:         31562        1892608  [S
  15:         19211        1813536  [Ljava.util.HashMap$Entry;
  16:         37068        1746912  [[I
  17:         22808        1268080  [Ljava.lang.Object;
  18:         14385        1265880  java.lang.reflect.Method
  19:         18487         887376  org.apache.catalina.loader.ResourceEntry
  20:         20590         823600  java.util.LinkedHashMap$Entry
  21:          1075         627800  <objArrayKlassKlass>
  22:         12469         598512  java.util.HashMap
  23:         14416         576640  java.lang.ref.SoftReference
  24:         11032         441280  java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$Segment

JStat可以用来查看JVM的一些统计信息,及GC的情况等。JStat命令本身支持了定时刷新功能。
     jstat -gc [pid] 2000 10

具体参数含义如下:
    jstat -class pid:显示加载class的数量,及所占空间等信息。  
    jstat -compiler pid:显示VM实时编译的数量等信息。  
    jstat -gc pid:可以显示gc的信息,查看gc的次数,及时间。其中最后五项,分别是young gc的次数,young gc的时间,full gc的次数,full gc的时间,gc的总时间。  
   jstat -gccapacity:可以显示,VM内存中三代(young,old,perm)对象的使用和占用大小,如:PGCMN显示的是最小perm的内存使用量,PGCMX显示的是perm的内存最大使用量,PGC是当前新生成的perm内存占用量,PC是但前perm内存占用量。其他的可以根据这个类推, OC是old内纯的占用量。  
    jstat -gcnew pid:new对象的信息。  
    jstat -gcnewcapacity pid:new对象的信息及其占用量。  
    jstat -gcold pid:old对象的信息。  
    jstat -gcoldcapacity pid:old对象的信息及其占用量。  
    jstat -gcpermcapacity pid: perm对象的信息及其占用量。  
    jstat -util pid:统计gc信息统计。  
    jstat -printcompilation pid:当前VM执行的信息。  

2.3堆外内存查看工具

对于堆外内存的使用率,可以使用rednaxelafx做的一个工具来查看:
     https://gist.github.com/rednaxelafx/1593521

使用方法很简单,编译一个Java类后执行即可:
     javac -cp .:/export/servers/jdk1.6.0_25/lib/sa-jdi.jar DirectMemorySize.java
     java -cp .:/export/servers/jdk1.6.0_25/lib/sa-jdi.jar DirectMemorySize -e [pid]

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