提升 Debian 上 WebLogic 并发处理能力的实用方案
一 基线评估与容量规划
- 明确目标并发与瓶颈：以“稳态并发用户数”和“峰值并发用户数”为输入，结合业务的平均/峰值响应时间与数据库 QPS，估算所需的工作线程与数据库连接数。经验上可按“峰值并发 ≈ 并发用户 × 5%–10%”估算，再据此设计受管 Server 数量与线程池规模。
- 建立压测基线：使用 JMeter/Locust 逐步加压，记录 Active Threads、Queue Length、Stuck Thread、JDBC Active/Wait、CPU/内存/网络 等指标，观察吞吐、P95/P99 延迟与错误率，作为调优前后对比依据。
- 架构与部署：优先采用 多受管 Server + 集群 的水平扩展；会话保持策略（如 JDBC/Coherence/Terracotta）与负载均衡器健康检查需一并规划，避免单点瓶颈与会话粘滞导致的热点不均。
二 JVM 与操作系统层优化
- JVM 堆与 GC：为生产环境设置 -Xms 与 -Xmx 等值（如各 4G/8G，依据物理内存与应用体量），避免运行期扩缩堆带来的抖动；优先选择 G1 GC（如 -XX:+UseG1GC），并开启 GC 日志 以便离线分析（如 -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -Xloggc:）。
- 文件句柄与进程数：在 /etc/security/limits.conf 提升 nofile（如 65536）与 nproc，在 /etc/sysctl.conf 提升 fs.file-max，并确认 systemd 服务段包含 LimitNOFILE=65536，防止“too many open files”。
- 网络与内核：适度增大 net.core.somaxconn、net.ipv4.tcp_tw_reuse、net.ipv4.tcp_tw_recycle、net.ipv4.tcp_max_syn_backlog 等，减少连接排队与 TIME_WAIT 占用；使用 ss -s / netstat -s 观察重传与丢包。
- 资源隔离：必要时用 cgroups/ulimit 限制单实例资源，避免异常应用拖垮节点。
三 WebLogic 服务器关键参数
- 线程模型选择：WebLogic 9.x 及以后默认启用 自调优线程池（Work Managers），通常无需手工固定线程数；若需约束，可在控制台为关键应用配置 Work Manager 的 Capacity/Stuck Thread 或在启动脚本设置 -Dweblogic.threadpool.MinPoolSize / MaxPoolSize（仅在确需限定时使用）。
- 老版本兼容队列：若运行在 8.1/9.x 且沿用执行队列，可在 config.xml 启用 use81-style-execute-queues 并显式配置 weblogic.kernel.Default 的 ThreadCount；注意线程过多会引发上下文切换与资源争用，需谨慎评估。
- 网络与 I/O：优先启用 Native IO（性能更佳）；无法启用时使用 NIO/Non-Blocking IO；通过 Accept Backlog 提升 TCP 监听队列（如由 300 起按 25% 逐步上调）；按需设置 Socket Readers（如 -Dweblogic.SocketReaders=4）以分担 I/O 压力。
- 请求与消息：对大报文/上传场景，适度提升 weblogic.MaxMessageSize，避免请求被截断或异常。
- 阻塞线程治理：合理设置 Stuck Thread Max Time（默认 600s），配合应用优化与线程池/队列容量，避免“雪崩”。
四 数据源与数据库层优化
- 连接池容量：将 JDBC 连接池 MaxCapacity 设为能覆盖峰值的容量，通常建议 ≥ 工作线程数；将 InitialCapacity 设为接近 Max，减少运行期扩容开销；启用 连接池收缩 在低谷期释放空闲连接。
- 语句缓存：将 Statement Cache Size 提升到约 300，减少硬解析与语句创建成本。
- 健康检查与重试：启用 Test Connections On Reserve 与合理的 Seconds to Trust Idle Pool Connection，在连接有效性与时延间取得平衡；数据库暂不可达时设置 Connection Creation Retry Seconds 避免启动失败。
- 事务优化：涉及多资源的 XA 场景可考虑 LLR（Last Logging Resource） 降低日志开销；非 XA 场景确保 Last Logging Resource 为数据资源。
五 监控验证与迭代
- 控制台与 JMX：在 WebLogic Console 观察 Servers → Monitoring → Performance/Threads 的 Active Threads、Queue Length、Stuck Thread；通过 JMX 采集 JDBC DataSource 的 Active Connections High Count、Waiting on Connection High Count、Wait Seconds High Count 等指标，定位瓶颈。
- 日志与 GC：调低非必要日志级别，避免 I/O 放大；定期分析 GC 日志（如 GCViewer），关注停顿时间与回收效率，必要时调整堆与 GC 策略。
- 持续压测与滚动发布：以“小步快跑”方式调整参数，每次变更后进行回归压测与 A/B 验证，观察 吞吐、P95/P99、错误率与资源利用率 的联动变化，再进入下一轮优化。