【Tomcat】详解tomcat的连接数与线程池
2018-06-18 02:19:59来源:未知 阅读 ()
前言
在使用tomcat时,经常会遇到连接数、线程数之类的配置问题,要真正理解这些概念,必须先了解Tomcat的连接器(Connector)。
Connector的主要功能,是接收连接请求,创建Request和Response对象用于和请求端交换数据;然后分配线程让Engine(也就是Servlet容器)来处理这个请求,并把产生的Request和Response对象传给Engine。当Engine处理完请求后,也会通过Connector将响应返回给客户端。
可以说,Servlet容器处理请求,是需要Connector进行调度和控制的,Connector是Tomcat处理请求的主干,因此Connector的配置和使用对Tomcat的性能有着重要的影响。这篇文章将从Connector入手,讨论一些与Connector有关的重要问题,包括NIO/BIO模式、线程池、连接数等。
根据协议的不同,Connector可以分为HTTP Connector、AJP Connector等,本文只讨论HTTP Connector。
一、Nio、Bio、APR
1、Connector的protocol
Connector在处理HTTP请求时,会使用不同的protocol。不同的Tomcat版本支持的protocol不同,其中最典型的protocol包括BIO、NIO和APR(Tomcat7中支持这3种,Tomcat8增加了对NIO2的支持,而到了Tomcat8.5和Tomcat9.0,则去掉了对BIO的支持)。
BIO是Blocking IO,顾名思义是阻塞的IO;NIO是Non-blocking IO,则是非阻塞的IO。而APR是Apache Portable Runtime,是Apache可移植运行库,利用本地库可以实现高可扩展性、高性能;Apr是在Tomcat上运行高并发应用的首选模式,但是需要安装apr、apr-utils、tomcat-native等包。
2、如何指定protocol
Connector使用哪种protocol,可以通过<connector>元素中的protocol属性进行指定,也可以使用默认值。
指定的protocol取值及对应的协议如下:
- HTTP/1.1:默认值,使用的协议与Tomcat版本有关
- org.apache.coyote.http11.Http11Protocol:BIO
- org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol:NIO
- org.apache.coyote.http11.Http11Nio2Protocol:NIO2
- org.apache.coyote.http11.Http11AprProtocol:APR
如果没有指定protocol,则使用默认值HTTP/1.1,其含义如下:在Tomcat7中,自动选取使用BIO或APR(如果找到APR需要的本地库,则使用APR,否则使用BIO);在Tomcat8中,自动选取使用NIO或APR(如果找到APR需要的本地库,则使用APR,否则使用NIO)。
3、BIO/NIO有何不同
无论是BIO,还是NIO,Connector处理请求的大致流程是一样的:
在accept队列中接收连接(当客户端向服务器发送请求时,如果客户端与OS完成三次握手建立了连接,则OS将该连接放入accept队列);在连接中获取请求的数据,生成request;调用servlet容器处理请求;返回response。为了便于后面的说明,首先明确一下连接与请求的关系:连接是TCP层面的(传输层),对应socket;请求是HTTP层面的(应用层),必须依赖于TCP的连接实现;一个TCP连接中可能传输多个HTTP请求。
在BIO实现的Connector中,处理请求的主要实体是JIoEndpoint对象。JIoEndpoint维护了Acceptor和Worker:Acceptor接收socket,然后从Worker线程池中找出空闲的线程处理socket,如果worker线程池没有空闲线程,则Acceptor将阻塞。其中Worker是Tomcat自带的线程池,如果通过<Executor>配置了其他线程池,原理与Worker类似。
在NIO实现的Connector中,处理请求的主要实体是NIoEndpoint对象。NIoEndpoint中除了包含Acceptor和Worker外,还是用了Poller,处理流程如下图所示(图片来源:http://gearever.iteye.com/blog/1844203)。
Acceptor接收socket后,不是直接使用Worker中的线程处理请求,而是先将请求发送给了Poller,而Poller是实现NIO的关键。Acceptor向Poller发送请求通过队列实现,使用了典型的生产者-消费者模式。在Poller中,维护了一个Selector对象;当Poller从队列中取出socket后,注册到该Selector中;然后通过遍历Selector,找出其中可读的socket,并使用Worker中的线程处理相应请求。与BIO类似,Worker也可以被自定义的线程池代替。
通过上述过程可以看出,在NIoEndpoint处理请求的过程中,无论是Acceptor接收socket,还是线程处理请求,使用的仍然是阻塞方式;但在“读取socket并交给Worker中的线程”的这个过程中,使用非阻塞的NIO实现,这是NIO模式与BIO模式的最主要区别(其他区别对性能影响较小,暂时略去不提)。而这个区别,在并发量较大的情形下可以带来Tomcat效率的显著提升:
目前大多数HTTP请求使用的是长连接(HTTP/1.1默认keep-alive为true),而长连接意味着,一个TCP的socket在当前请求结束后,如果没有新的请求到来,socket不会立马释放,而是等timeout后再释放。如果使用BIO,“读取socket并交给Worker中的线程”这个过程是阻塞的,也就意味着在socket等待下一个请求或等待释放的过程中,处理这个socket的工作线程会一直被占用,无法释放;因此Tomcat可以同时处理的socket数目不能超过最大线程数,性能受到了极大限制。而使用NIO,“读取socket并交给Worker中的线程”这个过程是非阻塞的,当socket在等待下一个请求或等待释放时,并不会占用工作线程,因此Tomcat可以同时处理的socket数目远大于最大线程数,并发性能大大提高。
二、3个参数:acceptCount、maxConnections、maxThreads
再回顾一下Tomcat处理请求的过程:在accept队列中接收连接(当客户端向服务器发送请求时,如果客户端与OS完成三次握手建立了连接,则OS将该连接放入accept队列);在连接中获取请求的数据,生成request;调用servlet容器处理请求;返回response。
相对应的,Connector中的几个参数功能如下:
1、acceptCount
accept队列的长度;当accept队列中连接的个数达到acceptCount时,队列满,进来的请求一律被拒绝。默认值是100。
acceptCount的配置,我一般是设置的跟maxThreads一样大,这个值应该是主要根据应用的访问峰值与平均值来权衡配置的。
如果设的较小,可以保证接受的请求较快响应,但是超出的请求可能就直接被拒绝。
如果设的较大,可能就会出现大量的请求超时的情况,因为我们系统的处理能力是一定的。
2、maxConnections
Tomcat在任意时刻接收和处理的最大连接数。当Tomcat接收的连接数达到maxConnections时,Acceptor线程不会读取accept队列中的连接;这时accept队列中的线程会一直阻塞着,直到Tomcat接收的连接数小于maxConnections。如果设置为-1,则连接数不受限制。
tomcat最大连接数取决于maxConnections这个值加上acceptCount这个值
默认值与连接器使用的协议有关:NIO的默认值是10000,APR/native的默认值是8192,而BIO的默认值为maxThreads(如果配置了Executor,则默认值是Executor的maxThreads)。
在windows下,APR/native的maxConnections值会自动调整为设置值以下最大的1024的整数倍;如设置为2000,则最大值实际是1024。
3、maxThreads
请求处理线程的最大数量。默认值是200(Tomcat7和8都是的)。如果该Connector绑定了Executor,这个值会被忽略,因为该Connector将使用绑定的Executor,而不是内置的线程池来执行任务。
maxThreads规定的是最大的线程数目,并不是实际running的CPU数量;实际上,maxThreads的大小比CPU核心数量要大得多。这是因为,处理请求的线程真正用于计算的时间可能很少,大多数时间可能在阻塞,如等待数据库返回数据、等待硬盘读写数据等。因此,在某一时刻,只有少数的线程真正的在使用物理CPU,大多数线程都在等待;因此线程数远大于物理核心数才是合理的。
换句话说,Tomcat通过使用比CPU核心数量多得多的线程数,可以使CPU忙碌起来,大大提高CPU的利用率。
maxThreads如何设定?
一般的服务器操作都包括两方面:1计算(主要消耗cpu),2等待(io、数据库等)
第一种极端情况,如果我们的操作是纯粹的计算,那么系统响应时间的主要限制就是cpu的运算能力,此时maxThreads应该尽量设的小,降低同一时间内争抢cpu的线程个数,可以提高计算效率,提高系统的整体处理能力。
第二种极端情况,如果我们的操作纯粹是IO或者数据库,那么响应时间的主要限制就变为等待外部资源,此时maxThreads应该尽量设的大,这样 才能提高同时处理请求的个数,从而提高系统整体的处理能力。此情况下因为tomcat同时处理的请求量会比较大,所以需要关注一下tomcat的虚拟机内 存设置和linux的open file限制。
现实应用中,我们的操作都会包含以上两种类型(计算、等待),所以maxThreads的配置并没有一个最优值,一定要根据具体情况来配置。
最好的做法是:在不断测试的基础上,不断调整、优化,才能得到最合理的配置。
4、参数设置
(1)maxThreads的设置既与应用的特点有关,也与服务器的CPU核心数量有关。通过前面介绍可以知道,maxThreads数量应该远大于CPU核心数量;而且CPU核心数越大,maxThreads应该越大;应用中CPU越不密集(IO越密集),maxThreads应该越大,以便能够充分利用CPU。当然,maxThreads的值并不是越大越好,如果maxThreads过大,那么CPU会花费大量的时间用于线程的切换,整体效率会降低。
(2)maxConnections的设置与Tomcat的运行模式有关。如果tomcat使用的是BIO,那么maxConnections的值应该与maxThreads一致;如果tomcat使用的是NIO,那么类似于Tomcat的默认值,maxConnections值应该远大于maxThreads。
(3)通过前面的介绍可以知道,虽然tomcat同时可以处理的连接数目是maxConnections,但服务器中可以同时接收的连接数为maxConnections+acceptCount 。acceptCount的设置,与应用在连接过高情况下希望做出什么反应有关系。如果设置过大,后面进入的请求等待时间会很长;如果设置过小,后面进入的请求立马返回connection refused。
三、线程池Executor
Executor元素代表Tomcat中的线程池,可以由其他组件共享使用;要使用该线程池,组件需要通过executor属性指定该线程池。
Executor是Service元素的内嵌元素。一般来说,使用线程池的是Connector组件;为了使Connector能使用线程池,Executor元素应该放在Connector前面。Executor与Connector的配置举例如下:
1
2
|
<Executor name= "tomcatThreadPool" namePrefix = "catalina-exec-" maxThreads= "150" minSpareThreads= "4" /> <Connector executor= "tomcatThreadPool" port= "8080" protocol= "HTTP/1.1" connectionTimeout= "20000" redirectPort= "8443" acceptCount= "1000" /> |
Executor的主要属性包括:
- name:该线程池的标记
- maxThreads:线程池中最大活跃线程数,默认值200(Tomcat7和8都是)
- minSpareThreads:线程池中保持的最小线程数,最小值是25
- maxIdleTime:线程空闲的最大时间,当空闲超过该值时关闭线程(除非线程数小于minSpareThreads),单位是ms,默认值60000(1分钟)
- daemon:是否后台线程,默认值true
- threadPriority:线程优先级,默认值5
- namePrefix:线程名字的前缀,线程池中线程名字为:namePrefix+线程编号
四、查看当前状态
上面介绍了Tomcat连接数、线程数的概念以及如何设置,下面说明如何查看服务器中的连接数和线程数。
查看服务器的状态,大致分为两种方案:(1)使用现成的工具,(2)直接使用Linux的命令查看。
现成的工具,如JDK自带的jconsole工具可以方便的查看线程信息(此外还可以查看CPU、内存、类、JVM基本信息等),Tomcat自带的manager,收费工具New Relic等。下图是jconsole查看线程信息的界面:
下面说一下如何通过Linux命令行,查看服务器中的连接数和线程数。 http://www.cnblogs.com/wangzhongqiu/p/6943739.html
参考:
http://www.cnblogs.com/kismetv/p/7806063.html
http://duanfei.iteye.com/blog/1894387
https://blog.csdn.net/huaweitman/article/details/50552983
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