【性能测试】tomcat 的acceptCount和acceptCount设置为1000,用1500和2000去做并发，是否合理？

ruberzhu 2013-07-09 01:24:03

1.部署结构为nginx+tomcat X4
2.nginx的worker_rlimit_nofile和worker_connections设置为65535
3.4个tomcat的acceptCount和acceptCount设置为1000
4.loadrunner对应用做1500-2000的并发测试

请问这样做法是否合理，欢迎评论，并说出你的理由！

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Tomcat 处理请求时，是需要 Connector 进行调度和控制的，Connector是Tomcat 处理请求的主干。Connector 中有一个 accepf队列,当客户端向服务器发送http请求时，如果客户端与操作系统完成三次握手建立了连接，就将该连接放入accept队列，poller从队列中获取到链接后，从链接中获取请求，生成一个java request，然后从 tomcat 内部的线程池中找到空闲的线程去执行对应请求。

通过JMeter模拟1000个并发用户持续请求5分钟，初始配置下（maxThreads=200, acceptCount=100）的测试结果显示：平均响应时间达2.3秒，错误率8%，TPS仅420。的云环境中完成测试，其内置的JMeter和资源监控工具让性能分析变得非常直观。特别是一键部署功能，每次参数修改后都能快速验证效果，省去了本地反复打包上传的麻烦。最近在项目中遇到一个典型的性能问题：随着用户量增长，原有Tomcat8服务的响应速度明显变慢。最终测试结果显示TPS稳定在1350，错误率归零。

参考tomcat的文档,调用tomcat的连接数,压测时对CPU没有多大的影响 <Connector port="8086" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redir...

在Java Web应用开发与运维中，应用服务器性能优化是保障系统稳定高效运行的核心环节。其原理涉及JVM内存管理、线程池模型及I/O处理机制，通过合理配置可显著提升吞吐量并降低延迟，这对于构建高可用、可扩展的互联网服务具有重要技术价值。典型的应用场景包括电商大促、秒杀活动等高并发业务。本文将围绕Tomcat这一广泛使用的Servlet容器，深入探讨其部署规范、JVM垃圾回收策略（如G1GC）与连接器参数调优，并结合压力测试工具（如JMeter、ApacheBench）进行全链路性能验证，为工程实践提供从环境

Web服务器性能优化是Java开发中的核心课题，Tomcat作为最流行的Servlet容器，其性能直接影响应用响应能力。理解I/O模型（BIO/NIO/APR）的工作原理是调优基础，通过线程池配置和JVM参数调整可提升并发处理能力。在分布式架构中，结合Nginx实现动静分离和负载均衡能显著提高吞吐量。本文以高并发场景下的Tomcat优化为例，详解连接器参数、GC策略选择等关键技术，并分享电商大促场景中的线程池配置和JVM调优实战经验，帮助开发者构建高性能Web服务。

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