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web性能优化思路（常见的web性能优化方法）

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linux 操作系统优化

web性能优化思路（常见的web性能优化方法）

系统优化除了CPU、网络、磁盘IO，内存等硬件支撑外，内核参数优化尤为重要，Linux服务器内核参数优化（适合Apache、Nginx、Squid等多种web应用，特殊的业务有可能需要做略微调整），主要是指在Linux系统中针对业务服务应用而进行的系统内核参数调整，优化并无一定的标准。下面是生产环境下Linux常见的内核优化为例子进行说明，供大家参考。

vi /etc/sysctl.conf //编辑配置文件

sysctl –p //使配置生效

net.core.netdev_max_backlog = 400000

net.core.optmem_max = 10000000

net.core.rmem_default = 10000000

net.core.rmem_max = 10000000

net.core.somaxconn = 65535

net.core.wmem_default = 11059200

net.core.wmem_max = 11059200

net.ipv4.conf.all.rp_filter = 1

net.ipv4.conf.default.rp_filter = 1

net.ipv4.tcp_congestion_control = bic

net.ipv4.tcp_window_scaling = 0

net.ipv4.tcp_ecn = 0

net.ipv4.tcp_sack = 1

net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 10000

net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 8192

net.ipv4.tcp_syncookies = 1

net.ipv4.tcp_timestamps = 1

net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1

net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1

net.ipv4.tcp_fin_timeout = 10

net.ipv4.tcp_keepalive_time = 1800

net.ipv4.tcp_keepalive_probes = 3

net.ipv4.tcp_keepalive_intvl = 15

net.ipv4.tcp_wmem = 30000000 30000000 30000000

net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65000

net.ipv4.tcp_slow_start_after_idle = 0

net.ipv4.route.gc_timeout = 100

net.ipv4.tcp_syn_retries = 1

net.ipv4.icmp_echo_ignore_broadcasts = 1

net.ipv4.icmp_ignore_bogus_error_responses = 1

net.ipv4.conf.default.accept_source_route = 0

#以下参数是对iptables防火墙的优化，防火墙不开会提示，可以忽略不理

net.nf_conntrack_max = 25000000

net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_established = 180

net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_time_wait = 120

net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_close_wait = 60

net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_fin_wait = 120

3.2 Web中间件优化

3.2.1 Nginx优化

web性能优化思路（常见的web性能优化方法）

一般来说nginx 配置文件中对优化比较有作用的为以下几项：

1. worker_processes 8;

nginx 进程数，建议按照cpu 数目来指定，一般为它的倍数 (如,2个四核的cpu计为8)。

2. worker_rlimit_nofile 65535;

这个指令是指当一个nginx 进程打开的最多文件描述符数目，理论值应该是最多打开文

件数（ulimit -n）与nginx 进程数相除，但是nginx 分配请求并不是那么均匀，所以最好与ulimit -n 的值保持一致。

3．use epoll;

使用epoll 的I/O 模型

4.worker_connections 65535;

每个进程允许的最多连接数， 理论上每台nginx 服务器的最大连接数为worker_processes*worker_connections。

5.keepalive_timeout 60;

keepalive 超时时间。

6. client_header_buffer_size 4k;

客户端请求头部的缓冲区大小，这个可以根据你的系统分页大小来设置，一般一个请求头的大小不会超过1k，不过由于一般系统分页都要大于1k，所以这里设置为分页大小。

7.open_file_cache max=65535 inactive=60s;

这个将为打开文件指定缓存，默认是没有启用的，max 指定缓存数量，建议和打开文件数一致，inactive 是指经过多长时间文件没被请求后删除缓存。

8. open_file_cache_valid 80s;

这个是指多长时间检查一次缓存的有效信息。

9. open_file_cache_min_uses 1;

open_file_cache 指令中的inactive 参数时间内文件的最少使用次数，如果超过这个数字，文件描述符一直是在缓存中打开的，如上例，如果有一个文件在inactive 时间内一次没被使用，它将被移除。

3.2.1.1优化实例

worker_processes auto;

worker_rlimit_nofile 100000;

events {

worker_connections 65535;

multi_accept on;

use epoll;

}

 

3.2.2 tomcat优化

web性能优化思路（常见的web性能优化方法）

1、 修改内存等 JVM相关配置

Linux下修改TOMCAT_HOME/bin/catalina.sh

JAVA_OPTS="-server -XX:PermSize=512M -XX:MaxPermSize=1024m -Xms2048m -Xmx2048m

windows下修改TOMCAT_HOME/bin/catalina.bat

set JAVA_OPTS=-server -XX:PermSize=512M -XX:MaxPermSize=1024m -Xms2048m -Xmx2048m

时区优化

JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -Djava.protocol.handler.pkgs=org.apache.catalina.webresources -Duser.timezone=GMT+08"

 

 

参数说明：

-server：启用 JDK的 server 版本；

-Xms：Java虚拟机初始化时堆的最小内存，一般与 Xmx配置为相同值，这样的好处是GC不必再为扩展内存空间而消耗性能；

-Xmx：Java虚拟机可使用堆的最大内存；

-XX:PermSize：Java虚拟机永久代大小；

-XX:MaxPermSize：Java虚拟机永久代大小最大值；

 

Ø 错误提示：java.lang.OutOfMemoryError:Java heap space

Tomcat默认可以使用的内存为128MB，在较大型的应用项目中，这点内存是不够的，有可能导致系统无法运行。常见的问题是报Tomcat内存溢出错误，Outof Memory(系统内存不足)的异常，从而导致客户端显示500错误，一般调整Tomcat的-Xms和-Xmx即可解决问题，通常将-Xms和-Xmx设置成一样，堆的最大值设置为物理可用内存的最大值的80%。

set JAVA_OPTS=-Xms512m-Xmx512m

Ø 错误提示：java.lang.OutOfMemoryError: PermGenspace

PermGenspace的全称是Permanent Generationspace,是指内存的永久保存区域，这块内存主要是被JVM存放Class和Meta信息的,Class在被Loader时就会被放到PermGenspace中，它和存放类实例(Instance)的Heap区域不同,GC(Garbage Collection)不会在主程序运行期对PermGenspace进行清理，所以如果你的应用中有很CLASS的话,就很可能出现PermGen space错误，这种错误常见在web服务器对JSP进行precompile的时候。如果你的WEB APP下都用了大量的第三方jar, 其大小超过了jvm默认的大小(4M)那么就会产生此错误信息了。解决方法：

setJAVA_OPTS=-XX:PermSize=128M

Ø 在使用-Xms和-Xmx

调整tomcat的堆大小时，需要考虑垃圾回收机制。如果系统花费很多的时间收集垃圾，请减小堆大小。一次完全的垃圾收集应该不超过3-5 秒。如果垃圾收集成为瓶颈，那么需要指定代的大小，检查垃圾收集的详细输出，研究垃圾收集参数对性能的影响。一般说来，应该使用物理内存的 80% 作为堆大小。当增加处理器时，记得增加内存，因为分配可以并行进行，而垃圾收集不是并行的。

 

2、Connector 优化

Connector是连接器，负责接收客户的请求，以及向客户端回送响应的消息。所以 Connector的优化是重要部分。默认情况下 Tomcat只支持200线程访问，超过这个数量的连接将被等待甚至超时放弃，所以我们需要提高这方面的处理能力。

参数说明：

maxThreads 客户请求最大线程数

minSpareThreads Tomcat初始化时创建的 socket 线程数

maxSpareThreads Tomcat连接器的最大空闲 socket 线程数

enableLookups 若设为true, 则支持域名解析，可把 ip 地址解析为主机名

redirectPort 在需要基于安全通道的场合，把客户请求转发到基于SSL 的 redirectPort 端口

acceptAccount 监听端口队列最大数，满了之后客户请求会被拒绝（不能小于maxSpareThreads ）

connectionTimeout 连接超时

minProcessors 服务器创建时的最小处理线程数

maxProcessors 服务器同时最大处理线程数

URIEncoding URL统一编码

 

2、 缓存优化

参数说明

compression 打开压缩功能

compressionMinSize 启用压缩的输出内容大小，这里面默认为2KB

compressableMimeType 压缩类型

connectionTimeout 定义建立客户连接超时的时间. 如果为 -1, 表示不限制建立客户连接的时间

3、 使用线程池

在server.xml中增加executor节点，然后配置connector的executor属性，如下：

<Executor name="tomcatThreadPool" namePrefix="req-exec-"maxThreads="1000" minSpareThreads="50"maxIdleTime="60000"/>

<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"executor="tomcatThreadPool"/>

参数说明

namePrefix：线程池中线程的命名前缀

maxThreads：线程池的最大线程数

minSpareThreads：线程池的最小空闲线程数

maxIdleTime：超过最小空闲线程数时，多的线程会等待这个时间长度，然后关闭

threadPriority：线程优先级

4、 NIO模式

Ø BIO：一个线程处理一个请求。缺点：并发量高时，线程数较多，浪费资源。Tomcat7或以下在Linux系统中默认使用这种方式。

Ø NIO：利用Java的异步IO处理，可以通过少量的线程处理大量的请求。Tomcat8在Linux系统中默认使用这种方式。Tomcat7必须修改Connector配置来启动（conf/server.xml配置文件）：

<Connector port="8080"protocol="org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol" connectionTimeout="20000"redirectPort="8443"/>

Ø APR(Apache Portable Runtime)：从操作系统层面解决io阻塞问题。Linux如果安装了apr和native，Tomcat直接启动就支持apr。

3.2.2.1优化实例

<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"

connectionTimeout="20000"

maxThreads="1000"

minSpareThreads="100"

maxSpareThreads="1000"

minProcessors="100"

maxProcessors="1000"

enableLookups="false"

URIEncoding="utf-8"

acceptCount="1000"

redirectPort="8443"

compression="on"

compressionMinSize="2048"

compressableMimeType="text/html,text/xml,text/javascript,text/css,text/plain"

disableUploadTimeout="true"

maxPostSize="-1"

maxHttpHeaderSize="8192"

/>

protocol=”org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol” ，表示以 NIO模式启动。

3.3 数据库优化

web性能优化思路（常见的web性能优化方法）

选项 默认值 说明 是否优化 原因
max_connections 100 允许客户端连接的最大数目

超过2000报错时：执行

echo 250 250000 32 1000 >/proc/sys/kernel/sem

sysctl -p

修改max_connection = 10000

是1500

最大连接数= used_connections/max_connections在85%左右

连接池数 = ((核心数 * 2) + 有效磁盘数)
fsync on 强制把数据同步更新到磁盘 是 因为系统的IO压力很大，为了更好的测试其他配置的影响，把改参数改为off
shared_buffers 24MB 决定有多少内存可以被PostgreSQL用于缓存数据（推荐内存的1/4) 是 在IO压力很大的情况下，提高该值可以减少IO
work_mem 1MB 使内部排序和一些复杂的查询都在这个buffer中完成 是 有助提高排序等操作的速度，并且减低IO
effective_cache_size 128MB 优化器假设一个查询可以用的最大内存，和shared_buffers无关（推荐内存的1/2) 是 设置稍大，优化器更倾向使用索引扫描而不是顺序扫描
maintenance_work_mem 16MB 这里定义的内存只是被VACUUM等耗费资源较多的命令调用时使用 是 把该值调大，能加快命令的执行
wal_buffer 768kB 日志缓存区的大小 是 可以降低IO，如果遇上比较多的并发短事务，应该和commit_delay一起用
checkpoint_segments 3 设置wal log的最大数量数（一个log的大小为16M） 是 默认的48M的缓存是一个严重的瓶颈，基本上都要设置为10以上
checkpoint_completion_target 0.5 表示checkpoint的完成时间要在两个checkpoint间隔时间的N%内完成 是 能降低平均写入的开销
commit_delay 0 事务提交后，日志写到wal log上到wal_buffer写入到磁盘的时间间隔。需要配合commit_sibling 是 能够一次写入多个事务，减少IO，提高性能
commit_siblings 5 设置触发commit_delay的并发事务数，根据并发事务多少来配置 是 减少IO，提高性能
autovacuum_naptime 1min 下一次vacuum任务的时间 是 提高这个间隔时间，使他不是太频繁
autovacuum_analyze_threshold 50 与autovacuum_analyze_scale_factor配合使用，来决定是否analyze 是 使analyze的频率符合实际
autovacuum_analyze_scale_factor 0.1 当update,insert,delete的tuples数量超过autovacuum_analyze_scale_factor*table_size+autovacuum_analyze_threshold时，进行analyze。 是 使analyze的频率符合实际
timezone Asia/Shanghai 数据库时区，看情况是否需要修改成和jvm或本地时间一致，否则用数据库函数生成的时间不对应    

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