浅谈Tomcat服务器优化方法

对于JavaWeb开发人员而言，Tomcat已成为默认的web服务器，但是在生产环境下使用Tomcat部署应用，我们如果采用Tomcat默认的配置，尤其是内存和线程的配置，其配置都很低，容易成为性能瓶颈，所以我们需要对Tomcat服务器进行优化，提升其运行性能，下面我们一起来看看Tomcat如何优化?

一、Tomcat内存优化，启动时告诉JVM需要多大内存(调优内存是最直接的方式)

Windows 下的 catalina.bat

Linux 下的 catalina.sh

在该文件中配置jvm的内存空间，如: JAVA_OPTS='-Xms256m -Xmx512m'

-Xms JVM初始化堆的大小

-Xmx JVM堆的最大值，实际参数大小根据服务器配置或者项目具体设置;

二、Tomcat 线程优化 在server.xml中配置

比如:

<Connector port="80" protocol="HTTP/1.1" maxThreads="600" minSpareThreads="100" maxSpareThreads="500" acceptCount="700" 
connectionTimeout="20000"  /> 

maxSpareThreads="X" 表示如果最多可以有X个线程，一旦超过X个则会关闭不在需要的线程

acceptCount="X" 当同时连接的人数达到maxThreads时还可以排队队列大小为X.超过X就不处理

三、Tomcat IO 优化

1：同步阻塞IO(JAVA BIO) 同步并阻塞，服务器实现模式为一个连接一个线程(one connection one thread 想想都觉得恐怖，线程可是非常宝贵的资源)，当然可以通过线程池机制改善.

2：JAVA NIO 又分为同步非阻塞IO，异步阻塞IO与BIO最大的区别one request one thread.可以复用同一个线程处理多个connection(多路复用).

3：异步非阻塞IO(Java NIO2又叫AIO) 主要与NIO的区别主要是操作系统的底层区别，可以做个比喻：比作快递，NIO就是网购后要自己到官网查下快递是否已经到了(可能是多次)，然后自己去取快递;AIO就是快递员送货上门了(不用关注快递进度)。

BIO方式适用于连接数目比较小且固定的架构，这种方式对服务器资源要求比较高，并发局限于应用中，JDK1.4以前的唯一选择，但程序直观简单易理解.

NIO方式适用于连接数目多且连接比较短(轻操作)的架构，比如聊天服务器，并发局限于应用中，编程比较复杂，JDK1.4开始支持.

AIO方式使用于连接数目多且连接比较长(重操作)的架构，比如相册服务器，充分调用OS参与并发操作，编程比较复杂，JDK7开始支持.

在server.xml中

<Connector port="80" protocol="org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol"  
    connectionTimeout="20000"  
    URIEncoding="UTF-8"  
    useBodyEncodingForURI="true"  
    enableLookups="false"  
    redirectPort="8443" /> 

实现对Tomcat的IO切换。

四、大杀器APR

APR是从操作系统级别来解决异步的IO问题，大幅度的提高性能. (http://apr.apache.org/)。

APR(Apache Portable Runtime)是一个高可移植库，它是Apache HTTP Server 2.x 的核心，能更好地和其它本地web技术集成，总体上让Java更有效率作为一个高性能web服务器平台而不是简单作为后台容器;

在产品环境中，特别是直接使用Tomcat做WEB服务器的时候，应该使用Tomcat Native来提高其性能，如果不配APR，基本上300个线程狠快就会用满，以后的请求就只好等待.但是配上APR之后，并发的线程数量明显下降，从原来的300可能会马上下降到只有几十，新的请求会毫无阻塞的进来;

在局域网环境测，就算是400个并发，也是一瞬间就处理/传输完毕，但是在真实的Internet环境下，页面处理时间只占0.1%都不到，绝大部分时间都用来页面传输，如果不用APR，一个线程同一时间只能处理一个用户，势必会造成阻塞，所以生产环境下用apr是非常必要的.

安装Apache Tomcat Native Library，直接启动就支持apr(http://tomcat.apache.org/native-doc/)它本身是基于APR的，排除代码问题Tomcat优化到这个层次可以应对大部分性能需求;

最后，优化的前提条件是良好的代码质量和设计。