tomcat 优化

最新推荐文章于 2025-10-10 19:58:58 发布
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在 tomcat bin 目录下 catalina.sh 加上如下


JAVA_OPTS="-Dcom.sun.management.jmxremote.port=9998
    -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false
    -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false
    -Djava.rmi.server.hostname=100.0.0111
    -Xms1024m -Xmx2048m"

【建议收藏】Tomcat 优化总结
威哥爱编程，优快云 博客专家、全栈领域新星创作者、华为 HDE，愿交天下 IT 技术爱好者
04-01 1636
Tomcat作为一个稳定、高性能且易于使用的Servlet容器，适用于各种类型的Java Web应用程序，并且在许多不同的应用场景中都得到了广泛的应用和认可。例如企业级Web应用程序、电子商务平台、 教育和培训项目等。后端开发人员通常需要针对 Tomcat 来做优化，V 哥今天整理了 Tomcat的优化策略给你参考，上干货！（备注：有想跳槽的兄弟文末联系）。Tomcat作为Java应用程序运行在JVM上，通过调整JVM参数来优化内存、垃圾回收等方面的性能。这包括设置堆大小、垃圾回收算法、线程池参数等。通过-
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Tomcat 优化的核心是 “匹配业务场景低并发应用：重点优化 JVM 内存和基础配置。高并发 API 服务：启用 NIO2/APR 协议、优化线程池、结合 Nginx 负载均衡。静态资源多的应用：通过 Nginx 分离静态资源，启用 HTTP/2 和缓存。结合监控工具持续调优，才能实现 Tomcat 性能最大化。
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1. tomcat的优化2.nginx+tomcat负载均衡、动静分离3.nginx的反向代理类型。
Tomcat 优化总结
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Tomcat作为一个稳定、高性能且易于使用的Servlet容器，适用于各种类型的Java Web应用程序，并且在许多不同的应用场景中都得到了广泛的应用和认可。例如企业级Web应用程序、电子商务平台、 教育和培训项目等。
Tomcat优化指南
东南草堂
01-02 1613
调整-Xms（初始堆大小）和-Xmx（最大堆大小）参数。一般来说，将初始堆大小和最大堆大小设置为相同的值可以避免在堆内存扩展时的性能开销。例如，对于一个有足够内存的服务器，你可以设置-Xms4g -Xmx4g，这表示初始堆和最大堆大小都是 4GB。
Tomcat 优化方案
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文章目录1、Tomcat整体架构2、Tomcat优化2.1 JVM内存优化2.2 JVM内存调整2.3 JVM相关监控（了解）2.3.1 jps2.3.2 jstat2.3.3 jmap2.3.4 jstack2.3.5 jhat2.3.6 手动编写内存监控界面:2.4 压缩传输2.5 并发连接调优2.6 禁用DNS查询2.7 IO优化2.8 添加Listener2.9 版本号隐藏相关文章🔅 1、Tomcat整体架构   Tomcat中最顶层的容器是Server，代表着整个服务器，从上图中可以看出，一个
Tomcat优化篇
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reloadable:如果这个属性设为true，tomcat服务器在运行状态下会监视在WEB-INF/classes和WEB-INF/lib目录下 class文件的改动，如果监测到有class文件被更新的，服务器会自动重新加载Web应用。你可以简单地理解为，Tomcat将以JNI的形式调用Apache HTTP服务器的核心动态链接库来处理文件读取或网络传输操作，从而大大地提高Tomcat对静态文件的处理性能。nio：new I/O,同步非阻塞的I/O操作，比传统的bio有更好的并发运行性能。
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基于PID控制器和电流控制器的电池充电比较研究（Matlab代码实现）内容概要：本文主要围绕《基于PID控制器和电流控制器的电池充电比较研究（Matlab代码实现）》展开，介绍了利用Matlab进行电池充电控制策略的仿真与比较研究。重点对比了PID控制器与电流控制器在电池充电过程中的性能表现，涵盖系统建模、控制算法设计、仿真分析及结果评估等内容，旨在为电池管理系统中的充电控制提供优化方案和技术参考。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的电气工程、自动化、能源系统等相关专业的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电池管理系统中充电控制策略的设计与优化；②开展PID控制与电流控制在动态响应、稳定性、充电效率等方面的性能对比研究；③支持教学实验、科研仿真及实际工程项目中的控制器选型与验证。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码进行仿真实践，重点关注控制器参数设置、系统响应曲线分析及不同工况下的性能差异，同时可扩展至其他先进控制算法（如模糊控制、自适应控制）的对比研究，以深化对电池充电控制技术的理解与应用。
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【优化调度】基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于改进遗传算法的公交车调度排班优化问题，旨在通过Matlab代码实现改进的遗传算法，解决公交系统中发车频率、车辆分配和司机排班等复杂调度难题。通过对传统遗传算法引入变异、精英保留等优化机制，提升算法收敛速度与全局搜索能力，从而获得更优的调度方案，有效降低运营成本并提高服务质量。研究涵盖了模型构建、算法设计、约束处理及仿真验证全过程，展示了智能优化算法在公共交通管理中的实际应用价值。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、交通运输规划或运筹学相关领域的研究人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决城市公交系统的发车调度与司机排班优化问题；②学习改进遗传算法的设计思路及其在复杂组合优化问题中的实现方法；③为智能交通系统（ITS）中的调度决策提供技术支持与仿真工具。; 阅读建议：建议读者结合文中Matlab代码进行实践操作，重点关注算法改进策略与约束条件的建模方式，并可通过调整参数或引入新的优化机制进一步提升性能。
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