tomcat优化设置

 1. 如何加大tomcat连接数

在tomcat配置文件server.xml中的<Connector ... />配置中,和连接数相关的参数有:
minProcessors:最小空闲连接线程数,用于提高系统处理性能,默认值为10
maxProcessors:最大连接线程数,即:并发处理的最大请求数,默认值为75
acceptCount:允许的最大连接数,应大于等于maxProcessors,默认值为100
enableLookups:是否反查域名,取值为:true或false。为了提高处理能力,应设置为false
connectionTimeout:网络连接超时,单位:毫秒。设置为0表示永不超时,这样设置有隐患的。通常可设置为30000毫秒。

其中和最大连接数相关的参数为maxProcessors和acceptCount。如果要加大并发连接数,应同时加大这两个参数。


web server允许的最大连接数还受制于操作系统的内核参数设置,通常Windows是2000个左右,Linux是1000个左右。Unix中如何设置这些参数,请参阅Unix常用监控和管理命令

tomcat4中的配置示例:
<Connector className="org.apache.coyote.tomcat4.CoyoteConnector"
port="8080" minProcessors="10" maxProcessors="1024"
enableLookups="false" redirectPort="8443"
acceptCount="1024" debug="0" connectionTimeout="30000" />

对于其他端口的侦听配置,以此类推。

2. tomcat中如何禁止列目录下的文件
在{tomcat_home}/conf/web.xml中,把listings参数设置成false即可,如下:
<servlet>
...
<init-param>
<param-name>listings</param-name>
<param-value>false</param-value>
</init-param>
...
</servlet>

3. 如何加大tomcat可以使用的内存

tomcat默认可以使用的内存为128MB,在较大型的应用项目中,这点内存是不够的,需要调大。

Unix下,在文件{tomcat_home}/bin/catalina.sh的前面,增加如下设置:
JAVA_OPTS='-Xms【初始化内存大小】 -Xmx【可以使用的最大内存】'
需要把这个两个参数值调大。例如:
JAVA_OPTS='-Xms256m -Xmx512m'
表示初始化内存为256MB,可以使用的最大内存为512MB

 

 

 

 

Tomcat6 优化

<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"    
               redirectPort="8443"  
               connectionTimeout="20000"  
               />   
修改后:   
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"    
               maxHttpHeaderSize="8192" useBodyEncodingForURI="true"  
               maxThreads="1000" minSpareThreads="25" maxSpareThreads="75"  
               redirectPort="8443"  
               enableLookups="false"  
               compression="on"    
               compressionMinSize="2048"  
               compressableMimeType="text/html,text/xml,text/javascript,text/css,text/plain"    
               connectionTimeout="20000"  
               disableUploadTimeout="true"  
               />  

 

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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