Debian 上提升 JSP 应用性能的系统化做法
一 应用层与 JVM 调优
- 将页面逻辑下沉到 Servlet/Service，JSP 仅负责展示；使用 JSTL/EL 替代脚本片段，降低渲染复杂度与类加载开销。启用 JSP 预编译，避免首次访问编译抖动。对输出开启 GZIP 压缩，减少传输体积。合理使用 HTTP 缓存（如 Cache-Control、ETag）降低重复渲染与回源。页面与静态资源层面尽量减少 HTTP 请求（合并 CSS/JS、雪碧图），并对图片、JS、CSS 使用 CDN 加速。针对耗时任务采用 异步处理/Ajax，避免阻塞渲染线程。
- 配置 JVM：将堆初始值与最大值设为同一值（如 -Xms/-Xmx），减少运行时扩缩堆带来的停顿；结合负载特征选择垃圾回收器（如 G1 或 Parallel），并通过 -XX:+PrintGCDetails -Xlog:gc* 输出 GC 日志用于分析。
- 示例（Tomcat systemd 服务片段，置于 /etc/systemd/system/tomcat.service.d/override.conf）：
Environment=“JAVA_OPTS=-Xms2g -Xmx2g -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200 -XX:+PrintGCDetails -Xlog:gc*:file=/var/log/tomcat/gc.log:time”
调整后执行：systemctl daemon-reload && systemctl restart tomcat。
二 并发与数据库访问优化
- 使用 连接池（如 HikariCP、Apache DBCP、C3P0）管理数据库连接，避免频繁创建/销毁连接；在 SQL 层面建立必要 索引、避免 **SELECT ***、合理使用 JOIN 替代子查询、减少 OR 条件；对大数据集使用 分页 与 懒加载，必要时采用 批量操作 降低往返次数。
- 提升并发处理能力：在共享数据场景选用 ConcurrentHashMap 等并发容器，缩小 synchronized 范围，必要时使用 ReentrantLock/Semaphore；服务端启用/优化 线程池 以复用线程、控制排队与超时；在架构层面引入 负载均衡与集群 扩展吞吐与可用性。
三 Web 服务器与反向代理配置
- 选择 Nginx/Apache HTTP Server 作为反向代理与静态资源承载，启用 GZIP、长连接、合理的 Keep-Alive 与 缓存头；将图片、字体、JS、CSS 等静态资源交由 CDN。
- 使用 mod_jk 或 AJP 将 Apache 与 Tomcat 连接，Apache 处理静态资源与负载均衡，Tomcat 专注 JSP/Servlet；按需调整 worker 线程数、连接池大小、超时，避免线程饥饿与连接泄漏。
四 监控、压测与迭代流程
- 建立持续监控与基线：观察 CPU、内存、磁盘 I/O、GC 停顿、线程与连接池使用率、响应时延/P95/P99 等关键指标；使用 VisualVM、JProfiler 等定位热点方法与对象分配，配合 GC 日志 分析回收行为与停顿来源。
- 以真实流量或接近真实的场景进行 压测（如逐步递增并发、长时间稳定性测试），每次仅变更一个变量（如堆大小、GC 策略、连接池参数、线程数、缓存策略），对比 RT、吞吐、错误率与 GC 指标 的变化，验证收益后再推广到生产。