JAVA WEB应用中调优线程池的重要性

不论你是否关注，Java Web应用都或多或少的使用了线程池来处理请求。线程池的实现细节可能会被忽视，但是有关于线程池的使用和调优迟早是需要了解的。本文主要介绍Java 线程池的使用和如何正确的配置线程池。

单线程

我们先从基础开始。无论使用哪种应用服务器或者框架（如Tomcat、Jetty等），他们都有类似的基础实现。Web服务的基础是套接字（socket），套接字负责监听端口，等待TCP 连接，并接受TCP连接。一旦TCP连接被接受，即可从新创建的TCP连接中读取和发送数据。

为了能够理解上述流程，我们不直接使用任何应用服务器，而是从零开始构建一个简单的Web服务。该服务是大部分应用服务器的缩影。一个简单的单线程Web服务大概是这样的：

ServerSocket listener=new ServerSocket(8080);

try{

while(true){

Socket socket=listener.accept();

try{

handleRequest(socket);

}catch(IOException e){

e.printStackTrace();

}

}

}finally{

listener.close();

上述代码创建了一个服务端套接字（ServerSocket），监听8080端口，然后循环检查这个套接字，查看是否有新的连接。一旦有新的连接被接受，这个套接字会被传入handleRequest方法。这个方法会将数据流解析成HTTP请求，进行响应，并写入响应数据。在这个简单的示例中，handleRequest方法仅仅实现数据流的读入，返回一个简单的响应数据。在通常实现中，该方法还会复杂的多，比如从数据库读取数据等。

final static String response=

“HTTP/1.0200OK/r/n”+

“Content-type:text/plain/r/n”+

“/r/n”+

“Hello World/r/n”;

public static void handleRequest(Socket socket)throws IOException{

//Read the input stream,and return“200OK”

try{

BufferedReader in=new BufferedReader(

new InputStreamReader(socket.getInputStream()));

https://www.wendangku.net/doc/c112613376.html,(in.readLine());

OutputStream out=socket.getOutputStream();

out.write(response.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));

}finally{

socket.close();

}

由于只有一个线程来处理请求，每个请求都必须等待前一个请求处理完成之后才能够被响应。假设一个请求响应时间为100毫秒，那么这个服务器的每秒响应数（tps）只有10。

多线程

虽然handleRequest方法可能阻塞在IO上，但是CPU仍然可以处理更多的请求。但是在

单线程情况下，这是无法做到的。因此，可以通过创建多线程的方式，来提升服务器的并行处理能力。

public static class HandleRequestRunnable implements Runnable{

final Socket socket;

public HandleRequestRunnable(Socket socket){

this.socket=socket;

}

public void run(){

try{

handleRequest(socket);

}catch(IOException e){

e.printStackTrace();

}

}

}

这里，accept()方法仍然在主线程中调用，但是一旦TCP连接建立之后，将会创建一个新的线程来处理新的请求，既在新的线程中执行前文中的handleRequest方法。

通过创建新的线程，主线程可以继续接受新的TCP连接，且这些信求可以并行的处理。这个方式称为“每个请求一个线程（thread per request）”。当然，还有其他方式来提高处理性能，例如NGINX和Node.js使用的异步事件驱动模型，但是它们不使用线程池，因

此不在本文的讨论范围。

在每个请求一个线程实现中，创建一个线程（和后续的销毁）开销是非常昂贵的，因为JVM

和操作系统都需要分配资源。另外，上面的实现还有一个问题，即创建的线程数是不可控的，这将可能导致系统资源被迅速耗尽。

资源耗尽

每个线程都需要一定的栈内存空间。在最近的64位JVM中，默认的栈大小是1024KB。如果服务器收到大量请求，或者handleRequest方法执行很慢，服务器可能因为创建了大量线程而崩溃。例如有1000个并行的请求，创建出来的1000个线程需要使用1GB的JVM

内存作为线程栈空间。另外，每个线程代码执行过程中创建的对象，还可能会在堆上创建对象。这样的情况恶化下去，将会超出JVM堆内存，并产生大量的垃圾回收操作，最终引发内存溢出（OutOfMemoryErrors）。

这些线程不仅仅会消耗内存，它们还会使用其他有限的资源，例如文件句柄、数据库连接等。不可控的创建线程，还可能引发其他类型的错误和崩溃。因此，避免资源耗尽的一个重要方式，就是避免不可控的数据结构。

顺便说下，由于线程栈大小引发的内存问题，可以通过-Xss开关来调整栈大小。缩小线程栈大小之后，可以减少每个线程的开销，但是可能会引发栈溢出（StackOverflowErrors）。对于一般应用程序而言，默认的1024KB过于富裕，调小为256KB或者512KB可能更为合适。Java允许的最小值是160KB。

线程池

为了避免持续创建新线程，可以通过使用简单的线程池来限定线程池的上限。线程池会管理所有线程，如果线程数还没有达到上限，线程池会创建线程到上限，且尽可能复用空闲的线程。

ServerSocket listener=new ServerSocket(8080);

ExecutorService executor=Executors.newFixedThreadPool(4);

try{

while(true){

Socket socket=listener.accept();

executor.submit(new HandleRequestRunnable(socket));

}

}finally{

listener.close();

}

在这个示例中，没有直接创建线程，而是使用了Executor Service。它将需要执行的任务（需要实现Runnables接口）提交到线程池，使用线程池中的线程执行代码。示例中，使用线程数量为4的固定大小线程池来处理所有请求。这限制了处理请求的线程数量，也限制了资源的使用。

除了通过newFixedThreadPool方法创建固定大小线程池，Executors类还提供

了newCachedThreadPool方法。复用线程池还是有可能导致不可控的线程数，但是它会尽可能使用之前已经创建的空闲线程。通常该类型线程池适合使用在不会被外部资源阻塞的短任务上。

工作队列

使用了固定大小线程池之后，如果所有的线程都繁忙，再新来一个请求将会发生什么呢？ThreadPoolExecutor使用一个队列来保存等待处理的请求，固定大小线程池默认使用无限制的链表。注意，这又可能引起资源耗尽问题，但只要线程处理的速度大于队列增长的速度就不会发生。然后前面示例中，每个排队的请求都会持有套接字，在一些操作系统中，这将会消耗文件句柄。由于操作系统会限制进程打开的文件句柄数，因此最好限制下工作队列的大小。

public static ExecutorService https://www.wendangku.net/doc/c112613376.html,(int nT hreads,int capacity){

return new ThreadPoolExecutor(nThreads,nThreads,

0L,https://www.wendangku.net/doc/c112613376.html,LISECONDS,

new LinkedBlockingQueue(capacity),

new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy());

}

public static void boundedThreadPoolServerSocket()throws IOException{ ServerSocket listener=new ServerSocket(8080);

ExecutorService executor=newBoundedFixedThreadPool(4,16);

try{

while(true){

Socket socket=listener.accept();

executor.submit(new HandleRequestRunnable(socket));

}

}finally{

listener.close();

}

}

这里我们没有直接使用Executors.newFixedThreadPool方法来创建线程池，而是自己构建了ThreadPoolExecutor对象，并将工作队列长度限制为16个元素。

如果所有的线程都繁忙，新的任务将会填充到队列中，由于队列限制了大小为16个元素，如果超过这个限制，就需要由构造ThreadPoolExecutor对象时的最后一个参数来处理了。示例中，使用了抛弃策略（DiscardPolicy），即当队列到达上限时，将抛弃新来的任务。初次之外，还有中止策略（AbortPolicy）和调用者执行策略（CallerRunsPolicy）。前

者将抛出一个异常，而后者会再调用者线程中执行任务。

对于Web应用来说，最优的默认策略应该是抛弃或者中止策略，并返回一个错误给客户端（如HTTP503错误）。当然也可以通过增加工作队列长度的方式，避免抛弃客户端请求，

但是用户请求一般不愿意进行长时间的等待，且这样会更多的消耗服务器资源。工作队列的用途，不是无限制的响应客户端请求，而是平滑突发暴增的请求。通常情况下，工作队列应该是空的。

线程数调优

前面的示例展示了如何创建和使用线程池，但是，使用线程池的核心问题在于应该使用多少线程。首先，我们要确保达到线程上限时，不会引起资源耗尽。这里的资源包括内存（堆和栈）、打开文件句柄数量、TCP连接数、远程数据库连接数和其他有限的资源。特别的，

如果线程任务是计算密集型的，CPU核心数量也是资源限制之一，一般情况下线程数量不

要超过CPU核心数量。

由于线程数的选定依赖于应用程序的类型，可能需要经过大量性能测试之后，才能得出最优的结果。当然，也可以通过增加资源数的方式，来提升应用程序的性能。例如，修改JVM 堆内存大小，或者修改操作系统的文件句柄上限等。然后，这些调整最终还是会触及理论上限。

利特尔法则

利特尔法则描述了在稳定系统中，三个变量之间的关系。

其中L表示平均请求数量，λ表示请求的频率，W表示响应请求的平均时间。举例来说，如果每秒请求数为10次，每个请求处理时间为1秒，那么在任何时刻都有10个请求正在被处理。回到我们的话题，就是需要使用10个线程来进行处理。如果单个请求的处理时间翻倍，那么处理的线程数也要翻倍，变成20个。

理解了处理时间对于请求处理效率的影响之后，我们会发现，通常理论上限可能不是线程池大小的最佳值。线程池上限还需要参考任务处理时间。

假设JVM可以并行处理1000个任务，如果每个请求处理时间不超过30秒，那么在最坏情况下，每秒最多只能处理33.3个请求。然而，如果每个请求只需要500毫秒，那么应用程序每秒可以处理2000个请求。

拆分线程池

在微服务或者面向服务架构（SOA）中，通常需要访问多个后端服务。如果其中一个服务性能下降，可能会引起线程池线程耗尽，从而影响对其他服务的请求。

应对后端服务失效的有效办法是隔离每个服务所使用的线程池。在这种模式下，仍然有一个分派的线程池，将任务分派到不同的后端请求线程池中。该线程池可能因为一个缓慢的后端而没有负载，而将负担转移到了请求缓慢后端的线程池中。

另外，多线程池模式还需要避免死锁问题。如果每个线程都阻塞在等待未被处理请求的结果上时，就会发生死锁。因此，多线程池模式下，需要了解每个线程池执行的任务和它们之间的依赖，这样可以尽可能避免死锁问题。

总结

即使没有在应用程序中直接使用线程池，它们也很有可能在应用程序中被应用服务器或者框架间接使用。Tomcat、JBoss、Undertow、Dropwizard等框架，都提供了调优线程池（servlet执行使用的线程池）的选项。

希望本文能够提升对线程池的了解。通过了解应用的需求，组合最大线程数和平均响应时间，可以得出一个合适的线程池配置。

U8系统性能调优及注意事项

用友U8性能调优及开发注意事项 U8系统为多层部署，以数据为中心的企业业务处理系统。影响和决定系统运行效率主要有以下几个方面，服务器硬件配置；系统部署状态、网络等系统配置。软件环境，程序算法，代码编写、尤其是数据库代码的编写。下面将对这几个方面展开。 一、服务器硬件配置优化 U8系统首先是运行在服务器硬件基础上，所以硬件配置和调整对系统影响很大。同时决定服务器性能的主要是磁盘、内存、处理器三方面。 1.磁盘IO方面 使用U8系统建议配置磁盘阵列，推荐至少4张10K转/分的硬盘以上制作Raid，保证Raid 的磁盘读取速度在200MB/S以上。 日常情况下系统磁盘排队明显，磁盘排队经常在10以上，请考虑增加Raid中硬盘数量，或考虑增加磁盘阵列柜，以缓解磁盘IO的吞吐压力。 2.内存方面 使用U8系统中等规模以上时，数据库服务器保证4GB内存以上。如果应用服务器和数据库服务器安装在同一台服务器上，服务器内存不能低于4GB。 日常情况下系统内存页交换明显，如果服务器内存页交换经常在30 Pages/Sec以上，请考虑增加服务器内存。

3.处理器方面 用户数据量大，系统磁盘操作较多，数据库服务器压力，主要是处理器压力。处理器使用率一般情况下不超过60%。如果CPU占用率长时间超过75%以上，推荐增加服务器处理器个数，或使用多台数据库或应用服务器以减轻系统应用服务器压力。 4.网络要求 局域网内使用U8系统，应保证网络畅通，客户机与服务器的通讯正常。 使用Ping命令从客户机向服务器发送请求， 正常反馈为：Reply from 10.1.43.36: bytes=32 time<1ms TTL=126。 如果响应时间超过1ms（Time>1ms）应调整网络设置，确保通讯。 5.数据库服务器内存分配调优 ●在32位 Microsoft Windows 2003 操作系统中选项的具体配置方式如下： /3GB 修改系统的Boot.ini文件。Boot.ini文件在系统根目录下，缺省是隐藏的，需要打开响应的浏览选项才能看见。安如下方式修改系统启动配置： multi(0)disk(0)rdisk(0)partition(1)\WINDOWS="Microsoft Windows Server 2003, Enterprise" /3GB 注：如果操作系统 Windows 2003 已经安装SP2，系统应该自动开启了PAE，观察应用程序和SQL Server内存是否可以使用超过2GB，如果可以就不用打开/3GB。 /PAE PAE模式也是通过Boot.ini文件来配置，例如： multi(0)disk(0)rdisk(0)partition(1)\WINDOWS="Microsoft Windows Server 2003, Enterprise" /PAE ●在32位 Microsoft Windows 2008 以上操作系统中选项的具体配置方式如下： /3GB

系统优化最佳方案

WindowsXP终极优化设置(精心整理篇) 声明：以下资料均是从互联网上搜集整理而来，在进行优化设置前，一定要事先做好备份！！！ ◆一、系统优化设置 ◆1、系统常规优化 1）关闭系统属性中的特效，这可是简单有效的提速良方。点击开始→控制面板→系统→高级→性能→设置→在视觉效果中，设置为调整为最佳性能→确定即可。 2）“我的电脑”－“属性”－“高级”－“错误报告”－选择“禁用错误汇报”。 3）再点“启动和故障恢复”－“设置”，将“将事件写入系统日志”、“发送管理警报”、“自动重新启动”这三项的勾去掉。再将下面的“写入调试信息”设置为“无”。 4）“我的电脑”－“属性”－“高级”－“性能”－“设置”－“高级”，将虚拟内存值设为物理内存的2.5倍，将初始大小和最大值值设为一样（比如你的内存是256M，你可以设置为640M），并将虚拟内存设置在系统盘外（注意：当移动好后要将原来的文件删除）。 5）将“我的文档”文件夹转到其他分区：右击“我的文档”－“属性“－“移动”，设置 到系统盘以外的分区即可。 6）将IE临时文件夹转到其他分区：打开IE浏览器，选择“工具“－“internet选项”－“常规”－“设置”－“移动文件夹”，设置设置到系统盘以外的分区即可。 ◆2、加速XP的开、关机 1）首先，打开“系统属性”点“高级”选项卡，在“启动和故障恢复”区里打开“设置”，去掉“系统启动”区里的两个√，如果是多系统的用户保留“显示操作系统列表的时间”的√。再点“编辑”确定启动项的附加属性为/fastdetect而不要改为/nodetect，先不要加/noguiboot属性，因为后面还要用到guiboot。 2）接下来这一步很关键，在“系统属性”里打开“硬件”选项卡，打开“设备管理器”，展开“IDE ATA/ATAPI控制器”，双击打开“次要IDE通道”属性，点“高级设置”选 项卡，把设备1和2的传送模式改为“DMA（若可用）”，设备类型如果可以选择“无”就选为“无”，点确定完成设置。同样的方法设置“主要IDE通道”。

Linux操作系统性能调优的方法

按照传统，Linux不同的发行版本和不同的内核对各项参数及设置均做了改动，从而使得系统能够获得更好的性能。下边将分四部分介绍在Red Hat Enterprise Linux AS和SUSE LINUX Enterprise Server系统下，如何用以下几种技巧进行性能的优化： QUOTE: 1、Disabling daemons （关闭 daemons) 2、Shutting down the GUI (关闭GUI) 3、Changing kernel parameters (改变内核参数） 4、Kernel parameters （内核参数） 5、Tuning the processor subsystem（处理器子系统调优） 6、Tuning the memory subsystem （内存子系统调优） 7、Tuning the file system（文件系统子系统调优） 8、Tuning the network subsystem（网络子系统调优） 1 关闭daemons 有些运行在服务器中的daemons (后台服务)，并不是完全必要的。关闭这些daemons可释放更多的内存、减少启动时间并减少CPU处理的进程数。减少daemons数量的同时也增强了服务器的安全性。缺省情况下，多数服务器都可以安全地停掉几个daemons。 Table 10-1列出了Red Hat Enterprise Linux AS下的可调整进程. Table 10-2列出了SUSE LINUX Enterprise Server下的可调整进程.

注意：关闭xfs daemon将导致不能启动X，因此只有在不需要启动GUI图形的时候才可以关闭xfs daemon。使用startx命令前，开启xfs daemon，恢复正常启动X。 可以根据需要停止某个进程，如要停止sendmail 进程，输入如下命令： Red Hat: /sbin/service sendmail stop SUSE LINUX: /etc/init.d/sendmail stop

JAVA线程池原理333

在什么情况下使用线程池？ 1.单个任务处理的时间比较短 2.将需处理的任务的数量大 使用线程池的好处: 1.减少在创建和销毁线程上所花的时间以及系统资源的开销 2.如不使用线程池，有可能造成系统创建大量线程而导致消耗完系统内存以及”过度切换”。 线程池工作原理：

线程池为线程生命周期开销问题和资源不足问题提供了解决方案。通过对多个任务重用线程，线程创建的开销被分摊到了多个任务上。其好处是，因为在请求到达时线程已经存在，所以无意中也消除了线程创建所带来的延迟。这样，就可以立即为请求服务，使应用程序响应更快。而且，通过适当地调整线程池中的线程数目，也就是当请求的数目超过某个阈值时，就强制其它任何新到的请求一直等待，直到获得一个线程来处理为止，从而可以防止资源不足。 线程池的替代方案 线程池远不是服务器应用程序内使用多线程的唯一方法。如同上面所提到的，有时，为每个新任务生成一个新线程是十分明智的。然而，如果任务创建过于频繁而任务的平均处理时间过短，那么为每个任务生成一个新线程将会导致性能问题。 另一个常见的线程模型是为某一类型的任务分配一个后台线程与任务队列。AWT 和 Swing 就使用这个模型，在这个模型中有一个 GUI 事件线程，导致用户界面发生变化的所有工作都必须在该线程中执行。然而，由于只有一个 AWT 线程，因此要在 AWT 线程中执行任务可能要花费相当长时间才能完成，这是不可取的。因此，Swing 应用程序经常需要额外的工作线程，用于运行时间很长的、同 UI 有关的任务。 每个任务对应一个线程方法和单个后台线程（single-background-thread）方法在某些情形下都工作得非常理想。每个任务一个线程方法在只有少量运行时间很长的任务时工作得十分好。而只要调度可预见性不是很重要，则单个后台线程方法就工作得十分好，如低优先级后台任务就是这种情况。然而，大多数服务器应用程序都是面向处理大量的短期任务或子任务，因此往往希望具有一种能够以低开销有效地处理这些任务的机制以及一些资源管理和定时可预见性的措施。线程池提供了这些优点。 工作队列 就线程池的实际实现方式而言，术语“线程池”有些使人误解，因为线程池“明显的”实现在大多数情形下并不一定产生我们希望的结果。术语“线程池”先于Java 平台出现，因此它可能是较少面向对象方法的产物。然而，该术语仍继续广泛应用着。 虽然我们可以轻易地实现一个线程池类，其中客户机类等待一个可用线程、将任务传递给该线程以便执行、然后在任务完成时将线程归还给池，但这种方法却存在几个潜在的负面影响。例如在池为空时，会发生什么呢？试图向池线程传递任务的调用者都会发现池为空，在调用者等待一个可用的池线程时，它的线程将阻塞。我们之所以要使用后台线程的原因之一常常是为了防止正在提交的线程被阻塞。完全堵住调用者，如在线程池的“明显的”实现的情况，可以杜绝我们试图解决的问题的发生。 我们通常想要的是同一组固定的工作线程相结合的工作队列，它使用 wait() 和

PhotoShopCC运行缓慢甚至卡死的系统性能优化方法

PhotoShopCC运行缓慢甚至卡死的系统性能优化方法 PhotoshopCC是迄今为止功能最强大的图像处理软件之一，而不少网友对于PhotoshopCC也可谓是又爱又恨。爱很好理解，因为PhotoshopCC能帮助我们高效率地进行各种图像处理；而恨呢，则是因为随着PhotoshopCC功能的日益强大，对电脑配置要求也相应提高，运行过程中很可能会出现相应缓慢甚至是停止相应的情况。笔者作为一个UI设计师，每天都要跟那些尺寸不大但却有着许多图层的图像打交道，因此对于PS性能优化还是有一些心得的。这里，我们就针对PSCC运行缓慢或停止相应这一问题提出一些性能优化建议。当然，你可以根据你的工作流程来参考使用这些优化建议，至于优化效果，一定会让你记忆深刻。PS性能优化技巧分享PS性能优化通用技巧这里，我们先介绍一些PS性能优化的通用技巧，不管你用PS来干什么，这些PS性能优化技巧都能帮你提高工作效率。一、文件大小和尺寸作为一名UI设计师，笔者通常使用的文件格式就是PSD，为了确保图像的兼容性，Adobe对PSD文件的大小限定为最大2GB。当PS运行变慢的时候，你第一件要做的事情就应该是检查文件大小。如果你的应用的每一屏都在同一个PSD里面，文件大小可以非常快就确定下来，尤其是你还要添加图层组合的时候。在Photoshop CC 14.2以后

的版本，PS中新增了“链接到智能对象”功能，该功能的出现可让你的应用用到多个文件中，在长期的更新过程中减去许多麻烦。笔者目前开始做的就是利用该功能来打破一些设计，它不仅能保持PS运行流畅，还能让笔者更加灵活地设计应用的每一屏。除PSD之外，Adobe对其他文件类型的大小也设置有一些限制。如没有文件可以大于 300000x300000像素，PDF文件大小也不能超过10GB。不过使用PS的大型文档格式则不需要担心，这些文件大小的限制为4EB（4000000百万兆字节）。二、效率指示想要知道你的PSD占用了多少系统资源，这是一个十分简便的方法。在PSCC工作区的左下方有一个指示，可现实当前的文件信息。默认状态下，它显示的是“文件大小”，类似“文档：12.5M/384.5M”这样的指示。这时，点击好似播放按钮的符号“?”，就可以按照你的喜好进行自定义设置显示内容，其中就包括“效率”这一项。图01调出“效率”这一显示内容后，一般显示的会是“效率：100%”。而当该数值低于100%的时候，则意味着你并未分配足够的内存给PS，这时候PS会调用磁盘空间来支持运转，PS的图像处理运行自然会慢下来。如果你看到该数值已经低过90%了，那么你就该分配更多的内存给PS。当然，这里我们稍后再做详细解说。不过如果你是在全屏模式下工作，则该指示会隐藏起来，但我们可以通过信息面板查看到相关信息。图02

Java多线程技术及案例

Java多线程技术及案例 进程和线程： 进程：每个进程都有独立的代码和数据空间（进程上下文），进程间的切换会有较大的开销，一个进程包含1–n个线程。 线程：同一类线程共享代码和数据空间，每个线程有独立的运行栈和程序计数器(PC)，线程切换开销小。 线程和进程一样分为五个阶段：创建、就绪、运行、阻塞、终止。 多进程是指操作系统能同时运行多个任务（程序）。 多线程是指在同一程序中有多个顺序流在执行。 Java中多线程的多种实现方式 Java中有多种多线程实现方法，主要是继承https://www.wendangku.net/doc/c112613376.html,ng.Thread类的方法和 https://www.wendangku.net/doc/c112613376.html,ng.Runnable接口的方法。 继承Thread类 Thread是https://www.wendangku.net/doc/c112613376.html,ng包中的一个类，从这个类中实例化的对象代表线程，启动一个新线程需要建立一个Thread实例。 使用Thread类启动新的线程的步骤如下： 1.实例化Thread对象 2.调用start()方法启动线程 构造方法：

public Thread(String threadName); public Thread(); 例程： publicclass Thread1extends Thread{//定义一个类继承Thread privateint count=1000; publicvoid run(){//重写run方法 while(true){ System.out.print(count+" "); if(--count==0){ return; } } } publicstaticvoid main(String[] args){ Thread1 th1=new Thread1();//实例化继承了Thread的类 Thread1 th2=new Thread1(); th1.start();//调用start()方法， th2.start(); for(int i=0;i<1000;i++){ System.out.print("A "); } }

系统性能优化方案

系统性能优化方案 (第一章) 系统在用户使用一段时间后（1年以上），均存在系统性能（操作、查询、分析）逐渐下降趋势，有些用户的系统性能下降的速度非常快。同时随着目前我们对数据库分库技术的不断探讨，在实际用户的生产环境，现有系统在性能上的不断下降已经非常严重的影响了实际的用户使用，对我公司在行业用户内也带来了不利的影响。 通过对现有系统的跟踪分析与调整，我们对现有系统的性能主要总结了以下几个瓶颈： 1、数据库连接方式问题 古典C/S连接方式对数据库连接资源的争夺对DBServer带来了极大的压力。现代B/S连接方式虽然不同程度上缓解了连接资源的压力，但是由于没有进行数据库连接池的管理，在某种程度上，随着应用服务器的不断扩大和用户数量增加，连接的数量也会不断上升而无截止。 此问题在所有系统中存在。 2、系统应用方式（架构）问题(应用程序设计的优化) 在业务系统中，随着业务流程的不断增加，业务控制不断深入，分析统计、决策支持的需求不断提高，我们现有的业务流程处理没有针对现有的应用特点进行合理的应用结构设计，例如在‘订单、提油单’、‘单据、日报、帐务的处理’关系上，单纯的数据关系已经难以承载多元的业务应用需求。 3、数据库设计问题（指定类型SQL语句的优化）

目前在系统开发过程中，数据库设计由开发人员承担，由于缺乏专业的数据库设计角色、单个功能在整个系统中的定位模糊等原因，未对系统的数据库进行整体的分析与性能设计，仅仅实现了简单的数据存储与展示，随着用户数据量的不断增加，系统性能逐渐下降。 4、数据库管理与研究问题(数据存储、物理存储和逻辑存储的优化) 随着系统的不断增大，数据库管理员（DBA）的角色未建立，整个系统的数据库开发存在非常大的随意性，而且在数据库自身技术的研究、硬件配置的研究等方面未开展，导致系统硬件、系统软件两方面在数据库管理维护、研究上无充分认可、成熟的技术支持。 5、网络通信因素的问题 随着VPN应用技术的不断推广，在远程数据库应用技术上，我们在实际设计、开发上未充分的考虑网络因素，在数据传输量上的不断加大，传统的开发技术和设计方法已经无法承载新的业务应用需求。 针对以上问题，我们进行了以下几个方面的尝试： 1、修改应用技术模式 2、建立历史数据库 3、利用数据库索引技术 4、利用数据库分区技术 通过尝试效果明显，仅供参考！

Java定时任务ScheduledThreadPoolExecutor

Timer计时器有管理任务延迟执行("如1000ms后执行任务")以及周期性执行("如每500ms执行一次该任务")。但是，Timer存在一些缺陷，因此你应该考虑使用ScheduledThreadPoolExecutor作为代替品,Timer对调度的支持是基于绝对时间,而不是相对时间的，由此任务对系统时钟的改变是敏感的;ScheduledThreadExecutor只支持相对时间。 Timer的另一个问题在于，如果TimerTask抛出未检查的异常，Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常，所以TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer 线程。这种情况下，Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时，已经被安排但尚未执行的TimerTask永远不会再执行了，新的任务也不能被调度了。 例子： packagecom.concurrent.basic; importjava.util.Timer; import java.util.TimerTask; public class TimerTest { private Timer timer = new Timer(); // 启动计时器 public void lanuchTimer() { timer.schedule(new TimerTask() { public void run() { throw new RuntimeException(); } }, 1000 * 3, 500); } // 向计时器添加一个任务 public void addOneTask() { timer.schedule(new TimerTask() { public void run() { System.out.println("hello world"); } }, 1000 * 1, 1000 * 5); }

精选大厂java多线程面试题50题

Java多线程50题 1)什么是线程？ 线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位，它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。程序员可以通过它进行多处理器编程，你可以使用多线程对运算密集型任务提速。比如，如果一个线程完成一个任务要100毫秒，那么用十个线程完成改任务只需10毫秒。 2)线程和进程有什么区别？ 线程是进程的子集，一个进程可以有很多线程，每条线程并行执行不同的任务。不同的进程使用不同的内存空间，而所有的线程共享一片相同的内存空间。别把它和栈内存搞混，每个线程都拥有单独的栈内存用来存储本地数据。更多详细信息请点击这里。 3)如何在Java中实现线程？ https://www.wendangku.net/doc/c112613376.html,ng.Thread类的实例就是一个线程但是它需要调用https://www.wendangku.net/doc/c112613376.html,ng.Runnable接口来执行，由于线程类本身就是调用的 Runnable接口所以你可以继承https://www.wendangku.net/doc/c112613376.html,ng.Thread类或者直接调用Runnable接口来重写run()方法实现线程。 4)Thread类中的start()和run()方法有什么区别？ 这个问题经常被问到，但还是能从此区分出面试者对Java线程模型的理解程度。start()方法被用来启动新创建的线程，而且start()内部调用了run()方法，这和直接调用run()方法的效果不一样。当你

调用run()方法的时候，只会是在原来的线程中调用，没有新的线程启动，start()方法才会启动新线程。 5)Java中Runnable和Callable有什么不同？ Runnable和Callable都代表那些要在不同的线程中执行的任务。Runnable从JDK1.0开始就有了，Callable是在JDK1.5增加的。它们的主要区别是Callable的call()方法可以返回值和抛出异常，而Runnable的run()方法没有这些功能。Callable可以返回装载有计算结果的Future对象。 6)Java内存模型是什么？ Java内存模型规定和指引Java程序在不同的内存架构、CPU 和操作系统间有确定性地行为。它在多线程的情况下尤其重要。 Java内存模型对一个线程所做的变动能被其它线程可见提供了保证，它们之间是先行发生关系。 ●线程内的代码能够按先后顺序执行，这被称为程序次序 规则。 ●对于同一个锁，一个解锁操作一定要发生在时间上后发 生的另一个锁定操作之前，也叫做管程锁定规则。 ●前一个对Volatile的写操作在后一个volatile的读操作之 前，也叫volatile变量规则。 ●一个线程内的任何操作必需在这个线程的start()调用之 后，也叫作线程启动规则。 ●一个线程的所有操作都会在线程终止之前，线程终止规

系统调优性能测试报告

XXXXX项目 压力测试报告 2015-10-16 XXXXXX技术有限公司文档信息

批复信息 版本记录

1简介 1.1 文档目的 本测试报告为性能对比测试报告，目的在于总结测试的工作进展情况并分析测试结果，描述本阶段测试是否达到调优预期目标，符合需要要求。 1.2 面向人员 本文档主要面向XX系统用户、测试人员、开发人员、项目管理人员和需要阅读本报告的相关领导。 1.3 参考文档 1.4 术语 1. 每秒事务数（TPS）：是指每秒钟完成的事务数，事务是事先在脚本中定义的统计单元； 2. 事务平均响应时间（ART）：响应时间一般反映了在并发情况下，客户端从提交请求到接受到应答所经历的时间； 3. 资源利用率：是指在不影响系统正常运行的情况下各服务器的CPU、内存等硬件资源的占用情况； 4. 最大并发用户数：系统所能承受的最大并发用户数；

5. 思考时间（Thinktime）：用于模拟实际用户在不同操作之间等待的时间。例如，当用户收到来自服务器的数据时，可能要等待几秒钟查看数据，然后做出响应，这种延时就称为“思考时间”。 2第一轮测试目标 根据项目情况，本次测试的目的主要是解决XX系统个人系统登录和理财交易的处理能力达到客户正常使用要求，根据测试结果评估系统性能，为生产运行提供参考。 1）分析目前系统登录与理财的处理能力； 2）提高登录和理财交易处理能力，达到客户流畅使用的目的； 3第二轮测试安排 1、对整体系统运行环境、系统自身交易功能进行全面分析。通过 压力测试手段优化系统，提高运行效率，并给出未来三到五年 资源配置计划，制定后续保障机制。 2、计划从十月十九日开始方案讨论。

SQL2019系统性能优化解决方案共12页文档

SQL Server 系统性能调优解决方案 前言 近几年,医药流通市场经历了激烈的震荡,导致行业逐步成熟和企业的快速变革,差异化经营成为众多医药流通的竞争选择。时空产品在中国医药流通企业的发展过程中得到了广泛且深入应用,大量的客户化开发和定制支撑了企业管理中横向和纵向的变化，很好的适应了企业在发展过程中不断变化的需求。 对于数据库管理系统的使用，很多用户都面临着一个很棘手的问题：系统效率下降。产生效率下降的因素是多方面： 1.硬件问题 2.软件问题 3.实施问题 正因为产生效率下降的因素很多，所以如何去查找原因成为我们首要关注的问题，时空公司也处在积极探索过程中。时空公司在解决一些客户问题的过程中积累了一些方法和思路，归纳总结后呈现给体系内的技术人员，本方案就系统效率调整所必需的基础知识、方法、技巧等几个方面进行阐述，从而让技术人员能够快速定位问题，解决问题，为合作伙伴提供优质，快捷的服务。 索引简介 索引是根据数据库表中一个或多个列的值进行排序的结构。索引提供指针以指向存储在表中指定列的数据值，然后根据指定的排序次序排列这些指针。数据库使用索引的方式与使用书的目录很相似，通过搜索索引找到特定的值，然后跟随指针到达包含该值的行。 索引键：用于创建索引的列。 索引类型 ?聚集索引： 聚集索引基于数据行的键值在表内排序和存储这些数据行。由于数据行按基于聚集索引键的排序次序存储，因此聚集索引对查找行很有效。每个表只能有一个聚集索引，因为数据行本身只能按一个顺序存储。数据行本身构成聚集索引的最低级别（叶子节点）。只有当表包含聚集索引时，表内的数据行才按排序次序存储。如果表没有聚集索引，则其数据行按堆集方式存储。 聚集索引对于那些经常要搜索范围值的列特别有效。使用聚集索引找到包含第一个值的行后，便可以确保包含后续索引值的行在物理相邻。例如：如果应用程序执行的一个查询经常检索某一日期范围内的记录，则使用聚集索引可以迅速找到包含开始日期的行，然后检索表中所有相邻的行，直到到达结束日期。这样有助于提高此类查询的性能。同样，如果对从表中检索的数据进行排序时经常要用到某一列，则可以将该表在该列上聚集（物理排序），避免每次查询该列时都进行排序，从而节省成本。 ?非聚集索引 非聚集索引具有完全独立于数据行的结构。非聚集索引的最低行包含非聚集索引的键值，并且每个键值项都有指针指向包含该键值的数据行。数据行不按基于非聚集键的次序存储。如

手把手教你做一个java线程池小例子

废话不多说开整 我用的是eclipse（这应该没多大影响） 建一个工程java工程和web工程都行然后建一个包建一个类带main方法 首先贴出来的是内部类 //继承了runnable接口 class MyTask implements Runnable { private int taskNum; public MyTask(int num) { this.taskNum = num; } @Override public void run() { System.out.println("正在执行task "+taskNum); try { //写业务 Thread.currentThread().sleep(2000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } System.out.println("task "+taskNum+"执行完毕！"); } } 接下来就是这个类 public class testOne { public static void main(String[] args) { ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(5, 7, 10, https://www.wendangku.net/doc/c112613376.html,LISECONDS, new ArrayBlockingQueue(2),new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy() );

for(int i=0;i<15;i++){ MyTask myTask = new MyTask(i); executor.execute(myTask); System.out.println("线程池中线程数目： "+executor.getPoolSize()+"队列等待执行的任务数目："+ executor.getQueue().size()+"已经执行完别的任务数目： "+executor.getCompletedTaskCount()); } executor.shutdown(); } } 接下来在说明一下ThreadPoolExecutor的参数设置ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,//线程池维护线程的最少数量 int maximumPoolSize,//线程池维护线程的最大数量 long keepAliveTime,//线程池维护线程所允许的空闲时间 TimeUnit unit, 线程池维护线程所允许的空闲时间单位 BlockingQueue workQueue,线程池所使用的缓存队列 RejectedExecutionHandler handler线程池对拒绝任务的处理策略 ) handler有四个选择： ThreadPoolExecutor.AbortPolicy() 抛出java.util.concurrent.RejectedExecutionException异常 ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy() 重试添加当前的任务，他会自动重复调用execute()方法 ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy() 抛弃旧的任务 ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy() 抛弃当前的任务 上面是一个例子接下来再来一个例子

系统性能调优

系统性能调优 概述 性能优化的思路 首先是较为精准的定位问题，借助于相应的工具包，分析系统性能瓶颈在哪，在根据其性能指标，以及所处于层级决定选择优化的方式方法。在选择优化的方式方法时，大家可以参照以下章节调优方法，架构优化递进，进行正确的，有针对性，有步骤的优化。可能会发现部分指导思想或许有相悖嫌疑，大可不必较真，系统优化的过程本身就是一个不断分离+共享的组合拳，至于具体选择哪种优化方式，根据具体需求来定，但大型应用发展的总体思路是不断分离，在通过索引（非数据库）进行关联起来， 切记：优化一定要对系统进行细致的望闻问切，找到性能问题根源切入点，而不被表象迷糊，对症下药，发现病症所在的医生并不比操作手术刀的医生水平差。本文有工具包一章节，对于需要做优化的人员，需要熟悉，他就是我们诊断所用的CT，例如我们发现内存高了，首先想到不是内存不够用，而是为什么如此消耗内存，用工具看看内存消耗在什么地方，试想之，如在医院，病人告诉医生，他心脏不好，医生就换心脏，那样的话，每个人只要熟练掌握菜刀，都可以做医生 迭代优化

性能优化未必一次性就能满足的，可能此处瓶颈消失了，系统一旦运转快速后，在其他地方又发现新的性能瓶颈，所以性能优化是一个迭代的工作。直至满足系统需要的性能指标。 优化的成本 系统性能设计或优化是否可以一步升天，按照最好的分布式架构进行设计和优化呢，单个节点一直也运转及其健康，理论上是可以达到共产国际的，但实际实施层面不可取，必须结合实际的非功能需求进行设计和优化，一则一步到极致的话，系统的成本太过虑庞大，光是性能设计和优化的成本就高于系统本身给客户所提供的价值，也造成研发成本开销过大。二则好像能够架构这样完美系统的人还没诞生。所以一句话也同样适合架构师：有理想而不理想化，废话少扯：具体见法则 调优方法 数据库优化 很多应用，优化DB往往是最直接，最方便，见效最显著的，但并非所有的系统性能都处在瓶颈，或者DB瓶颈解决之后，可能应用层瓶颈，WEB层瓶颈，甚至架构瓶颈都会冒出来了,所以数据库优化十分重要，但往往很多人理解系统优化就是数据库优化，是不全面的。优化角色一般推荐具备较深数据知识的程序员，或者专业的DBA,而不只是会CRUD开

医院信息系统软硬件性能优化方案

目录 [背景] (2) [目标] (2) [性能分析] (2) [优化内容和步骤] (2) [结果检验和日常核查] (4) [注明] (4)

[背景] 随着医院业务量的增长和所使用信息系统模块的增加，数据库容量增长很快，三级医院保留半年的数据情况下，可以达到25G-30G，且使用模块和接口的数量也在增加，现象是速度明显放慢，操作人员使用不顺畅，影响了窗口正常工作，带来软件性能低下的评价。 硬件方案设计时要考虑承载能力和生命周期；对性能问题的考虑应贯穿于开发阶段的全过程，不应只在出现问题时才考虑性能问题。 [目标] 性能调节的目的是通过将网络流通、磁盘I/O 和CPU 时间减到最小，使每个查询的响应时间最短并最大限度地提高整个数据库服务器的吞吐量。 最终通过对性能分析，制定相应的编程规范，引导开发工作，提高产品质量。 [性能分析] 分析对象： 一、服务器 1、处理器：峰值在85%以下 2、缓存、内存：达到一个稳定值 3、磁盘：检测磁盘错误信息和磁盘空间大小（！！） 4、网络：跟踪网络流量 二、数据库 三、应用程序 分析手段方式： 1、性能跟踪器：发现服务器性能瓶颈 2、检查数据库（使用dbcc工具）：是否是数据库对象错误引起 3、SQL SERVER Profiler：跟踪软件后台脚本性能，通过统计分析语句问题 4、主业务程序单元运行调试 5、其他跟踪分析工具 [优化内容和步骤] 一、硬件配置 1、硬件性能降低原因 （1）资源不足，并且需要附加或升级的组件；局部硬件存在瓶颈 （2）资源共享工作负载不平均，需要平衡。 （3）资源出现故障，需要替换。 （4）资源不正确，需要更改配置设置。 2、解决办法（升级的量级待定？） （1）服务器升级硬件配置或增加服务器，更改软件配置 （2）升级网络设备，或更改逻辑结构

java深入理解线程池

深入研究线程池 一.什么是线程池? 线程池就是以一个或多个线程[循环执行]多个应用逻辑的线程集合. 注意这里用了线程集合的概念是我生造的,目的是为了区分执行一批应用逻辑的多个线程和 线程组的区别.关于线程组的概念请参阅基础部分. 一般而言,线程池有以下几个部分: 1.完成主要任务的一个或多个线程. 2.用于调度管理的管理线程. 3.要求执行的任务队列. 那么如果一个线程循环执行一段代码是否是线程池? 如果极端而言,应该算,但实际上循环代码应该算上一个逻辑单元.我们说最最弱化的线程池 应该是循环执行多个逻辑单元.也就是有一批要执行的任务,这些任务被独立为多个不同的执行单元.比如: int x = 0; while(true){ x ++; } 这就不能说循环中执行多个逻辑单元,因为它只是简单地对循环外部的初始变量执行++操作. 而如果已经有一个队列 ArrayList al = new ArrayList(); for(int i=0;i<10000;i++){ al.add(new AClass()); } 然后在一个线程中执行: while(al.size() != 0){ AClass a = (AClass)al.remove(0); a.businessMethod(); } 我们说这个线程就是循环执行多个逻辑单元.可以说这个线程是弱化的线程池.我们习惯上把这些相对独立的逻辑单元称为任务. 二.为什么要创建线程池? 线程池属于对象池.所有对象池都具有一个非常重要的共性,就是为了最大程度复用对象.那么 线程池的最重要的特征也就是最大程度利用线程. 从编程模型模型上说讲,在处理多任务时,每个任务一个线程是非常好的模型.如果确实可以这么做我们将可以使用编程模型更清楚,更优化.但是在实际应用中,每个任务一个线程会使用系统限入"过度切换"和"过度开销"的泥潭. 打个比方,如果可能,生活中每个人一辆房车,上面有休息,娱乐,餐饮等生活措施.而且道路交道永远不堵车,那是多么美好的梦中王国啊.可是残酷的现实告诉我们,那是不可能的.不仅每个人一辆车需要无数多的社会资源,而且地球上所能容纳的车辆总数是有限制的. 首先,创建线程本身需要额外(相对于执行任务而必须的资源)的开销.

web系统性能优化

WEB站点性能优化 由于较少的接触WAP站点的建设，缺乏类似站点的建设经验，导致后期的性能问题成了影响项目交付的较严重的因素。 经过后面深入的了解，发现浏览器在访问网站的过程中，有很多地方可以进行性能优化处理。案例分析： 首先，我们先来了解一下客户端(这里指终端浏览器)访问服务器的全过程。 以火狐3.6.8浏览器为例(图例来自火狐浏览插件firebug截图) 从上图可以看出，该页面前后一共向后台发送了6次请求，即建立6次连接。 ●过程一：第1次请求，url地址请求服务器，获得相应的页面html，该次请求需要服务器相 应的业务逻辑处理然后生成页面，花费的时间稍长。 ●过程二：第2、3次请求，终端浏览器接收到请求的html页面后，需要请求页面引入的外部 资源(如css样式,js脚本,图片等)，此时请求过程是并行连接。 ●过程三：第4、5、6次请求，终端浏览器接收到css样式资源后，需要为css中引入的其他外 部资源(图片较为常见)再次发送请求，所有的图片请求也是并行连接，与此同时也会进行页面的渲染工作。

另外，过程二、过程三中提到的并行连接，在各种不同浏览器中体现出来的能力也不一样。 下图显示了每个支持当前的浏览器为HTTP/1.1中以及HTTP/1.0的服务器最大连接数。 简化的浏览器响应时间的计算模型： 终端用户响应时间= 页面下载时间+ 服务器响应时间+ 浏览器处理及渲染时间 页面下载时间= 页面大小/ 网络带宽+ （网络延迟×HTTP 请求数）/ 并发度 所以如果我们可以通过监听互联网应用的网络传输行为得到页面大小、HTTP 请求数、并发度、服务器响应时间和浏览器处理及渲染时间，那么我们就可以推测这个应用在任意网络环境下的终端用户响应时间 优化思路 从上面公式中可以看出，网络带宽、网络延迟由网络环境决定，是系统不可控的，并发度是终端浏览器本身具备的能力，也是系统不可控的。余下的公式参数页面尺寸，HTTP请求数则是我们需要找寻的突破点，我们可以从如下几个方向着手。 1. 减少连接次数 终端浏览器响应的时间中，有80%用于下载各项内容。这部分时间包括下载页面中的图像、样式表、脚本、Flash等。通过减少页面中的元素可以减少HTTP请求的次数。这是提高网页速度的关键步骤。 合并文件 是通过把所有的脚本放到一个文件中来减少HTTP请求的方法，如可以简单地把所有的CSS 文件都放入一个样式表中。当脚本或者样式表在不同页面中使用时需要做不同的修改，这可能会相对麻烦点，但即便如此也要把这个方法作为改善页面性能的重要一步。 CSS Sprites 是减少图像请求的有效方法。把所有的背景图像都放到一个图片文件中，然后通过CSS的background-image和background-position属性来显示图片的不同部分；

Tomcat线程池实现简介

Tomcat线程池实现简介 目前市场上常用的开源Java Web容器有Tomcat、Resin和Jetty。其中Resin从V3.0后需要购买才能用于商业目的，而其他两种则是纯开源的。可以分别从他们的网站上下载最新的二进制包和源代码。 作为Web容器，需要承受较高的访问量，能够同时响应不同用户的请求，能够在恶劣环境下保持较高的稳定性和健壮性。在HTTP服务器领域，Apache HTTPD的效率是最高的，也是最为稳定的，但它只能处理静态页面的请求，如果需要支持动态页面请求，则必须安装相应的插件，比如mod_perl可以处理Perl脚本，mod_python可以处理Python脚本。 上面介绍的三中Web容器，都是使用Java编写的HTTP服务器，当然他们都可以嵌到Apache 中使用，也可以独立使用。分析它们处理客户请求的方法有助于了解Java多线程和线程池的实现方法，为设计强大的多线程服务器打好基础。 Tomcat是使用最广的Java Web容器，功能强大，可扩展性强。最新版本的Tomcat（5.5.17）为了提高响应速度和效率，使用了Apache Portable Runtime（APR）作为最底层，使用了APR 中包含Socket、缓冲池等多种技术，性能也提高了。APR也是Apache HTTPD的最底层。可想而知，同属于ASF（Apache Software Foundation）中的成员，互补互用的情况还是很多的，虽然使用了不同的开发语言。 Tomcat 的线程池位于tomcat-util.jar文件中，包含了两种线程池方案。方案一：使用APR 的Pool技术，使用了JNI；方案二：使用Java实现的ThreadPool。这里介绍的是第二种。如果想了解APR的Pool技术，可以查看APR的源代码。 ThreadPool默认创建了5个线程，保存在一个200维的线程数组中，创建时就启动了这些线程，当然在没有请求时，它们都处理“等待”状态（其实就是一个while循环，不停的等待notify）。如果有请求时，空闲线程会被唤醒执行用户的请求。 具体的请求过程是：服务启动时，创建一个一维线程数组（maxThread＝200个），并创建空闲线程(minSpareThreads＝5个)随时等待用户请求。当有用户请求时，调用threadpool.runIt(ThreadPoolRunnable)方法，将一个需要执行的实例传给ThreadPool中。其中用户需要执行的实例必须实现ThreadPoolRunnable接口。ThreadPool 首先查找空闲的线程，如果有则用它运行要执行ThreadPoolRunnable；如果没有空闲线程并且没有超过maxThreads，就一次性创建minSpareThreads个空闲线程；如果已经超过了maxThreads了，就等待空闲线程了。总之，要找到空闲的线程，以便用它执行实例。找到后，将该线程从线程数组中移走。接着唤醒已经找到的空闲线程，用它运行执行实例（ThreadPoolRunnable）。运行完ThreadPoolRunnable后，就将该线程重新放到线程数组中，作为空闲线程供后续使用。 由此可以看出，Tomcat的线程池实现是比较简单的，ThreadPool.java也只有840行代码。用一个一维数组保存空闲的线程，每次以一个较小步伐（5个）创建空闲线程并放到线程池中。使用时从数组中移走空闲的线程，用完后，再“归还”给线程池。ThreadPool提供的仅仅是线程池的实现，而如何使用线程池也是有很大学问的。让我们看看Tomcat是如何使用ThreadPool的吧。 Tomcat有两种EndPoint，分别是AprEndpoint和PoolTcpEndpoint。前者自己实现了一套线

性能调优之操作系统的调整

性能调优之操作系统的调整 操作系统调整的基本概念：通过防止错误条件的发生而进行的合适的操作系统调整能改善系统的性能。操作系统的错误经常降低了系统的性能。最经常出现的错误是TCP相关的参数，这些参数经常会使操作系统产生如下的错误：在调用close_wait之后不能释放旧的socket。通常的错误提示是服务器端有“connection refused”，“too many open files”这样的错误，而在客户端的错误为“address in use：connect”。 大多数情况下，这些错误可以通过调整TCP的wait_time值和TCP队列大小来避免。下面是不同操作系统需要调整的参数。 1. Solaris 调整参数 1）使用ndd命令设置TCP的参数 下面是常用的TCP调整参数： ? /dev/tcp tcp_time_wait_interval ? /dev/tcp tcp_conn_req_max_q ? /dev/tcp tcp_conn_req_max_q0 ? /dev/tcp tcp_ip_abort_interval ? /dev/tcp tcp_keepalive_interval ? /dev/tcp tcp_rexmit_interval_initial ? /dev/tcp tcp_rexmit_interval_max ? /dev/tcp tcp_rexmit_interval_min

? /dev/tcp tcp_smallest_anon_port ? /dev/tcp tcp_xmit_hiwat ? /dev/tcp tcp_recv_hiwat ? /dev/ce instance ? /dev/ce rx_intr_time 提示：使用netstat -s -P的tcp命令来查看所有可用的TCP参数。 设置TCP相关的调整参数请使用ndd命令，如下例所示： ndd -set /dev/tcp tcp_conn_req_max_q 16384 2）设置/etc/system文件的参数 每个到服务器的socket连接都有一个文件描述符。为了优化socket的性能，需要配置操作系统拥有合适的文件描述符个数。因此，需要改变 /etc/system 文件中的默认文件描述符限制，还有哈希表的大小和其他调整参数。 注意：修改了/etc/system 文件的参数后需要重新启动机器才能生效 ? set rlim_fd_cur ? set rlim_fd_max ? set tcp:tcp_conn_hash_size ? set shmsys:shminfo_shmmax 注意：只有机器至少有4G RAM才能设置该项 ? set autoup