提升tomcat服务器性能的七条经验

在线上环境中我们是采用了tomcat作为Web服务器，它的处理性能直接关系到用户体验，在平时的工作和学习中，归纳出以下七种调优经验。

1. 服务器资源

    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。
    (1) 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。
    (2) 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。我们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。
    (3) 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。

2. 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。这里我们采用了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。可以参考之前写的《利用nginx加速web访问》。

    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。曾经我就见过一个图片从300多kb压缩到几十kb，自己几乎看不出来区别。

3. 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。我们还是采用了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。可以参考之前写的《利用nginx+tomcat+memcached组建web服务器负载均衡》。

4. 优化tomcat参数

    这里以tomcat7的参数配置为例，需要修改conf/server.xml文件，主要是优化连接配置，关闭客户端dns查询。

<Connector port="8080"
           protocol="org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol"
           connectionTimeout="20000"
           redirectPort="8443"
           maxThreads="500"
           minSpareThreads="20"
           acceptCount="100"
           disableUploadTimeout="true"
           enableLookups="false"
           URIEncoding="UTF-8" />

5. 改用APR库

    tomcat默认采用的BIO模型，在几百并发下性能会有很严重的下降。tomcat自带还有NIO的模型，另外也可以调用APR的库来实现操作系统级别控制。

    NIO模型是内置的，调用很方便，只需要将上面配置文件中protocol修改成org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol，重启即可生效。上面配置我已经改过了，默认的是HTTP/1.1。

    APR则需要安装第三方库，在高并发下会让性能有明显提升。具体安装办法可以参考http://www.cnblogs.com/huangjingzhou/articles/2097241.html。安装完成后重启即可生效。如使用默认protocal就是apr，但最好把将protocol修改成org.apache.coyote.http11.Http11AprProtocol，会更加明确。

    在官方找到一个表格详细说明了这三种方式的区别：

                  Java Blocking Connector   Java Nio Blocking Connector   APR/native Connector
                             BIO                         NIO                       APR
Classname                AjpProtocol               AjpNioProtocol           AjpAprProtocol
Tomcat Version           3.x onwards                 7.x onwards              5.5.x onwards
Support Polling              NO                          YES                       YES
Polling Size                 N/A                   maxConnections             maxConnections
Read Request Headers      Blocking                  Sim Blocking                   Blocking
Read Request Body         Blocking                  Sim Blocking                   Blocking
Write Response            Blocking                  Sim Blocking                   Blocking
Wait for next Request     Blocking                  Non Blocking               Non Blocking
Max Connections        maxConnections              maxConnections             maxConnections

6. 优化网络

    Joel也明确提出了优化网卡驱动可以有效提升性能，这个对于集群环境工作的时候尤为重要。由于我们采用了linux服务器，所以优化内核参数也是一个非常重要的工作。给一个参考的优化参数：

1. 修改/etc/sysctl.cnf文件，在最后追加如下内容：

net.core.netdev_max_backlog = 32768
net.core.somaxconn = 32768
net.core.wmem_default = 8388608
net.core.rmem_default = 8388608
net.core.rmem_max = 16777216
net.core.wmem_max = 16777216
net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65000
net.ipv4.route.gc_timeout = 100
net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30
net.ipv4.tcp_keepalive_time = 1200
net.ipv4.tcp_timestamps = 0
net.ipv4.tcp_synack_retries = 2
net.ipv4.tcp_syn_retries = 2
net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1
net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1
net.ipv4.tcp_mem = 94500000 915000000 927000000
net.ipv4.tcp_max_orphans = 3276800
net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 65536

2. 保存退出，执行sysctl -p生效

7. 让测试说话

    优化系统最忌讳的就是只调优不测试，有时不适当的优化反而会让性能更低。以上所有的优化方法都要在本地进行性能测试过后再不断调整参数，这样最终才能达到最佳的优化效果。

 

补充Bio、Nio、Apr模式的测试结果：

    对于这几种模式，我用ab命令模拟1000并发测试10000词，测试结果比较意外，为了确认结果，我每种方式反复测试了10多次，并且在两个服务器上都测试了一遍。结果发现Bio和Nio性能差别非常微弱，难怪默认居然还是Bio。但是采用apr，连接建立的速度会有50%～100%的提升。直接调用操作系统层果然神速啊，这里强烈推荐apr方式！