Tomcat 性能优化与高并发调优

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1. 引言

经过前几篇文章的学习，我们已经掌握了 Tomcat 的核心原理：

Connector 连接器
容器体系（Engine → Host → Context → Wrapper）
Servlet 执行链路
线程模型（Executor + Worker）
Session 管理与分布式方案
ClassLoader 与热部署

在实际生产环境中，Tomcat 的性能调优与高并发支持是部署稳定 Web 应用的关键。本篇文章将系统总结 Tomcat 性能优化策略，从多个模块入手。

2. Connector 调优策略

2.1 I/O 模式选择

BIO：适合低并发
NIO：默认模式，适合高并发
APR：性能最佳，适合超高并发生产环境

2.2 常用参数

<Connector port="8080" protocol="org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol"maxThreads="500" minSpareThreads="50"acceptCount="200" connectionTimeout="20000"enableLookups="false"/>

maxThreads：最大线程数，避免线程过多导致上下文切换
minSpareThreads：空闲线程数，保证请求响应速度
acceptCount：请求队列长度，超过则拒绝连接
connectionTimeout：连接超时，避免长时间占用线程
enableLookups：关闭 DNS 反查，提高性能

3. 线程池优化

3.1 Executor 配置

使用共享线程池减少资源占用
避免每个 Connector 独立线程池
示例：

<Executor name="tomcatThreadPool" namePrefix="catalina-exec-"maxThreads="500" minSpareThreads="50" maxIdleTime="60000"/>

3.2 调优策略

根据并发请求量合理设置 maxThreads
保证 minSpareThreads 足够，应对突发流量
监控线程池活跃度，避免队列过长导致请求拒绝

4. Session 管理优化

4.1 单机模式

StandardManager，合理设置 maxInactiveInterval
持久化到磁盘减少内存压力

4.2 集群模式

DeltaManager：全量复制，网络开销大
BackupManager：单点备份，减少开销
外部存储（推荐）：Redis/数据库统一管理 Session，提高高可用性

5. ClassLoader 与热部署优化

reloadable=false 在生产环境关闭自动热部署，减少 ClassLoader 频繁创建
清理线程、Timer、ThreadLocal、JDBC，避免内存泄漏
Web 应用隔离，确保不同应用互不影响

6. 容器 Pipeline 与 Valve 调优

禁用不必要的 Valve（如访问日志、ErrorReportValve）
自定义高效 Filter 替代复杂的拦截逻辑
避免在 Valve 中执行耗时操作

7. 性能监控与调优方法

7.1 内置监控

Tomcat Manager 提供 Session 数量、线程池活跃度
AccessLog 用于分析访问量和请求响应时间

7.2 外部监控

Prometheus + Grafana 监控 JVM、线程池、请求延迟
JVisualVM / Flight Recorder 分析线程、内存、GC

7.3 性能测试

使用 JMeter、Locust 或 wrk 模拟高并发请求
调整 maxThreads、acceptCount、Session 配置
观察系统吞吐量、响应时间和 CPU/内存占用

8. 高并发优化建议总结

模块	优化策略
Connector	使用 NIO/APR，调整 maxThreads、acceptCount、connectionTimeout
线程池	使用共享 Executor，监控活跃线程，避免队列拥塞
Session	使用外部存储或 BackupManager，避免 DeltaManager 全量广播
ClassLoader	生产环境关闭 reloadable，清理资源避免内存泄漏
Pipeline/Valve	关闭不必要 Valve，优化 Filter 链
JVM/GC	调整堆内存，选择适合应用的 GC 策略
日志	访问日志异步写入，减少 I/O 阻塞