针对那些提供接口服务的应用intellij idea tomcat配置，多数采用的是预设的容器。在初期部署上线时，鉴于流量普遍不大，我们并未对参数进行特别调整。然而，随着流量的持续增长，应用的表现逐渐下滑，此时我们通常会采取增加资源的方式来应对。

除了增加容量，我们还可以考虑对系统进行性能优化，这样可以在不额外增加开支的前提下提高系统性能。若面试官询问在流量激增时通常采取何种措施，仅回答扩容显然不够出色。今天，树哥将向大家简要介绍如何对系统进行简单的性能优化，以增强应用的整体性能。

组件架构

为了对系统进行性能优化，我们首先必须掌握其组成部分的架构设计。该系统的组件架构图如下所示：

观察图表可知，该业务已被提炼为诸如……等若干组件，而这些组件各自承担着独特的职能。

至此，该系统的核心部分已经大致介绍完毕。实际上，这些核心组件内部还包含着众多子组件。若对业务抽象的细节感兴趣，不妨进一步查阅相关内容。

观察可知，Host 代表着虚拟主机的概念，象征着应用程序的模型，同时也是一种抽象的体现，而处理层则是对应的抽象概念。

核心参数

在掌握核心参数之前，我们首先应当对请求的处理过程有一个初步的认识。该处理流程可概括为以下几点：，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，

上述过程可以用如下示意图来表示：

图示中凸显了三个至关重要的核心指标，这些指标同样构成了性能优化的重要环节，具体包括：

当线程池的线程数量达到上限且无空闲线程可用，同时其队列也达到容量上限，此时操作系统所能容纳的最大连接数。当线程池的线程数量达到上限且无空闲线程可用，此时队列所能接纳的最大线程数。线程池中处理线程的最大数量。

从上面三个参数的含义我们可以知道如下几点结论：

客户端并非直接与那些组件进行连接，而是首先与操作系统建立联系，之后才将任务转交给它们。这一点至关重要，否则你将无法理解那个参数。不仅那些组件内部存在队列，操作系统同样设有队列，用于暂时存储与客户端的连接，这一点同样至关重要。我们所说的线程池，实际上是指那个容器内的线程集合。

理解这三个关键参数的内涵至关重要，否则将无法开展后续的性能优化任务。

我们知道该参数代表的是请求处理线程的最大限额，在配置文件中和系统默认值中均设定为200。

在设定该参数时，必须依据任务的具体执行需求进行相应的调整；通常情况下，计算公式可表述为：最大线程数等于（I/O操作时间与CPU处理时间之和除以CPU处理时间）再乘以CPU核心数。实际上，这个公式的原理相当直观，目的在于尽可能充分地利用CPU的资源。任务的执行时间主要包含输入输出操作和中央处理器处理的时间，通常情况下，输入输出操作所占用的时间更为显著，此时中央处理器则处于闲置状态。

所以，若能让处理器在等待输入输出操作期间执行其他工作，CPU的利用率自然能得到提升。通常情况下，因为IO操作所需时间远远超过CPU处理时间，所以按照公式得出的数值通常会远超CPU核心的数量，这种现象是完全合理的。

需要注意的是，该数值并非越高越佳。线程数量一旦过多，CPU 将不得不频繁进行上下文切换，从而耗费一定量的CPU资源。因此，最理想的做法是首先利用上述公式推算出一个基准数值，接着通过压力测试对其进行调整，使其达到一个恰当的水平。通常而言，若提升该数值而吞吐量未相应增加或反而减少，这通常意味着系统可能已经触及了性能瓶颈。

这指的是在线程池中的线程数量达到上限且全部处于忙碌状态时，队列能够承载的最大连接数。通常情况下，我们需要设定一个恰当的数值，避免其无限累积。由于处理能力终究有限，一旦超出一定量，便无法继续处理，因此过多的堆积并无益处，反而可能引发内存累积，最终导致内存溢出（OOM）的问题。

通常情况下，一个经验值可以被设定为与另一个经验值相等。这样的设定相对合理，因为队伍中的连接最多只需等待线程处理一个任务的时间，等待时间不会过长，响应时间也不会太长。若要进一步缩短响应时间，可以将某个值调低一些，这有助于减少响应时间。然而，需留意的是，若降低程度过高，可能会显著削弱性能，并减少处理能力。

指的是在线程池人数已达上限且无空闲线程可用，且队列容量也已满载的情况下，操作系统所能容纳的最大连接数。一旦队列人数触及上限，后续的请求将遭到拒绝，其默认上限为100。这实际上可以视作操作系统的一种自我保护策略，面对过多的连接请求无法处理，系统便会选择直接拒绝，以维护自身资源的稳定。

关于这个参数的优化资料较为稀缺，然而依据其内涵，该数值不宜设定得过高。因为在此队列中，连接的建立需要经历等待过程。数值过高意味着大量连接将得不到处理。连接数量越多，等待时间相应增长，响应速度也随之减慢。若希望缩短响应时间，或许可以考虑适当降低该数值。

有些同学可能会感到困惑，既然已经有了某个数值，为何还需要另一个数值？这难道不是在重复吗？实际上，在 BIO 时代，这两个数值通常是相等的。我推测，这可能是由于后来出现了 NIO、AIO 等技术，使得操作系统能够处理更多的客户端连接。操作系统可以先创建并保存连接缓存，之后便可以直接从该系统中提取连接，这样便无需再等待操作系统完成耗时较长的TCP连接过程，进而提升了整体效率。

除了上述三个关键因素，尚存在若干非主要参数，尽管如此，我认为它们仍具有一定的效用。

总结

今日，我们共同探讨了系统的核心构成部分，随后，我们详细阐述了在处理请求环节中至关重要的三个关键参数，并分享了相应的优化技巧。

对于该参数来说，若依循公式进行推算，我们便需搜集输入输出（IO）操作所耗费的时间和中央处理器（CPU）的运行时长。然而intellij idea tomcat配置，实际上这两个数据的获取并不容易。因此，在多数情况下，我们可通过压力测试的手段来获取一个相对合理的数值。

对于该参数，可以设定一个与原值一致的数值，随后根据实际情况进行相应调整。若意图缩短响应时长，可适当减小该参数值；反之，若需延长响应时长，则可适当增大。该参数的优化策略与前者相仿，同样可设定一个近似值，然后依据对响应时间的具体需求进行细微调整。

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