Tomcat的连接数主要受几个参数的影响:1. acceptCount:指定Tomcat接收请求的最大队列数,默认值为100。这是因为Tomcat的连接器(Connector)将接收到的请求放入队列进行处理,当队列满时新请求会被拒绝。将acceptCount的值增加可以加大链接请求队列的大小,接纳更多连接。2. maxConnections:指定最大连接数,默认值为10000。当Tomcat正在处理的连接达到这个值时,新的连接请求会被拒绝。增大这个值可以增加Tomcat的最大连接数。3. maxThreads:指定最大线程数,默认值为200。由于每个连接都需要一个线程来处理,当线程数达到maxThreads时新连接无法被处理,会被拒绝。增大maxThreads值也可以增加最终的连接数。所以,可以通过调整以上3个参数来加大Tomcat的连接数:1. 增大acceptCount值,扩大连接请求队列,避免连接请求被拒绝,如:
在基于物理的服务器(此处主要与容器平台进行区分,故此描述)上运行Java应用程序时,我们通常会使用Java虚拟机参数"-Xms、-Xmx"来指定Java堆内存的初始值和最大值。如果要将我们的应用程序移植到容器平台,如何在容器环境中配置Java堆内存大小呢?有没有最佳做法?在本文中,我们将讨论可用于指定Java堆内存大小的JVM参数以及最优选择。
导读:本文记录一次线上JVM调优实践,FullGC40次/天到10天一次的优化过程,总结本篇文章希望对从事相关工作的同学能够有所帮助或者启发。
通过这一个多月的努力,将FullGC从40次/天优化到近10天才触发一次,而且YoungGC的时间也减少了一半以上,这么大的优化,有必要记录一下中间的调优过程。
在实际的业务场景中,我们往往倾向于认为容器环境与虚拟机一样,可以完全自定义不同参数的虚拟 CPU 和虚拟 Memory 资源。其实,从本质上而言,容器更倾向于一种隔离机制环境,其中一个进程的资源( CPU、内存、文件系统、网络等)与另一个进程隔离。这种隔离是可能的,因为 Linux 内核中有一个名为 CGroups 的特性。然而,一些从执行环境收集信息的应用程序在 CGroup 存在之前就已经实现了。像大多数常用的命令行 “top”、“free”、“ps” 等诸如此类的工具,甚至 JVM 都没有针对在容器内执行进行优化,毕竟,容器是一个高度受限的 Linux 进程。
当我们将 JVM 生态中的关键要素,例如,垃圾收集器、堆大小和运行时编译器设置默认值时,许多技术人员(开发、运维人员)或许应该意识到在 Linux 容器生态中(诸如,Docker、Rkt、RunC、Lxcfs 等)内所运行的 Java 进程的实际行为与预期不符。当我们在没有任何调优参数(例如,最为简洁的的启动命令行:“ java -jar myapplication .jar”)的情况下执行 Java 应用程序时,JVM 将自行调整某些特定的参数,以在当前执行环境中获得最佳性能表现。
高并发场景下经常会出现java.lang.OutOfMemoryError。在所有的场景中java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread是最常见的场景之一。当应用程序无法创建新线程时会生成这种类型。出现此错误,一般都是如下两个原因导致:
Java常见线上问题总结绝⼤多数Java线上问题从表象来看通常可以归纳为4个方面:CPU、内存、磁盘、网络。比如,应用上线后突然CPU使用率99%、内存泄漏、STW时间过长,这些问题通常可以分为两大类:系统异常 (CPU占用率过高、磁盘使用率100%、系统可用内存低等)业务异常 (服务运⾏⼀段时间⾃动退出、服务间调⽤时间过⻓、多线程并发异常、死锁等)1.如何去定位问题解决问题的第⼀步是定位问题,排查手段⼀般包括以下⼏项,也可以将此理解为排查顺序:业务⽇志分析排查APM分析排查物理环境排查应⽤服务排查云⼚商或
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本文记录一些常见的Tomcat经常出现的内存溢出问题,在查询大量数据和加载jar包出现异常。一般JVM内存溢出(OOM),分为堆内存溢出和PermGen区内存溢出:
记得当年《甄嬛传》热播,调用了我们团队的媒体资讯接口。接口被调用挂了。当时虽然我不负责那一块,只是目睹了当时大家在临场解决问题的紧张一幕。但是这件事在我心里埋下了种子,从此追求高可用、高稳定成为职业发展的方向。
在我们的项目中,我们没有采用默认的 Tomcat 容器,而是使用了 UnderTow 作为我们的容器。其实性能上的差异并没有那么明显,但是使用 UnderTow 我们可以利用直接内存作为网络传输的 buffer,减少业务的 GC,优化业务的表现。
ES不能使用root用户来启动,必须使用普通用户来安装启动。这里我们创建一个普通用户以及定义一些常规目录用于存放我们的数据文件以及安装包等。
当然网站访问较慢的原因有很多: CDN、代码问题、服务器运行内存、内存空间、访问量过高等等
最近参加面试多次被面试官问到JVM调 优方面的问题,即时自己面试前也重点复习了这一块的面试题,但是发现还是回答地不太好,浪费了好多次面试机会,真是让自己很抓狂。归根结底是自己以前一直只注重业务,而忽略了JVM调优这一块,对JVM这一块的实践太少了。这几天自己也重点观看了马士兵老师的JVM调优视频课, 看完之后自己也在本机和腾讯云服务器上进行了一番实践,感觉还是很有收获的。
最近正在进行从Spring Boot往Spring Cloud上改造升级。之前部署的应用程序比较少,还没什么问题。当Spring Cloud项目逐步新增之后,问题就爆发了,服务器内存不够用了。而现有的用户体量也没必要对服务器再次进行升级,于是就开始着手Spring Boot启动时JVM内存配置的优化。
Apache Flink通过严格控制其各种组件的内存使用,在JVM之上提供高效的工作负载。
Java是以VM为基础的,而云原生讲究的就是Native,天然的矛盾,虽然Quarkus是为GraalVM和HotSpot量身定制的K8s Native Java框架,生态原因切换成本太高,这种矛盾体现在很多方面,比如:当你在物理机或者虚拟机上配置 JVM 参数时,你可以选择使用-Xmx/-Xms 来指定 Java 堆大小,但这样指定的话,就固定了 JVM 堆占用大小,如果将 Java 应用程序移植到容器或者说 K8s Pod 中,K8S 本身有垂直扩容的能力,如果我把内存从 8G 增长到 16G,JVM 如何感知到呢?我们又该如何配置 Java 堆大小呢?本文我们讨论下如何在 Java 容器中参数配置的最佳实践。
将es的安装包下载并上传到服务器的/user/local/es路径下,然后进行解压 使用tlbaiqi用户来执行以下操作,将es安装包上传到指定服务器,并使用es用户执行以下命令解压。
任何新的业务系统在上线以前都需要去估算服务器配置和 JVM 的内存参数,这个容量与资源规划并不仅仅是系统架构师的随意估算的,需要根据系统所在业务场景去估算,推断出来一个系统运行模型,评估 JVM 性能和 GC 频率等等指标。
本文对hbase集群进行优化,主要涵盖硬件和操作系统,网络通信,JVM,查询,写入,核心服务,配置参数,zookeeper,表设计等多方面。 我们对hbase的应用主要是用户画像,根据自身使用场景做一些优化。难免有片面之处。 一、软硬件优化: 1. 配置内存,cpu HBase的LSM树结构,缓存机制和日志机制对内存消耗非常大,所以内存越大越好。 其中过滤器,数据压缩,多条件组合扫描等场景都是cpu密集型的,所以cpu也要够强悍 2. 操作系统 选择主流linux发行版,JVM推荐用Sun
所有新生成的对象首先都是放在年轻代。年轻代的目标就是尽可能快速的收集掉那些生命周期短的对象。年轻代一般分3个区,1个Eden区,2个Survivor区(from 和 to)。
服务器硬件有没有问题,网络、存储、内存、CPU情况有没有问题。如果有普罗米修斯、zabbix监控,可以直接查看监控,如果没有则需要进入服务器进行定位。
Tomcat调优是一个老话题,目的都是为了提高站点的吞吐和并发。这里面涉及到Tomcat本身参数的优化和JVM优化。近期在研究JVM的参数设置和Tomcat集群,所以进行了一下调优实践。需要说明的是:本文的配置肯定不是最好的,仅仅是一次实践和一次记录。步骤可以参考,但参数设置需要针对不同需求的项目来进行调整。 1、安装APR(Apache Portable Runtime) Tomcat 7 以后 Connector 默认启用 APR 协议,但是只有配置了 APR库才可以生效,否则还是会使用 BIO 或者N
线上问题排查相比于coding,是一个低频的工作,很多人不会经常遇到。一旦需要进行问题排查的时候,往往是重要且紧急的,因此问题排查的效率,就显得尤为重要。有些线上问题,比较直观,比如磁盘使用率高、网络流量高这种,借助合适的工具很快能定位到原因;但对于一些复杂的问题,如系统Load高、RSS占用高、内存溢出等,需要结合多方面的数据才能定位到原因。这时候,需要有正确的解题思路,并辅以合适的工具,才能高效地解决问题。
编写java程序最为方便的地方就是我们不需要管理内存的分配和释放,一切由jvm来进行处理,当java对象不再被应用时,等到堆内存不够用时,jvm会进行垃圾回收,清除这些对象占用的堆内存空间,如果对象一直被应用,jvm无法对其进行回收,创建新的对象时,无法从Heap中获取足够的内存分配给对象,这时候就会导致内存溢出。
前面提到了一个使用jstack的shell脚本,通过命令可以很快地定位到指定线程对应的堆栈信息。
上周知识星球的同学在阿里云技术面终面的时候被问到这么一个问题:假设一个每天100w次登陆请求的平台,一个服务节点 8G 内存,该如何设置JVM参数? 觉得回答的不太理想,过来找我复盘。
Hadoop框架自身集成了很多第三方的JAR包库。Hadoop框架自身启动或者在运行用户的MapReduce等应用程序时,会优先查找Hadoop预置的JAR包。这样的话,当用户的应用程序使用的第三方库已经存在于Hadoop框架的预置目录,但是两者的版本不同时,Hadoop会优先为应用程序加载Hadoop自身预置的JAR包,这种情况的结果是往往会导致应用程序无法正常运行。
Redis在我们日常开发中是经常用到的,Redis也是功能非常强大,可以进行缓存,还会有一些排行榜、点赞、消息队列、购物车等等;当然还有分布式锁Redisson,我们使用肯定少不了集群!小编最近学习到一些内存如果满了Redis是怎么操作呢?肯定像我们JVM一样,有回收或者淘汰的机制!今天小编和大家一起学习一下,小编也是看了阳哥的课,觉得讲的很好,记录一下,希望可以帮助到大家!!
本文由CrowHawk(https://crowhawk.github.io/2017/08/21/jvm_4/)翻译,是Java GC调优的经典佳作。 本文翻译自Sangmin Lee发表在Cubrid上的"Become a Java GC Expert"系列文章的第三篇《How to Tune Java Garbage Collection》,本文的作者是韩国人,写在JDK 1.8发布之前,虽然有些地方有些许过时,但整体内容还是非常有价值的。译者此前也看到有人翻译了本文,发现其中有许多错漏生硬和语焉不详
今天在新环境里部署tomcat, 刚开始启动很快,关闭之后再启动,却发现启动日志打印到
最近,遇到某个集群的生产端发送延迟特别高,而且吞吐量上不去,检查集群负载却很低,且集群机器配置非常好,网络带宽也很大,于是使用 Kafka 压测脚本进行了压测。
推测:idea启动正常,本地jar启动也正常,服务器空闲内存空间过小,初步推测可能由于内存过小的原因。
本文由CrowHawk翻译,地址:如何优化Java GC「译」,是Java GC调优的经典佳作。
Tomcat 的缺省配置是不能稳定长期运行的,也就是不适合生产环境,它会死机,让你不断重新启动,甚至在午夜时分唤醒你。对于操作系统优化来说,是尽可能的增大可使用的内存容量、提高CPU 的频率,保证文件系统的读写速率等。经过压力测试验证,在并发连接很多的情况下,CPU 的处理能力越强,系统运行速度越快。
最近在做一个项目,顺便把前段时间学习的ElasticSearch给用上,所以我在服务器上面安装了ES
本次分享探讨的JVM调优是指server端运行的JVM调优,适应版本为[1.6– 1.7], 不涉及最新的1.8版本。
用了很久的Tomcat,没怎么看过它的优化,今天抽出时间研究了下,将内容记录下。 首先,是客户端访问tomcat的一个过程,如图所示: 图中间虚线框部分是 Apache基金下的服务器来做静态资源处理
非标准参数表示不保证所有JVM实现都支持这些参数,在将来的JVM版本中可能会发生改变。非标准参数统一以 -X 开头,如 -Xmx20M 设置最大java堆大小,示例:
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导读:springboot2 项目监控服务 ,采用Micormeter度量指标库,帮助我们监控应用程序的度量指标,并将其发送到Prometheus中。监控指标有系统负载、内存使用情况、应用程序的响应时间、吞吐量、错误率等。
Tomcat、Jetty、GlassFish 等等这系列 Web容器/应用服务器,虽然做为容器,提供的是一个 Java Web 的运行时环境,以支持Servlet/JSP 等等这些内容的运行,但我们都很清楚,其本质上还是一个 Java 应用程序。 每次对于 容器的启动运行,都是把这个 Java 程序跑起来,来实现 Web 容器的能力。
Kafka 是一个基于发布-订阅模式的消息系统,它可以在多个生产者和消费者之间传递大量的数据。Kafka 的一个显著特点是它的高吞吐率,即每秒可以处理百万级别的消息。那么 Kafka 是如何实现这样高得性能呢?本文将从七个方面来分析 Kafka 的速度优势。
要添加在tomcat 的bin 下catalina.sh 里,位置cygwin=false前 。
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