Debian 上监控 JSP 应用性能的可落地方案
一 监控分层与关键指标
- 系统层：关注CPU、内存、磁盘 I/O、网络等资源使用，识别资源瓶颈与异常波动。
- 中间件层（Tomcat/JVM）：关注线程池使用率、连接池、JVM 堆与 GC、类加载、部署与热加载等，保障容器稳定高效。
- 应用层（JSP/Servlet）：关注响应时间、吞吐量、错误率、慢请求、数据库与缓存命中等，定位业务与数据访问瓶颈。
- 日志层：聚合访问日志、应用日志、GC 日志，用于问题回溯与趋势分析。
二 系统级与日志监控
- 资源监控常用命令
- 实时与交互：top/htop（进程与 CPU）、dstat（CPU/内存/磁盘/网络汇总）、vmstat（虚拟内存与 CPU）、iostat（磁盘 I/O）、sar（历史统计，需安装 sysstat）、iftop/nload（网络流量）。
- 日志集中与检索
- Tomcat 日志：查看 $CATALINA_HOME/logs/catalina.out、localhost.*.log、localhost_access_log.*.txt 等，关注异常堆栈与访问异常。
- systemd 服务日志：使用 journalctl -u tomcat.service -f 实时跟踪服务日志与启动问题。
- 进程守护与自恢复
- 使用 Supervisor 管理 Tomcat/JVM 进程，支持自动重启、日志轮转、集中管理，提升稳定性与可运维性。
三 JVM 与应用性能分析工具
- 内置/免费工具
- JConsole：JDK 自带，监控堆内存、线程、类、MBean。
- VisualVM：图形化查看CPU 采样、内存分配、线程状态、Sampler，适合在线排查。
- Java Mission Control（JMC）：采集 JFR（Java Flight Recorder） 数据，深入分析方法热点、分配、锁竞争、I/O 等。
- 第三方 APM（可选）
- JProfiler、New Relic、Datadog 等，提供端到端链路追踪、错误追踪、数据库/外部调用分析与告警，适合生产持续观测。
四 指标采集与可视化告警
- Prometheus + Grafana（推荐）
- 采集：使用 JMX Exporter 暴露 Tomcat/JVM 指标（如线程、堆、类加载、GC等），配合 node_exporter 采集主机指标。
- 存储与展示：Prometheus 存储时序数据，Grafana 配置JVM/Tomcat/主机仪表盘，建立阈值告警（如Full GC 次数、线程池使用率、响应时间 P95/P99）。
- 告警：通过 Alertmanager 发送邮件/企业微信/钉钉等通知。
- 传统平台
- Zabbix：通过 JMX 监控项或自定义脚本采集 Tomcat/JVM 指标，配置触发器与动作实现告警与可视化。
五 快速落地步骤与优化联动
- 步骤
- 部署与守护：确保 Tomcat 以 systemd 或 Supervisor 托管，开启日志轮转与自恢复。
- 打开 JVM 诊断：在 $CATALINA_OPTS 中启用 JFR（示例：
-XX:+FlightRecorder -XX:StartFlightRecording=duration=60s,filename=/var/log/tomcat/jfr/recording.jfr），按需抓取现场。
- 暴露指标：部署 JMX Exporter，将指标暴露给 Prometheus。
- 配置可视化：导入 JVM/Tomcat/主机 Grafana 仪表盘，建立关键告警。
- 日志聚合：集中采集 catalina.out、localhost.log、access_log* 与 journalctl 日志，便于检索与回溯。
- 压测验证：使用 Apache JMeter 进行并发场景压测，观察响应时间、吞吐量、错误率与资源指标联动，验证告警阈值与容量边界。
- 与优化联动
- 结合监控结果，优先从代码（减少脚本片段、使用 JSTL/EL、分离展示与业务）、JVM（堆与 GC 策略）、Tomcat（线程池/连接池）、缓存与数据库（索引/查询优化）、静态资源与压缩等方面持续优化，形成“监控—定位—优化—回归验证”的闭环。