tomcat容器配置优化

tomcat连接池

连接池有两个最重要的配置：最小连接数和最大连接数，它们控制着从连接池中获取连接的流程：

        如果当前连接数小于最小连接数，则创建新的连接处理数据库请求；

        如果连接池中有空闲连接则复用空闲连接；

        如果空闲池中没有连接并且当前连接数小于最大连接数，则创建新的连接处理请求；

        如果当前连接数已经大于等于最大连接数，则按照配置中设定的时间等待旧的连接

        可用； 如果等待超过了这个设定时间则向用户抛出错误。

池化技术，减少频繁创建数据库连接的性能损耗：

在高并发阶段，频繁创建线程的开销也会很大， 使用线程池预先创建线程；

JDK 1.5 中引入的 ThreadPoolExecutor 就是一种线程池的实现，它有两个重要

的参数：coreThreadCount 和 maxThreadCount，这两个参数控制着线程池的执行过程：

如果线程池中的线程数少于 coreThreadCount 时，处理新的任务时会创建新的线程；

如果线程数大于 coreThreadCount 则把任务丢到一个队列里面，由当前空闲的线程执

行；当队列中的任务堆积满了的时候，则继续创建线程，直到达到 maxThreadCount；

当线程数达到 maxTheadCount 时还有新的任务提交，那么就不得不将它们丢弃了。

这个任务处理流程看似简单，实际上有很多坑，在使用的时候一定要注意。 

首先， JDK 实现的这个线程池优先把任务放入队列暂存起来，而不是创建更多的线程，它

比较适用于执行 CPU 密集型的任务，也就是需要执行大量 CPU 运算的任务。这是为什么呢？因为执行CPU 密集型的任务时 CPU 比较繁忙，因此只需要创建和 CPU 核数相当的线

程就好了，多了反而会造成线程上下文切换，降低任务执行效率。所以当当前线程数超过核

心线程数时，线程池不会增加线程，而是放在队列里等待核心线程空闲下来。

但是，平时开发的 Web 系统通常都有大量的 IO 操作(系统是IO密集型)，比方说查询数据库、查询缓存等等。任务在执行 IO 操作的时候 CPU 就空闲了下来，这时如果增加执行任务的线程数而不是把任务暂存在队列中，就可以在单位时间内执行更多的任务，大大提高了任务执行的吞吐量。所以Tomcat 使用的线程池就不是 JDK 原生的线程池，而是做了一些改造，当线程数超过 coreThreadCount 之后会优先创建线程，直到线程数到达maxThreadCount，这样就比较适合于 Web 系统大量 IO 操作的场景了。

其次，线程池中使用的队列的堆积量也是需要监控的重要指标，对于实时性要求比较高的任务来说，这个指标尤为关键。

在实际项目中曾经有过任务被丢给线程池之后，长时间都没有被执行的诡异问题。最初，研发人员认为这是代码的 Bug 导致的，后来经过排查发现，是因为线程池的

coreThreadCount 和 maxThreadCount 设置的比较小，导致任务在线程池里面大量的堆

积，在调大了这两个参数之后问题就解决了。跳出这个坑之后，然后把重要线程池的队列任

务堆积量，作为一个重要的监控指标。

最后，如果使用线程池请一定记住不要使用无界队列（即没有设置固定大小的队列）。也

许会觉得使用了无界队列后，任务就永远不会被丢弃，只要任务对实时性要求不高，反正

早晚有消费完的一天。但是，大量的任务堆积会占用大量的内存空间，一旦内存空间被占满

就会频繁地触发 Full GC，造成服务不可用，可能一次 GC 引起的宕机，起因就是系统中的一个线程池使用了无界队列。

Tomcat线程池监控及线程池原理分析---------CSDN博客

为啥要对tomcat配置进行优化

发现容量问题

server端并发线程数上不去，导致整个的tps的容量上不去，导致客户端被拒绝连接之后，发生了各种各样的问题

查看SpringBoot配置：

要对tomcat容器配置优化，首先要知道容器配置在哪；

spring-configuration-metadata.json文件下，查看各个节点的配置

内嵌的tomcat默认的启动端口8080

tomcat的默认支持线程数最大是200

其他默认参数 

最小线程数：tomcat能创建来处理请求的最小线程数

最大线程数：tomcat能创建来处理请求的最大线程数

acceptCount：最大等待队列数 ，请求并发大于tomcat线程池的处理能力，则被放入等待队列等待被处理。

maxIdleTime：最大空闲时间，超过这个空闲时间，且线程数大于最小空闲数的，都会被回收   

maxSpareTHreads：最大空闲线程数，在最大空闲时间内活跃过，但现在处于空闲，若空闲时间大于最大空闲时间，则回收，小于则继续存活，等待被调度。

minSpareTHreads：最小空闲线程数，无论如何都会存活的最小线程数

实际开发中，一般都是在不断的实际环境测试中寻找最佳值；所有的系统都是要根据不同的硬件能力、环境做调节，然后不断压测验证的，没有固定的方案。

定制化内嵌tomcat开发

配置

keepAliveTimeOut：多少毫秒后不响应的断开keepalive

maxKeepAliveRequests：多少次请求后keepalive断开失效

关于keepAlive

在使用Jmeter的Http请求中默认是开启KeepAlive的，Http的KeepAlive请求为当客户端向服务器发送Http请求的时候，若带上了KeepAlive的请求头，则表明Http客户端希望跟服务端之间建立一个KeepAlive的连接，这个连接对应的用处就是说，向服务端发送完对应的响应之后，服务端不要立马断开连接，而是等待尝试复用连接。

此解决方案是用来解决Http的一个响应，无状态，每次都要断开连接，新建连接所带来的一个耗时问题。

但如果每个网页请求打开之后都跟服务端保持一个长连接，那服务端的连接数很快就会被用完了，因此再最早的Http1.0的时候是没有设计KeepAlive的请求的，但是现在的Http1.1加上KeepAlive请求，目的就是越来越多的移动端的设备，甚至于一些很复杂的网页交互，需要在用户浏览的过程当中，频繁的向服务端发送请求，因此，建立一个KeepAlive连接，并非为了压测的目的，而是真正的在应用场景上是有一些性能的好处的，无论是客户端还是服务端，在做一些网络通信的交互上面，无需每次都新建连接，断开连接，耗费Tcp/Ip建连的时间，而仅仅只需要发送数据即可。

但是这样的设计也会带来一些问题，如果说我们的服务端对KeepAlive的操作没有做任何限制
1.连接不做任何操作，不做任何响应，那这条连接对服务端来说就是一条费连接
2.有一些攻击者恶意利用KeepAlive连接向服务端发送DDOS的攻击，那服务端对应的连接只会成为攻击者攻击的后门，因此，为了安全，我们需要定制化Tomcat开发

//当spring容器内没有TomcatEmbeddedServletContainerFactory这个bean时，会把bean加载进spring容器
@Configuration
public class WebServerConfiguration implements WebServerFactoryCustomizer<ConfigurableWebServerFactory> {
    @Override
    public void customize(ConfigurableWebServerFactory factory) {
        //使用对应工厂类提供给我们的接口定制化我们的tomcat connector
        ((TomcatServletWebServerFactory)factory).addConnectorCustomizers(new TomcatConnectorCustomizer() {
            @Override
            public void customize(Connector connector) {
                Http11NioProtocol protocol= (Http11NioProtocol) connector.getProtocolHandler();
                //定制KeepAliveTimeout，设置30秒内没有请求则服务器自动断开keepalive连接
                protocol.setKeepAliveTimeout(30000);
                //当客户端发送超过10000个请求则自动断开keepalive连接
                protocol.setMaxKeepAliveRequests(10000);
            }
        });
    }
}

keepalive用于和前面的nginx代理之间保持长链接关系；避免每次被代理后都需要新建一个链接，损伤性能。

发现容量问题

响应时间变长，TPS上不去

单Web容器上限

线程数量：4核CPU 8G内存单进程调用线程数800-1000,1000以上后即花费巨大的时间在CPU调度上

等待队列长度：队列做缓冲池用，但也不能无限长，消耗内存，出队入队也耗CPU

Mysql数据库QPS容量问题

大量的CPU耗费在mysql的查询上面

主键查询：千万级别数据 = 1-10毫秒
唯一索引查询：千万级别数据 = 10-100毫秒
非唯一索引查询：千万级别数据 = 100-1000毫秒
无索引：百万条数据 = 1000毫秒+

非插入更新删除操作：同查询

注：查询相当于全表扫描

对于插入操作的效率提升主要有3个方面

1. 使用批量插入的sql语句，而不要用for循环逐个插入

2. 使用事务包裹所有的插入语句，而不要每一个查询都起一个事务

3. 插入的时候尽量保证插入的条目顺序是按照索引的递增顺序插入的，这样可以避免频繁的调整索引

4. 插入的总数据量大小不要小于innodb_log_buffer_size这个选项的大小，超过这个大小则会发生频繁的磁盘内存切换。可以分批插入事务提交

JMeter在云端压测的过程中不可避免的会有公网带宽的网络消耗，如何避免对应的情况？

将 JMeter 运行在另外一台云端机器，通过私网 IP 连通进行压力测试。