【Tomcat】Tomcat参数调优:连接数和并发数_tomcat连接数和并发量

作者：算法设计者 | 2024-02-01 00:15:47

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tomcat连接数和并发量

Tomcat参数调优:连接数和并发数

配置项	含义	默认	建议	注意	备注
ConnectionTimeout	连接超时	20s	减少	与程序处理能力有关，处理能力越快设置短一点没关系	到底多久提示请求超时
maxThreads	处理连接的最大线程数（并发量）	200	增加	不是越大越好
acceptCount（backlog）	等待接受accept的请求数量限制	100	增加	socket参数，min（accept，/proc/sys/net/core/somaxconn）	超过Tomcat能接收的请求数以后，堆积在操作系统的数量
maxConnections	最大连接处理数	nio 1w apr 8192	不变	Tomcat能接收的请求限制

请求发到tomcat的顺序：
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连接数

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过程解析：
一个用户请求过来，如果是windows操作系统，它首先进入一个队列，我们的selector会监听底层的事件通知，这个队列就是accept queue，代表TCP的3次握手成功后就会进入到我们的accept queue队列，selector就会收到通知；红线那一部分开始就是Tomcat的范畴了，tomcat就是接受连接（请求），如果请求太多（超过accept+maxConnection），JVM就会崩掉；这1W个请求正在处理里面，这个处理就是我们的线程数量；请求超过默认的1W个请求也就是maxConnection的其他请求就会堆积到操作系统的acceptCount那里。这个参数就是控制堆积数量的，如果是windows系统的话，超过了这个堆积数量，Tomcat的maxConnection塞满了，操作系统的TCP也塞满了，那我们的服务器就不会让它再连接了；但是在Linux下面就不止有acceptCount，握手过程中还有一个SYN队列（acceptCount是指握手完成了才会进入accept queue），我们一般不会去调整红线前的操作系统的东西，因为那是属于内核的。我们一般会去调maxConnection，但是他有1W个，也不怎么会去调了，但什么情况会去调呢？

什么时候需要调整connections？如何调整？
- connections小于maxThread的时候；需要调大；最好是比预期的最高并发数要大20%；反正是堆积到Tomcat的work处理线程池中（堆积占内存）。
- 假如我们有5个CPU，我们开了有5个线程在执行处理，但是我们的连接数connection才3个，那么我们就会浪费了2个CPU资源。实际上我们的处理能力还很强，但是我们没有让我们的请求进来了。
- 假如我们现在做一个程序，并发量是5000的，那我们的connections就不能低于5000，而且还要比5000高个20%。
什么时候需要调整acceptCount？
- 想要受理更多的用户请求，却又不想堆积到tomcat中，利用操作系统来高效的堆积，可以调整为最高并发数-connections
- 实际上不需要调整，tomcat默认acceptCount100个，linux默认128；最好是连接控制交给应用程序，这样方便管理。
- 假如我们在tomcat中把acceptCount改成200，但是操作系统的128没有改，但其实还是128.

实战

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先用linux服务器来测试
- 用jMeter发10个请求

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配置协议、请求IP、端口、请求方法、接口

然后启动测试

查看结果树，我们可以看每2个请求显示请求成功。虽然我们设置了10个线程，但是只设置了两个连接connections，所以每次只处理了两个请求，其他的都堆积在linux操作系统的默认128中了，所以，我们换windows操作系统试试
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换windows操作系统
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maxConnection=2
acceptCount=3
windows系统的话一次只能接收5个请求（2个在处理，3个允许在windows操作系统堆积）所以其他5个就会被告知连接失败

并发处理线程数调整

线程太少，CPU利用率过低，程序的吞吐量变小，容易堆积
线程太多，上下文频繁切换，性能反而变低。
线程数调成多少合适？
- 场景代入：服务器配置2核，不考虑内存问题。收到请求，java代码执行耗时50ms，等待数据返回50ms
- 理想的线程数量=（1 + 代码阻塞时间/代码执行时间） * CPU数量
- 因为我们无法精确时间
- 实际情况是跑起代码后，压测环境进行调试。不断调整线程数，将CPU达到80%到90%的利用率。

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打个比方：
有一家理发店（Tomcat），只有两个理发的位置（操作系统2核），假设一个洗剪吹（线程）接待（处理）一个客人（请求）需要30分钟，休息（等待）30分钟；请问这家理发店需要几个洗剪吹才能高效轮班工作。答案肯定是4个。
4=（1+30/30）*2 ——————》（CPU处理至少一个线程+等待时间/处理时间）*2核
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假设CPU时间片是50ms，先调度一个线程来执行，执行完50ms的计算后，这个线程需要等待50ms，这时CPU就没事干了，但是他不能停下来，就会再调度一个线程来工作，那么我们一个CPU只需要两个线程就可以把它打满。（2个线程可以处理多个请求，现实中每个请求的处理时间不一致，这就是我们程序代码的质量体现）
4=（1+50/50）*2
6=（1+100/50）*2 （假如每个请求的等待时间很长，我们就可以安排多几个线程来处理）
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实战

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1秒发送1000次，循环10次，也就是10秒发10*1000=1W个请求

性能报告：

这个linux是2核的，按照理论公式算出的4个线程的来测试的话：

可以看到这个性能数据不是很满意：响应时间要13秒，错误率30%

将maxThread调回200，起码没有错误率，50个请求每秒吞吐量
将maxThread调到300呢？
这时开始有一些错误请求：因为现在的请求量全部堆积在服务端，这些请求如果20s没有被处理就会请求超时。
所以调高了CPU处理不过来，调低了？CPU没有打满，有些请求没有及时处理也会请求超时。

我们的代码中50ms的等待时间，大概50ms的计算时间，一共响应时间大概是100ms，所以一个请求的程序响应时间本来就慢，吞吐量再怎么调也高不到哪里去，总结就是要提高我们自己的代码质量。
如果说CPU占用率太低的话，可以去调高我们的线程数。