1. 分析慢查询根源
首先需要明确慢查询的具体来源（如数据库查询慢、Tomcat线程阻塞等）。对于数据库慢查询，可通过数据库自带的慢查询日志功能捕捉（如MySQL中设置slow_query_log=ON、long_query_time=2（单位：秒）），或使用mysqldumpslow等工具分析日志，找出执行时间长、频率高的查询语句；对于Tomcat本身的性能瓶颈（如线程等待、内存溢出），可通过JDK自带的jstack（查看线程堆栈）、jmap（分析内存使用）等工具定位。
2. 优化数据库查询
(a,b,c)可用于查询a=1 AND b=2或a=1，但不适用于b=2），避免创建冗余或重复索引（如同一字段的多个单列索引）。SELECT *（仅查询需要的列），减少数据传输量；使用覆盖索引（查询的列都在索引中，无需回表查询数据行），提升查询效率；合理使用JOIN（优先于子查询，减少嵌套查询次数）；用LIMIT限制结果集大小（如分页查询时使用LIMIT offset, size）。INT代替VARCHAR存储数字，用VARCHAR(255)代替CHAR(255)节省存储空间）；定期清理无用数据（如归档历史表），减少表的大小。EXPLAIN命令查看查询执行计划，重点关注type字段（表示访问类型，如ref、range优于ALL（全表扫描）），确保查询能达到较高的优化级别。3. 调整Tomcat配置
-Xms初始堆大小、-Xmx最大堆大小，建议设置为服务器物理内存的70%-80%，如-Xms512m -Xmx1024m）；选择合适的垃圾回收器（大内存应用推荐G1GC（-XX:+UseG1GC），多核CPU应用推荐Parallel GC（-XX:+UseParallelGC））；调整新生代与老年代比例（-XX:NewRatio，如2表示新生代占堆的1/3，老年代占2/3）；设置并行GC线程数（-XX:ParallelGCThreads，通常设置为CPU核心数的1-2倍，如-XX:ParallelGCThreads=4）。server.xml中调整Tomcat线程池参数（maxThreads最大线程数，根据并发请求数设置，如200；minSpareThreads最小空闲线程数，如25；maxSpareThreads最大空闲线程数，如75），避免线程过多导致上下文切换开销，或线程过少导致请求排队。server.xml的Connector配置中启用HTTP压缩（compression="on"），设置压缩的最小文件大小（compressionMinSize="2048"，单位：字节）和可压缩的MIME类型（compressableMimeType="text/html,text/xml,text/plain,application/json"），减少数据传输量，提升页面加载速度。4. 引入缓存机制
使用内存缓存（如Redis、Memcached）缓存热点数据（如频繁查询的商品信息、用户会话），减少对数据库的直接访问。例如，将数据库查询结果存入Redis，下次相同查询时直接从Redis获取，降低数据库负载。同时，可启用Tomcat的静态资源缓存（如Expires或Cache-Control头部），缓存CSS、JS、图片等静态文件，减少重复请求。
5. 监控与自动化
6. 其他辅助措施
rng-tools），增加熵池容量（sudo apt-get install rng-tools，sudo rngd -r /dev/urandom）；或修改JRE配置（java.security文件），将securerandom.source从/dev/random改为/dev/./urandom（sudo sed -i 's/securerandom.source=file:/dev/random/securerandom.source=file:/dev/./urandom/' /path/to/jre/lib/security/java.security），提升随机数生成速度。webapps目录中无用的应用，减少Tomcat启动时的类扫描和资源加载时间；避免在web.xml中配置过多的过滤器或监听器，降低请求处理的开销。