线程池优化

本文围绕Tomcat性能优化展开,介绍了线程池优化,包括线程数和线程池相关参数配置;内存优化方面,给出在catalina.bat文件添加内存配置选项的方法;还阐述了I/O运行模式,如BIO、NIO和APR,并提及配置server.xml。

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一、线程池优化
1.1、线程数优化
<connector …/>
maxThreads:最大线程数,默认是200
minSpareThreads:初始线程数,最小空闲线程数。()
maxSpareThreads:最大空闲线程数,超过的空闲线程会被关闭
acceptCount:最大等待请求数,默认100,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。

1.2、线程池优化
<Executor name=“线程池名称1” namePrefix="req­exec­"maxThreads=“1000”
minSpareThreads="50"maxIdleTime=“60000”/>

namePrefix:线程池中线程名称的前缀。
maxThreads:最大线程数
maxIdleTime:超过最小线程数的线程最大等待时间,单位毫秒。
Executor配置的是线程池
name是线程池名称,可以自定义
namePrefix线程池中的线程的名称前缀
maxThreads最大线程数
minSpareThreads 最小空闲线程数(跟CPU核数一致)


二、内存优化
打开catalina.bat文件,添加内存配置选项到Catalina.bat文档中,参考如下:
JAVA_OPTS=“­server ­Xms256M ­Xmx512M ­Xss256K ­Djava.awt.headless=true ­Dfile.encoding=utf­8 ­XX:MaxPermSize=
256M ­XX:PermSize=128M ­XX:MaxPermSize=256M”
­server:启用jdk的server版本。
­Xms:虚拟机初始化时的最小堆内存。
­Xmx:虚拟机可使用的最大堆内存。 #­Xms与­Xmx设成一样的值,避免JVM因为频繁的GC导致性能大起大落
­XX:PermSize:设置非堆内存初始值,默认是物理内存的1/64。
­XX:MaxNewSize:新生代占整个堆内存的最大值。
­XX:MaxPermSize:Perm(俗称方法区)占整个堆内存的最大值,也称内存最大永久保留区域。
JVM配置官方文档
https://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/tools/unix/java.html
GC回收官方文档
https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/gc­tuning­6­140523.html
Tomcat的问题与优化三、I/O运行模式
BIO:阻塞IO流:protocol=“HTTP/1.1” (早期版本默认BIO)
NIO:非阻塞IO流(8.0版默认模式,并发性能比较好):protocol=org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol
APR:从操作系统级别来解决并发IO问题:protocol=“org.apache.coyote.http11.Http11AprProtocol”
配置server.xml:

线上线程池优化是一个比较常见的问题,下面提供一个简单的优化案例。 假设我们有一个线程池,用来处理用户上传的文件。该线程池的配置如下: ``` corePoolSize=10 maxPoolSize=50 queueCapacity=100 keepAliveSeconds=60 ``` 在线上环境中,我们发现该线程池经常会出现以下两种情况: 1. 线程池中的线程数量一直处于较高的水平,但是 CPU 使用率并不高。 2. 线程池中的线程数量在短时间内迅速增加,但是处理速度并没有提升。 为了解决这两个问题,我们可以采取以下优化措施: 1. 调整线程数 首先,我们需要观察线程池的运行状态,根据实际的负载情况来调整线程池中的线程数量。可以通过监控线程池中线程的数量、CPU 使用率、系统负载等指标,来判断线程池的负载情况。如果线程数量一直处于较高的水平,但是 CPU 使用率并不高,那么就可以适当减少线程池中的线程数量,以节省系统资源。如果线程池中的线程数量在短时间内迅速增加,但是处理速度并没有提升,那么就可以适当增加线程池中的线程数量,以加快任务处理速度。 2. 使用合适的队列 其次,我们需要选择合适的队列来存储等待处理的任务。在上述的线程池配置中,使用的是基于数组的有界队列,当队列已满时就会触发线程池的拒绝策略。但是,如果上传文件的请求比较频繁,那么队列很容易就会满,从而触发拒绝策略。为了避免这种情况,我们可以考虑使用无界队列(如 LinkedBlockingQueue),或者使用基于优先级的队列(如 PriorityBlockingQueue),以及使用自定义的拒绝策略来处理请求。 3. 优化任务处理逻辑 最后,我们需要优化任务的处理逻辑,以提高任务的处理效率。可以通过优化文件上传、下载、存储等操作,减少任务处理的时间。同时,也可以考虑使用异步处理、批量处理等技术,以提高任务处理的效率。 以上就是一个简单的线上线程池优化案例。当然,具体的优化方案需要根据具体的情况来制定,并且需要进行充分的测试和评估,以确保优化效果。
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