Linux上Tomcat性能调优实战 - 问答

Linux上Tomcat性能调优实战

一基线评估与监控

明确目标：围绕吞吐量（RPS）、P95/P99 延迟、错误率、CPU/内存/GC 停顿建立可量化目标。
监控与诊断：开启JMX，使用JConsole/VisualVM观察线程、类加载、内存与GC；服务端建议接入Prometheus + Grafana采集 Tomcat 指标与系统指标，形成持续观测面板。
压测方法：用wrk/jmeter在接近生产的网络与数据规模下做基线压测，记录指标；每次只变更一个变量，便于归因与回滚。

二操作系统与网络优化

文件描述符：提升进程可打开文件数，避免“Too many open files”。示例：ulimit -n 65536，并在 systemd 服务中设置 LimitNOFILE=65536 持久化。
TCP 栈与内核网络：优化连接建立/回收与队列，提高高并发下的稳定性与吞吐。
- 建议值示例：net.core.somaxconn=4096、net.ipv4.tcp_max_syn_backlog=4096、net.ipv4.tcp_fin_timeout=30、net.ipv4.tcp_tw_reuse=1、net.ipv4.tcp_tw_recycle=0（注意：回收策略在部分内核版本存在争议，生产以实测为准）、net.core.rmem_max=1310720、net.core.wmem_max=1310720、net.ipv4.tcp_synack_retries=1、net.ipv4.tcp_syn_retries=1、net.ipv4.tcp_fastopen=3。修改后执行 sysctl -p 生效。

三 JVM 调优

堆与元空间：将 -Xms 与 -Xmx 设为相同，一般控制在可用物理内存的 70%–80%；JDK 8 使用Metaspace替代 PermGen，无需再设置 -XX:PermSize/-XX:MaxPermSize。
垃圾回收器选择：
- Throughput/高并发优先：-XX:+UseParallelGC -XX:+UseParallelOldGC
- 低延迟/大堆优先：-XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=100 -XX:G1HeapRegionSize=16m
常用启动参数模板（置于 bin/catalina.sh 的 JAVA_OPTS 或 CATALINA_OPTS）：
- 示例A（G1，低延迟）：JAVA_OPTS="-server -Xms4g -Xmx4g -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=100 -XX:G1HeapRegionSize=16m -XX:+PrintGC -XX:+PrintGCDetails -Xloggc:/opt/tomcat/logs/gc.log -Dfile.encoding=UTF-8"
- 示例B（Parallel，高吞吐）：JAVA_OPTS="-server -Xms4g -Xmx4g -XX:+UseParallelGC -XX:+UseParallelOldGC -XX:ParallelGCThreads=8 -XX:+PrintGC -XX:+PrintGCDetails -Xloggc:/opt/tomcat/logs/gc.log -Dfile.encoding=UTF-8"
提示：避免频繁扩缩堆，生产环境优先固定堆大小；结合GC 日志与停顿时间迭代参数。

四 Tomcat 配置优化

连接器与 I/O
- 优先使用 NIO：protocol="org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol"；若已安装 APR/native，可评估 APR 提升本地性能：protocol="org.apache.coyote.http11.Http11AprProtocol"。
- 建议开启 HTTP/2（Tomcat 9+ 内置支持），在 TLS 下提升并发与首包体验。

线程模型与队列

方式一（推荐）：定义共享线程池，多个 Connector 复用

<Executor name="tomcatThreadPool"
          namePrefix="catalina-exec-"
          maxThreads="500"
          minSpareThreads="50"
          maxIdleTime="60000"
          maxQueueSize="1000"/>
<Connector executor="tomcatThreadPool"
          port="8080"
          protocol="org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol"
          connectionTimeout="20000"
          redirectPort="8443"
          keepAliveTimeout="15000"
          maxKeepAliveRequests="100"
          enableLookups="false"
          compression="on"
          compressableMimeType="text/html,text/xml,text/plain,text/css,text/javascript,application/json,application/xml,application/javascript"/>

方式二：直接在 Connector 上配置（不使用共享 Executor）

<Connector port="8080"
          protocol="org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol"
          maxThreads="500"
          minSpareThreads="50"
          acceptCount="100"
          connectionTimeout="20000"
          redirectPort="8443"
          enableLookups="false"
          compression="on"
          compressableMimeType="text/html,text/xml,text/plain,text/css,text/javascript,application/json,application/xml,application/javascript"/>

关键参数建议
- maxThreads：CPU 密集型约 CPU 核数×1–2；I/O 密集型约 CPU 核数×2–4（以压测校准）。
- acceptCount：连接队列长度，默认 100，高并发可适当增大，避免瞬间拒绝。
- connectionTimeout：建议 20000 ms；keepAliveTimeout 与 maxKeepAliveRequests 结合长连接调优。
- enableLookups="false"：关闭 DNS 反查，降低时延。
- compression="on"：开启 GZIP，压缩文本类资源（JS/CSS/HTML/JSON）。

静态资源与前端加速
- 将图片/CSS/JS等静态资源交由 Nginx/CDN 托管与缓存，Tomcat 专注动态请求，显著降低后端负载与 GC 压力。

五数据库与应用层优化及压测闭环

数据库连接池
- 使用成熟连接池（如 HikariCP/DBCP2），合理配置 maxActive/maxIdle/maxWait，并优化慢查询、索引与批量操作；确保连接泄漏检测与回收。
会话与缓存
- 合理设置 Session 超时；无状态服务优先；热点数据使用 Redis/Memcached 缓存，减少数据库压力。
应用代码
- 减少对象创建、避免大对象长期持有、优化集合/字符串操作；异步化可并行的耗时任务，缩短请求驻留时间。
集群与扩展
- 单机到瓶颈时，采用 Nginx/HAProxy + Tomcat 集群，结合会话共享（如外部存储或粘性会话策略）实现横向扩展。
压测闭环
- 按“基线压测 → 单变量调优 → 回归压测 → 指标对比”流程迭代；关注 P95/P99 延迟、吞吐、错误率、Full GC 次数/停顿、线程峰值、队列堆积；所有变更先在预发/灰度环境验证再上线。

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