Ubuntu上WebLogic性能调优有哪些策略

Ubuntu上WebLogic性能调优策略

一系统层优化

资源与监控：使用top/htop观察CPU与内存，vmstat/iostat/sar持续监测系统负载与I/O；必要时用cgroups限制容器/进程资源，避免单实例过度占用。
内存与OOM：通过**/proc//oom_score_adj降低关键进程被OOM Killer终止的风险；在内存紧张场景下启用zram/zswap**提升可用物理内存。
文件系统与I/O：按业务选择ext4/xfs/btrfs；用iotop定位I/O热点，必要时调整调度策略与挂载选项。
内核与网络：适度提升fs.file-max等文件句柄上限，优化TCP相关参数（如somaxconn、backlog等）以支撑高并发连接。
监控体系：引入Prometheus + Grafana采集OS与JVM指标，建立阈值告警与容量水位线。

二 JVM与GC调优

堆与元空间：生产环境建议**-Xms == -Xmx**（避免运行期扩缩堆带来的抖动）；堆一般不超过物理内存的50%~70%；Java 8+ 使用Metaspace并设置上限（如**-XX:MetaspaceSize=… -XX:MaxMetaspaceSize=…），Java 7及以下配置PermSize/MaxPermSize**。
年轻代：将**-Xmn设为堆的约1/3~1/2**，并配置**-XX:SurvivorRatio**（如8），减少晋升与Full GC压力。
GC选择：
- 吞吐量优先（Java 8）：-XX:+UseParallelGC -XX:+UseParallelOldGC；
- 低延迟优先（Web常见）：-XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=…；
- 超大堆/极低暂停（Java 11+）：-XX:+UseZGC或**-XX:+UseShenandoahGC**。
诊断与稳定性：开启**-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=…、-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:…；生产禁用显式GC（-XX:+DisableExplicitGC**），64位开启**-XX:+UseCompressedOops**。

三 WebLogic服务器参数

运行模式：将域设置为产品模式（生产默认值更偏向性能与稳定性，如默认线程与连接池容量更高）。
执行线程与工作线程：
- 传统执行队列（如weblogic.kernel.Default）可按并发调Thread Count；同时关注Stuck Thread（默认600秒）与队列监控，必要时适度上调阈值或先优化慢请求；
- 版本9.x/10.x具备自调优线程池，亦可通过启动参数（如**-Dweblogic.threadpool.MinPoolSize=… -Dweblogic.threadpool.MaxPoolSize=…**）设定边界。
I/O与网络：在支持的版本/平台启用Native IO以提升网络吞吐；按并发与连接突发调Accept Backlog（默认50），出现“connection refused”时可按约**25%**步长递增验证。
数据源与连接池：将InitialCapacity ≈ MaxCapacity（减少运行期扩容开销），并将MaxCapacity与处理线程数相匹配；合理设置StatementCacheSize以减少SQL解析成本。

四 Ubuntu与Linux内核参数示例

文件句柄与进程数（/etc/security/limits.conf）：
- 示例：* soft/hard nofile 65535；* soft/hard nproc 65535（WebLogic运行用户应单独配置，避免用通配）。
内核与网络（/etc/sysctl.conf 或 /etc/sysctl.d/99-weblogic.conf）：
- fs.file-max = 655350
- net.core.somaxconn = 4096（或更高，视负载与backlog而定）
- net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1；net.ipv4.tcp_tw_recycle = 0（NAT/负载均衡环境慎用recycle）
- vm.swappiness = 10（减少换页，优先保障热点数据在物理内存）
  调整后执行sysctl -p生效。
随机数与熵源（JVM启动参数）：如遇到启动慢/SSL初始化慢，可设置**-Djava.security.egd=file:/dev/./urandom**（注意“./”规避内置优化路径）。

五监控与容量规划

关键指标：OS层关注CPU利用率、负载、I/O等待、可用内存/换页；JVM层关注Heap/Meta/GC暂停与次数、线程数、类加载；WLS层关注Queue Length、吞吐、Stuck Thread、JDBC连接池利用率与等待。
工具与方法：
- 内置控制台与Performance Monitoring做白盒观测；
- Prometheus + Grafana做长期趋势与阈值告警；
- 采用基准测试→单参数微调→压测验证→回归观测的闭环，逐步逼近最优配置。

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