CentOS Tomcat性能如何提升

CentOS 上提升 Tomcat 性能的系统化做法

一操作系统与网络层优化

提升文件描述符上限，避免“打开文件过多”限制并发：编辑 /etc/security/limits.conf，为运行 Tomcat 的用户（如 tomcat 或 root）设置：
- soft nofile 65536
- hard nofile 65536
优化内核网络参数（/etc/sysctl.conf），提升连接处理能力：
- net.core.somaxconn 65535
- net.ipv4.tcp_tw_reuse 1
- 注意：在部分 Linux 内核 4.12+ 版本中，net.ipv4.tcp_tw_recycle 已被移除或不建议开启，避免误用导致连接异常
禁用透明大页（THP），减少内存碎片与延迟抖动：
- echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
- echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag
- 建议加入开机启动（如 /etc/rc.local 或 systemd 服务）以持久化
可选：如应用为短连接高并发、且内核与负载匹配，可适度增大 TCP 缓冲区（net.core.rmem_max/net.core.wmem_max）并调优 somaxconn，配合压测逐步验证效果

二 Tomcat 容器与连接器优化

使用共享线程池（Executor）并绑定到 Connector，便于统一管控：

示例（server.xml）：

<Executor name="tomcatThreadPool"
        namePrefix="catalina-exec-"
        maxThreads="500"
        minSpareThreads="50"
        maxQueueSize="100"/>
<Connector executor="tomcatThreadPool"
          port="8080"
          protocol="org.apache.coyote.http11.Http11Nio2Protocol"
          connectionTimeout="20000"
          redirectPort="8443"
          maxConnections="10000"
          compression="on"
          compressableMimeType="text/html,text/xml,text/plain,text/css,text/javascript,application/javascript,application/json"
          keepAliveTimeout="15000"
          maxKeepAliveRequests="100"/>

要点：
- 协议优先选用 NIO/NIO2（高并发非阻塞 I/O）
- 启用 Gzip 压缩 减少传输体积（注意 CPU 权衡）
- 合理设置 maxThreads / acceptCount / maxConnections / keepAliveTimeout / maxKeepAliveRequests，以压测结果微调

如为 HTTPS 且需要更高并发与头部压缩，可启用 HTTP/2（Tomcat 9+ 内置支持）：

<Connector port="8443"
           protocol="org.apache.coyote.http2.Http2Protocol"
           maxThreads="150"
           SSLEnabled="true">
  <SSLHostConfig>
    <Certificate certificateKeystoreFile="conf/keystore.jks"
                 type="RSA" />
  </SSLHostConfig>
</Connector>

若前端由 Nginx/Apache 反向代理，建议在反向代理层终止 TLS 并开启 HTTP/2，Tomcat 侧使用 HTTP/1.1 + NIO/NIO2 即可，减少加解密开销与连接管理复杂度

三 JVM 与垃圾回收调优

设置堆大小与 GC 策略（在 catalina.sh 的 JAVA_OPTS 或 CATALINA_OPTS 中配置）：
- 示例（4 核 8GB 内存的通用起步值，需压测校准）：
```
export CATALINA_OPTS="-server \
  -Xms4g -Xmx4g \
  -XX:+UseG1GC \
  -XX:MaxGCPauseMillis=200 \
  -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=45 \
  -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:/opt/tomcat/logs/gc.log"
```
- 要点：
  - 将 -Xms 与 -Xmx 设为相同值，避免运行期扩缩堆带来的抖动
  - 优先选用 G1 GC（大堆、低延迟场景）；CPU 核心数较多时可评估 Parallel GC
  - 结合应用对象生命周期，按需调整新生代/并发标记等参数
内存问题定位工具与方法：
- 实时监控：jstat -gcutil 1000
- 堆转储与分析：jmap -dump:live,format=b,file=heap.hprof ，再用 jhat/VisualVM/MAT 分析泄漏与热点对象
注意：不同 JDK 版本 的 GC 参数与默认值存在差异，请以实际 JDK 文档与压测结果为准

四应用与数据库层优化

数据库连接池：使用成熟连接池（如 HikariCP/DBCP2），合理设置 initialSize / maxTotal / minIdle / maxWait / validationQuery / testOnBorrow，避免连接风暴与泄漏
SQL 与索引：为高频查询建立合适索引，避免全表扫描与 N+1 查询，必要时引入二级缓存（本地或分布式）
静态资源：启用 浏览器缓存 与 CDN，减少回源；Tomcat 侧开启压缩仅作为兜底
线程与业务：避免在请求线程中执行阻塞操作（如慢查询、远程调用），使用异步/队列解耦
监控与 APM：接入 Prometheus + Grafana（JMX Exporter）与 SkyWalking/Jaeger，定位慢请求与数据库瓶颈

五压测验证与上线步骤

基线测试：先用 JMeter/Gatling/ab 建立当前吞吐、P95/P99、错误率与 GC 日志基线
逐步调参：一次只调整一个变量（如 maxThreads / acceptCount / Xmx / GC），每次变更后回归压测
监控与观测：关注 CPU、内存、文件句柄、TCP 状态、线程池队列、GC 暂停 等关键指标
回归与灰度：先在预发/灰度环境验证稳定性，再滚动上线；保留回滚方案
安全与运维：关闭不必要的 管理界面/自动部署，隐藏 Server 版本信息，定期更新 Tomcat 与应用依赖 以修复漏洞与性能问题

最新问答

相关标签