tomcat性能优化参数

一. jvm参数优化（catalina.sh中java_opts选项）

    1. 初始堆、最大堆大小（xms  xmx），初始大小跟最大的大小设置为一样的，好处是减少新生代的GC频率

    2. 线程的栈大小（xss），jdk1.5之后默认1M，可以根据配置设置成256k

    3. 永久代大小（-XX:PermSize，-XX：MaxPermSize）

    4. 年轻代初始空间，最大空间（-Xmn），  年轻代大小（-XX:NewSize），从永久代的参数设置来看他不属于堆的部分

    5. 进入老年代的最大年龄（MaxTenuringThreshold），如果系统中对象普遍存活周期长，可以设置为0，不进入新生代，直接进入老年代

    5.1 最大垃圾回收暂停（-XX:MaxGCPauseMillis）

        垃圾回收时间与非垃圾回收时间的比值（ -XX:GCTimeRatio）

    6. 串行回收器（-XX:+UseSerialGC）

    7. parallel 回收方式

　　  a.特性描述

　　　 会集中回收，引发时间比较长的停顿，所以在追求用户高应的场景下并不适合，另外因为大部分时间不会引发停顿，系统的整体吞吐量还是比较大的，

　　　 适用于吞吐量要求比较高的场景，例如JOB  

　　  b. 配置

　　　新生代一般用Parallel并行方式

        -XX:+UseParallelGC         并行GC

　　　-XX:ParallelGCThreads    并行的线程数（一般跟cpu的物理核心数一致）

　　  -XX:+UseParNewGC         新生代用并行GC

        -XX:+UseParallelOldGC    老年代用并行GC

    8. cms 回收方式

　　  a.特性描述

          并发标记清除，标记过程持续的周期长，会引发断断续续的短暂的停顿，比起parallel方式，更适合响应要求高的场景。

       -XX:+UseConcMarkSweepGC　　并发GC （标记删除，并发标记，并发清除）

　　 对于老年代，采用的是标记清除，他会引起内存碎片，因为清除之后的空间在利用方面不完整，不是那种连续的整块的内存空间，所以要采用压缩算法

       -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection  （并发收集器开启后，最好启用压缩算法）

       -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0   （多少fullGC后进行压缩）

    9.yong GC ,full GC

       yong GC,针对新生代的GC，也称为minor GC，采用诸如 serial GC，Parrallel GC，本质是一样的，当eden区满了的时候会触发minor GC，把eden区中存活的对象复制到活跃s区， 

       如果eden区又满了，则会把eden区和活跃s区的存活对象复制到空闲s区，把空闲S区置为活跃S区，老的活跃S区置为空闲S区，

       有些对象，在S区中经历了例如15次GC，则会放入老年代，有些对象比较大，eden区放不下，直接放入老年代。

       major GC，或者称为 full GC，就是指老年代的GC，是比较大的GC。

   10.GC 算法的比较

       根搜索算法：这个算法用来判断对象是否存活的，是垃圾回收的辅助算法，从GC root开始遍历，如果对象可达，说明存活，未可达，说明没有引用，

       应该被回收。

       复制算法：新生代常用的算法，采用两个区的思想，将活跃区的存活对象复制到空闲区，将空闲区置为活跃区，老的活跃区则清理掉所有对象，并且置为

       空闲区。复制算法适合存活率低的对象，这样复制的时间减少，因为不存在内存碎片整理的问题，效率相对高效，适合频繁执行，如果存活率高的对象，

       复制算法效率很比较低。

       标记清除：遍历GC root，如果对象可达则标记为1，不可达则标记为0，表示要清除的，问题是清除之后内存是分散的，有不少碎片。

        现实场景下对应CMS。这种方式适合稳定存活的老年代

       标记整理：基于标记清除再加上一个整理算法，所以效率相对比较低，现实场景下是在CMS的基础上，开启压缩，并且在可以设置在fullGC几次后

         进行压缩。

        

       

 

  线上配置案例：

　　

对tomcat jvm参数做了定制化
主要包括采用CMS，并行GC，压缩等等

					export JAVA_OPTS="-server -XX:+AggressiveOpts -XX:+DoEscapeAnalysis \    //启用server模式   　　　　　　　　
					-Xmx2500m \　  //最大堆 2.5G　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
					-Xms2500m \    //初始堆 2.5G
					-Xmn512m \     //新生代 512M
					-Xss512K \     //线程的栈大小  512K
					-XX:PermSize=128M \   //永久代 128M
					-XX:MaxPermSize=256M \  //最大永久代 256M
					-XX:SurvivorRatio=8 \   //eden区跟s的比例
					-XX:+UseCompressedOops \  //启用压缩算法
					-XX:+UseParNewGC \        //新生代使用并行收集器
					-XX:+UseConcMarkSweepGC \  //老年代使用并发标记清除法
					-XX:+CMSClassUnloadingEnabled \ //
					-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection \  //在full gc的时候启用压缩
					-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0 \  //多少次 full gc后进行压缩
					-XX:+CMSParallelRemarkEnabled \  //并行的标记
					-XX:+DisableExplicitGC \    
					-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly \
					-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75 \
					-XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=0 \

　　

 对Connector参数做了少量定制化调优，如最大线程数、maxhttpheader大小等等

   <Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"   
                socketBuffer="9000"    
                enableLookups="false"   //关闭掉DNS
                tcpNoDelay="true"       
                minSpareThreads="20"    //空闲线程数
                maxThreads="1024"       //最大线程数 
                connectionTimeout="5000"
                maxHttpHeaderSize="32768"
                acceptCount="150"      //最大排队数
                redirectPort="8443" />

　　

 

 

参考文章：　　http://blog.csdn.net/xrt95050/article/details/7326179