Tomcat性能优化及常用命令整理
1汤姆猫性能优化
1.1连接参数
1.1.1默认连接配置
默认连接器采用阻塞式 IO，默认最大线程数为200，配置如下：
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
connectionTimeout="20000"
redirectPort="8443" URIEncoding="gbk" useBodyEncodingForURI="true" />
1.1.2连接参数调优
可通过下面属性配置优化默认连接器：
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
connectionTimeout="20000"
redirectPort="8443" URIEncoding="gbk" useBodyEncodingForURI="true"
maxThreads="300" minSpareThreads="50"
maxSpareThreads="100" acceptCount="1000" />
参数解释如下：
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参数配置
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参数含义
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maxProcessors
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Tomcat4 支持
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minProcessors
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Tomcat4 支持
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maxThreads="300"
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最大线程数
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minSpareThreads="50"
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初始化时创建的线程数
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maxSpareThreads="100"
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一旦创建的线程超过这个值， Tomcat 就会关闭不再需要的 socket线程
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acceptCount="1000"
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指定当所有可以使用的处理请求的线程数都被使用时，可以放到处理队列中的请求数，超过这个数的请求将不予处理
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1.1.3非阻塞式IO配置
使用非阻塞 IO连接器，只需将上面Connector配置中的 protocol协议部分改为：
<Connector port="8080" protocol="org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol"
connectionTimeout="20000"
redirectPort="8443" URIEncoding="gbk" useBodyEncodingForURI="true"/>
1.2 JVM参数
1.2.1堆大小
配置堆大小参数如下：
-Xms1024m –Xmx2048m
避免由于堆内存不足导致的内存溢出。
1.2.2方法区大小
配置方法区大小参数如下：
-XX:PermSize=512m -XX:MaxPermSize=512m
避免由于加载 Jar包Class 过多导致的内存溢出。
1.2.3垃圾回收策略
修改新生代和老年代的 GC策略：
-XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:+CMSClassUnloadingEnabled
参数解释如下：
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参数配置
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参数含义
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-XX:+UseParNewGC
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新生代采用 ParNewGC 多线程收集器
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-XX:+UseConcMarkSweepGC
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老年代采用 CMS 收集器，降低 GC停顿时间
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-XX:+CMSParallelRemarkEnabled
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降低标记阶段的停顿时间
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-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection
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CMS 基于标记- 清除，会产生碎片，通过此配置在 CMS 收集后做一次压缩整理
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-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0
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配置多少次 CMS GC 后，做一次压缩整理，就不用每次都做压缩整理了
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-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80
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当老年代使用 80 ％后开始CMS 收集，默认值为 68% 。因为CMS 收集会有延迟，所以不能等到老年代占满时再收集
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-XX:+CMSClassUnloadingEnabled
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允许CMS 收集方法区 (PermGen) 。
JDK6 Update 3 及之前版本还需指定 -XX:+CMSPermGenSweepingEnabled参数
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2常用命令整理
2.1 VisualVM vs. JProfiler
VisualVM是JDK自带的性能监控工具，在JDK\bin目录下可以找到，可以监控JVM的内存、
CPU、线程等情况，使用很方便。JProfiler是收费的性能监控工具，功能都差不多。
但这两者只能对本地Java应用进行堆中对象的监控，远程应用JProfiler需要部署额外的Agent，
或者将堆dump到远程服务器上，再下载到本地用VisualVM打开来查看，不能做到实时监控。
所以有时我们还需要在远程服务器上使用一些命令和工具进行监控。
2.2 JMap & JStat
使用JMap可以解决上面提到的问题，并通过Linux的watch命令达到实时监控的效果。
例如，通过下面命令打印堆上apache包占用内存最大的前30个对象，每一秒刷新一次：
watch -n 1 -d "jmap -histo:live [pid] | grep "apache" | head -n 30"
输出结果如下：
num #instances #bytes class name
----------------------------------------------
1: 226810 34953232 <constMethodKlass>
2: 226810 30857024 <methodKlass>
3: 23748 25330568 <constantPoolKlass>
4: 23748 18308832 <instanceKlassKlass>
5: 127546 17364792 [C
6: 18895 14344152 <constantPoolCacheKlass>
7: 23805 13295216 [I
8: 31302 12693272 [B
9: 179826 10561520 <symbolKlass>
10: 140792 4505344 java.lang.String
11: 24852 2584608 java.lang.Class
12: 3056 2019600 <methodDataKlass>
13: 60750 1944000 java.util.HashMap$Entry
14: 31562 1892608 [S
15: 19211 1813536 [Ljava.util.HashMap$Entry;
16: 37068 1746912 [[I
17: 22808 1268080 [Ljava.lang.Object;
18: 14385 1265880 java.lang.reflect.Method
19: 18487 887376 org.apache.catalina.loader.ResourceEntry
20: 20590 823600 java.util.LinkedHashMap$Entry
21: 1075 627800 <objArrayKlassKlass>
22: 12469 598512 java.util.HashMap
23: 14416 576640 java.lang.ref.SoftReference
24: 11032 441280 java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$Segment
----------------------------------------------
1: 226810 34953232 <constMethodKlass>
2: 226810 30857024 <methodKlass>
3: 23748 25330568 <constantPoolKlass>
4: 23748 18308832 <instanceKlassKlass>
5: 127546 17364792 [C
6: 18895 14344152 <constantPoolCacheKlass>
7: 23805 13295216 [I
8: 31302 12693272 [B
9: 179826 10561520 <symbolKlass>
10: 140792 4505344 java.lang.String
11: 24852 2584608 java.lang.Class
12: 3056 2019600 <methodDataKlass>
13: 60750 1944000 java.util.HashMap$Entry
14: 31562 1892608 [S
15: 19211 1813536 [Ljava.util.HashMap$Entry;
16: 37068 1746912 [[I
17: 22808 1268080 [Ljava.lang.Object;
18: 14385 1265880 java.lang.reflect.Method
19: 18487 887376 org.apache.catalina.loader.ResourceEntry
20: 20590 823600 java.util.LinkedHashMap$Entry
21: 1075 627800 <objArrayKlassKlass>
22: 12469 598512 java.util.HashMap
23: 14416 576640 java.lang.ref.SoftReference
24: 11032 441280 java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$Segment
JStat可以用来查看JVM的一些统计信息，及GC的情况等。JStat命令本身支持了定时刷新功能。
jstat -gc [pid] 2000 10
具体参数含义如下：
jstat -class pid:显示加载class的数量，及所占空间等信息。
jstat -compiler pid:显示VM实时编译的数量等信息。
jstat -gc pid:可以显示gc的信息，查看gc的次数，及时间。其中最后五项，分别是young gc的次数，young gc的时间，full gc的次数，full gc的时间，gc的总时间。
jstat -gccapacity:可以显示，VM内存中三代（young,old,perm）对象的使用和占用大小，如：PGCMN显示的是最小perm的内存使用量，PGCMX显示的是perm的内存最大使用量，PGC是当前新生成的perm内存占用量，PC是但前perm内存占用量。其他的可以根据这个类推， OC是old内纯的占用量。
jstat -gcnew pid:new对象的信息。
jstat -gcnewcapacity pid:new对象的信息及其占用量。
jstat -gcold pid:old对象的信息。
jstat -gcoldcapacity pid:old对象的信息及其占用量。
jstat -gcpermcapacity pid: perm对象的信息及其占用量。
jstat -util pid:统计gc信息统计。
jstat -printcompilation pid:当前VM执行的信息。
jstat -compiler pid:显示VM实时编译的数量等信息。
jstat -gc pid:可以显示gc的信息，查看gc的次数，及时间。其中最后五项，分别是young gc的次数，young gc的时间，full gc的次数，full gc的时间，gc的总时间。
jstat -gccapacity:可以显示，VM内存中三代（young,old,perm）对象的使用和占用大小，如：PGCMN显示的是最小perm的内存使用量，PGCMX显示的是perm的内存最大使用量，PGC是当前新生成的perm内存占用量，PC是但前perm内存占用量。其他的可以根据这个类推， OC是old内纯的占用量。
jstat -gcnew pid:new对象的信息。
jstat -gcnewcapacity pid:new对象的信息及其占用量。
jstat -gcold pid:old对象的信息。
jstat -gcoldcapacity pid:old对象的信息及其占用量。
jstat -gcpermcapacity pid: perm对象的信息及其占用量。
jstat -util pid:统计gc信息统计。
jstat -printcompilation pid:当前VM执行的信息。
2.3堆外内存查看工具
对于堆外内存的使用率，可以使用rednaxelafx做的一个工具来查看：
https://gist.github.com/rednaxelafx/1593521
使用方法很简单，编译一个Java类后执行即可：
javac -cp .:/export/servers/jdk1.6.0_25/lib/sa-jdi.jar DirectMemorySize.java
java -cp .:/export/servers/jdk1.6.0_25/lib/sa-jdi.jar DirectMemorySize -e [pid]
