可以在控制台的启动信息里看见,默认状态下没有被打开nio配置,启动时的信息,如下: 2010-2-1 12:59:40 org.apache.coyote.http11.Http11Protocol init 信息: Initializing Coyote HTTP/1.1 on http-8080 2010-2-1 12:59:40 org.apache.catalina.startup.Catalina load 修改成支持NIO的类型,配置如下: <Connector port="8…

详细配置: <Connector executor="tomcatThreadPool"               port="80" protocol="HTTP/1.1"                connectionTimeout="20000"                redirectPort="8443" /> 1.  Tomcat的外部调优JAVA虚拟机(JVM)性能优化…

本文参考:http://www.trinea.cn/android/android-performance-demo/ 本文主要分享自己在appstore项目中的性能调优点,包括同步改异步.缓存.Layout优化.数据库优化.算法优化.延迟执行等. 一.性能瓶颈点 整个页面主要由6个Page的ViewPager,每个Page为一个GridView,GridView一屏大概显示4*4的item信息(本文最后有附图).由于网络数据获取较多且随时需要保持页面内app下载进度及状态,所以出现以下性能问题…

文章目录 Java性能优化 尽量在合适的场合使用单例 尽量避免随意使用静态变量 尽量避免过多过常地创建Java对象 尽量使用final修饰符 尽量使用局部变量 尽量处理好包装类型和基本类型两者的使用场所 慎用synchronized,尽量减小synchronize的方法 尽量不要使用finalize方法 尽量使用基本数据类型代替对象 多线程在未发生线程安全前提下应尽量使用HashMap.ArrayList 尽量合理的创建HashMap 尽量减少对变量的重复计算 尽量避免不必要的创建 尽量在fin…

1.最小化的Dom访问,在一次Dom访问做尽可能多的操作: 2.使用局部变量存放指向反复访问的元素节点的Dom引用,原则上js代码中不应该重复获取同一个元素节点,除非它在运行过程中发生改变: 3.对元素集合(Html集合)小心处理,因为每次查询都会对底层的文档进行重新查询,在迭代处理中更好的的处理方式是缓存集合的length属性到一个局部变量中,当需要在迭代中使用元素集合,可以将该集合拷贝到数组中: 4.如果使用场景允许使用速度更快的API: 5.注意重绘和重排版,尽量降低重排版的次数,如果js…

性能测试培训:tomcat性能调优方法   poptest是国内唯一一家培养测试开发工程师的培训机构,以学员能胜任自动化测试,性能测试,测试工具开发等工作为目标.在poptest的loadrunner的培训中,为了提高学员性能优化的经验,加入了很多服务器方面的优化知识,为性能调优的能力打下基础.今天说明下tomcat性能优化的方法.(大家对课程感兴趣,请加qq:564202718) tomcat 服务器是一个免费的开放源代码的Web 应用服务器,属于轻量级应用服务器,在一台机器上配置好Apach…

立项要求:用户登录并发数达到1000vuser.原项目设计没有Nginx和LVS,经过性能测试并发数最高到400,就报响应超时,且系统资源消耗严重.经过和架构师商议决定先加入Nginx解决负载均衡处理,结果并发数有所提升但与期望值还有距离.商议后决定使用LVS处理负载均衡,而Nginx处理静态内容缓存,2个tomcat集群,代码中登录需连接数据库做缓存处理,缩小系统图片大小.再测试,系统已达立项值班. Tomcat:两个tomcat,端口分别为 8080 和 8081,实现Tomcat 集群负载…

数据库系统严重依赖服务器的资源:CPU,内存和硬盘IO,通常情况下,内存是数据的读写性能最高的存储介质,但是,内存的价格昂贵,这使得系统能够配置的内存容量受到限制,不能大规模用于数据存储:并且内存是易失性的,不能持久化存储数据,这使得内存只能作为运行时的高速缓存,而硬盘是永久存储数据的理想介质,价格低廉,在系统停电时,能够保持数据不丢失.但是,硬盘是低速的存储介质,输入和输出(IO)速度比内存低很多.因此,在实际运行的数据库系统中,相对于内存而言,硬盘的IO有更大可能性成为系统性能的瓶颈. 内存…

前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行.越来越受欢迎的计算平台之一.Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理.SQL类处理.流式/实时计算.机器学习.图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛. 然而,通过Spark开发出高性能的大数据计算作业,并不是那么简单的.如果没有对Spark作业进行合理的调优,Spark作业的执行速度可能会很慢,这样就完全体现不出Spark作为一种快速大数据计算引擎的优势来.因此,想要用好Spark,就必须对其进行合理的性能优化. Spa…

对于很多研发人员来说,Java 性能调优都是很头疼的问题,为什么这么说?如今,一个简单的系统就囊括了应用程序.数据库.容器.操作系统.网络等技术,线上一旦出现性能问题,就可能要你协调多方面组件去进行优化. 另外,很多性能问题隐藏得很深,可能因为一个小小的代码,也可能因为线程池的类型选择错误...... 如何轻松搞定 Java 性能调优呢?我很认可金山软件西山居技术经理刘超的观点,他根据自己的实战经验,把 Java 性能调优分成 5 个层级:Java 编程.多线程.JVM 性能检测.设计模式.数据…