获取tomcat进程pid ps -ef|grep tomcat 统计该tomcat进程内的线程个数 ps -Lf 29295 |wc -l

1.Tomcat的server.xml中连接器设置如下 <Connector port="8080" maxThreads="150" minSpareThreads="25" maxSpareThreads="75" enableLookups="false" redirectPort="8443" acceptCount="100" debug="

Tomcat的server.xml中连接器设置如下 <Connector port="8080" maxThreads="150" minSpareThreads="25" maxSpareThreads="75" enableLookups="false" redirectPort="8443" acceptCount="100" debug="0&

什么是最佳线程数? 为满足更多用户访问需求,可以调整Tomcat线程数,但是不能太大,否则导致线程切换开销,随着用户递增(线程数也随之调整),系统QPS逐渐增加,当用户量达到某个值,QPS并不会增加,或者增加不明显,同时请求的响应时间却大幅增加.这个阀值认为是最佳线程数. 怎么计算最佳线程数? (1)通过用户慢慢递增进行压测,观察QPS,响应时间 (2)通过公式计算:服务器端最佳线程数量=((线程等待时间+线程cpu时间)/线程cpu时间) * cpu数量 Windows最大线程数: 在32位系

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本文前半部分结论存在严重错误,请看最后2015-1-20更新部分. 最近一直在解决线上一个问题,表现是: Tomcat每到凌晨会有一个高峰,峰值的并发达到了3000以上,最后的结果是Tomcat线程池满了,日志看很多请求超过了1s. 服务器性能很好,Tomcat版本是7.0.54,配置如下: <Executor name="tomcatThreadPool" namePrefix="catalina-exec-" maxThreads="3000&q

最近一直在解决线上一个问题,表现是: Tomcat每到凌晨会有一个高峰,峰值的并发达到了3000以上,最后的结果是Tomcat线程池满了,日志看很多请求超过了1s. 服务器性能很好,Tomcat版本是7.0.54,配置如下: <Executor name="tomcatThreadPool" namePrefix="catalina-exec-" maxThreads="3000" minSpareThreads="800&quo

假设Tomcat每到固定一个时间会有一个高峰,峰值的并发达到了3000以上,最后的结果是Tomcat线程池满了,日志看很多请求超过了1s. 服务器性能很好,Tomcat版本是7.0.54,配置如下 <Executor name="tomcatThreadPool" namePrefix="catalina-exec-" maxThreads="3000" minSpareThreads="800"/> <Co

转自 http://zhanjindong.com 最近一直在解决线上一个问题,表现是: Tomcat每到凌晨会有一个高峰,峰值的并发达到了3000以上,最后的结果是Tomcat线程池满了,日志看很多请求超过了1s. 服务器性能很好,Tomcat版本是7.0.54,配置如下: <Executor name="tomcatThreadPool" namePrefix="catalina-exec-" maxThreads="3000" min

目前线上系统包含 数据收集+数据分析+中心服务,三个均为 tomcat,共用一个mysql服务. 由于tomcat最大线程数200 *3 =600,最大并发时,会有600个jdbc连接.当然这是极端情况. 而数据分析服务是不需要高并发的,所以将其最大线程数设为200,jdbc最大活跃连接30. 中心服务目前也不是高并发,tps 也就 10. 收据收集属于高并发,tps 150. 所以,调优措施:设置mysql 最大连接数为200. 数据分析 jdbc活跃连接 30(避免浪费导致max_conne

[Tomcat中日志打印对性能测试的影响] 一般都提供了这样5个日志级别: ▪ Debug ▪ Info ▪ Warn ▪ Error ▪ Fatal 由于性能测试需要并发进行压力测试,如果日志级别是info或者debug就会严重影响系统的性能,磁盘IO读写和网络会造成瓶颈,所以性能测试或者上线系统的日志级别需要修改为WARN或者ERROR,日志文件为/tomcat/apache-tomcat-7.0.40/webapps/HSEAP/WEB-INF/conf/ log4j.properties

最近一直在解决线上一个问题,表现是: Tomcat每到凌晨会有一个高峰,峰值的并发达到了3000以上,最后的结果是Tomcat线程池满了,日志看很多请求超过了1s. 服务器性能很好,Tomcat版本是7.0.54,配置如下: <Executor name="tomcatThreadPool" namePrefix="catalina-exec-" maxThreads="3000" minSpareThreads="800&quo

转载:http://blog.sina.com.cn/s/blog_605f5b4f01012ljj.html tomcat 的Connector配置如下 <Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443"maxThreads="800" acceptCount="1

众所周知,Keep-Alive功能使客户端到服务器端的连接持续有效,当出现对服务器的后继请求时,Keep-Alive功能避免了建立或者重新建立连接.我们经常所用的tomcat服务器就支持HTTP Keep-Alive.在http1.1中,keepalive默认是开启的.如果需要自定义配置keepalive参数,我们可以在tomcat的server.xml中做如下配置: <Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" max

问题:Tomcat线程数是不是越大越好呢? 答案肯定是否定的. Tomcat的处理速度跟线程数不是完全成正比的,设置不恰当会出现相反的效果.服务的负载计算包括了CPU的使用率和资源等待. 第一种情况,资源等待比较少,那么系统响应时间就是限制在CPU的计算上面了. 这时候线程数应该设置小一点,降低同一时间争抢CPU的线程数,可以提高线程效率,从而提升系统的处理能力. 第二种情况,资源等待比较多,比如文件的读写或者请求数据库等. 这时候线程数就要增加一些,这样子才能提高处理的请求个数,从而提高系统的

Connector组件介绍 Connector(连接器)组件是Tomcat最核心的两个组件之一,主要的职责是负责接收客户端连接和客户端请求的处理加工.每个Connector都将指定一个端口进行监听,分别负责对请求报文解析和对响应报文组装. Connector组件是整个Tomcat的入口,假如我们想要学习Tomcat的源码的话,建议从Connector组件开始看起. 还有一个比喻就是Tomcat是一座城堡,而Connector组件就是这座城堡的一个个城门. 上图是Connector组件的一个典型实

在高版本的Tomcat中,默认的模式都是使用NIO模式,在Tomcat 9中,BIO模式的实现Http11Protocol甚至都已经被删除了.但是了解BIO的工作机制以及其优缺点对学习其他模式有有帮助.只有对比后,你才能知道其他模式的优势在哪里. Http11Protocol表示阻塞式的HTTP协议的通信,它包含从套接字连接接收.处理.响应客户端的整个过程.它主要包含JIoEndpoint组件和Http11Processor组件.启动时,JIoEndpoint组件将启动某个端口的监听,一个请求到

Tomcat8之后,针对Http协议默认使用org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol,也就是NIO模式.通过之前的博客分析,我们知道Connector组件在初始化和start的时候会触发它子组件(Http11NioProtocol.NIOEndpoint的初始化和start). NIO模式工作时序图 还是像之前那样,我们先整理出NIO模式启动时的时序图. 从上面的时序图可以看出,整个流程的重点时在NioEndpoint这个类中.下面我们通过源代码看下这

转自:http://www.jianshu.com/p/8445645b3aff 引言 这段时间折腾了哈java web应用的压力测试,部署容器是tomcat 7.期间学到了蛮多散碎的知识点,及时梳理总结,构建良好且易理解的知识架构把它们组织起来,以备忘.对web应用开发者来说,我们很关心应用可同时处理的请求数,以及响应时间.应用本身和它运行在其中的web容器是两个很重要的影响因素.对tomcat来说,每一个进来的请求(request)都需要一个线程,直到该请求结束.如果同时进来的请求多于当前可

最佳线程数: 性能压测的情况下,起初随着用户数的增加,QPS会上升,当到了一定的阀值之后,用户数量增加QPS并不会增加,或者增加不明显,同时请求的响应时间却大幅增加.这个阀值我们认为是最佳线程数. 为什么要找最佳线程数 1.过多的线程只会造成,更多的内存开销,更多的CPU开销,但是对提升QPS确毫无帮助 2.找到最佳线程数后通过简单的设置,可以让web系统更加稳定,得到最高,最稳定的QPS输出 最佳线程数的获取: 1.通过用户慢慢递增来进行性能压测,观察QPS,响应时间 2.根据公式计算:服务器

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