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[经验分享] tomcat bio nio apr 模式性能测试与个人看法

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发表于 2018-12-5 12:01:33 | 显示全部楼层 |阅读模式
  11.11活动当天,服务器负载过大,导致部分页面出现了不可访问的状态、那后来主管就要求调优了,下面是tomcat bio、nio、apr模式以及后来自己测试的一些性能结果。
  原理方面的资料都是从网上找的,并且把多个地方的整理到了一起,觉得很有意义。(后面对tomcat默认页面测试的数据是自己测出来的),tomcat 的三种模式如果用对了场合,性能绝对有大幅度的提升。当然调优也并不只在这一个方面,还有内存(堆内存、非堆内存、新生代内存)以及线程(最大线程、请求队列、备用线程、压缩、以及禁用dns轮询)等方面。
  那在做tomcat bio nio apr 模式之前,先来了解下 Java 的一些特性吧。
  Java BIO、NIO、AIO
  同步 : 自己亲自出马持银行卡到银行取钱(使用同步IO时,Java自己处理IO读写)。
  异步 : 委托一小弟拿银行卡到银行取钱,然后给你(使用异步IO时,Java将IO读写委托给OS处理,需要将数据缓冲区地址和大小传给OS(银行卡和密码),OS需要支持异步IO操作API)。
  阻塞 : ATM排队取款,你只能等待(使用阻塞IO时,Java调用会一直阻塞到读写完成才返回)。
  非阻塞 : 柜台取款,取个号,然后坐在椅子上做其它事,等号广播会通知你办理,没到号你就不能去,你可以不断问大堂经理排到了没有,大堂经理如果说还没到你就不能去(使用非阻塞IO时,如果不能读写Java调用会马上返回,当IO事件分发器会通知可读写时再继续进行读写,不断循环直到读写完成)。
  Java对BIO、NIO、AIO的支持:
  Java BIO : 同步并阻塞,服务器实现模式为一个连接一个线程,即客户端有连接请求时服务器端就需要启动一个线程进行处理,如果这个连接不做任何事情会造成不必要的线程开销,当然可以通过线程池机制改善。
  Java NIO : 同步非阻塞,服务器实现模式为一个请求一个线程,即客户端发送的连接请求都会注册到多路复用器上,多路复用器轮询到连接有I/O请求时才启动一个线程进行处理。
  Java AIO(NIO.2) : 异步非阻塞,服务器实现模式为一个有效请求一个线程,客户端的I/O请求都是由OS先完成了再通知服务器应用去启动线程进行处理
  BIO、NIO、AIO适用场景分析:
  BIO方式适用于连接数目比较小且固定的架构,这种方式对服务器资源要求比较高,并发局限于应用中,JDK1.4以前的唯一选择,但程序直观简单易理解。
  NIO方式适用于连接数目多且连接比较短(轻操作)的架构,比如聊天服务器,并发局限于应用中,编程比较复杂,JDK1.4开始支持。
  AIO方式使用于连接数目多且连接比较长(重操作)的架构,比如相册服务器,充分调用OS参与并发操作,编程比较复杂,JDK7开始支持。
  好,下面来看看tomcat 的 bio、nio、apr 模式
  bio
  bio(blocking I/O),顾名思义,即阻塞式I/O操作,表示Tomcat使用的是传统的Java I/O操作(即java.io包及其子包)。Tomcat在默认情况下,就是以bio模式运行的。遗憾的是,就一般而言,bio模式是三种运行模式中性能最低的一种。我们可以通过Tomcat Manager来查看服务器的当前状态。
  nio
  是Java SE 1.4及后续版本提供的一种新的I/O操作方式(即java.nio包及其子包)。Java nio是一个基于缓冲区、并能提供非阻塞I/O操作的Java API,因此nio也被看成是non-blocking I/O的缩写。它拥有比传统I/O操作(bio)更好的并发运行性能。
  apr
  (Apache Portable Runtime/Apache可移植运行库),是Apache HTTP服务器的支持库。你可以简单地理解为,Tomcat将以JNI的形式调用Apache HTTP服务器的核心动态链接库来处理文件读取或网络传输操作,从而大大地提高Tomcat对静态文件的处理性能。 Tomcat apr也是在Tomcat上运行高并发应用的首选模式。
  在这之前,我们先把tomcat管理界面配置起来,以便等下能更方便的观察我们的bio、nio、apr 模式
  添加manager/status用户
vim /usr/local/apache-tomcat-7.0.47/conf/tomcat-users.xml       123123  配置完重启,通过ip:port/manager/status 就可以看tomcat状态了,里面有服务器的信息及tomcat信息。
  bio server.xml 配置 (重启生效)
    123123
  nio server.xml 配置 (重启生效)
    123123
  apr server.xml 配置 (重启生效)
    12341234
  当然,apr模式还需要安装 apr 、 apr-utils 、tomcat-native包
apr 安装  
tar zxf apr-1.5.2.tar.gz -C /usr/local/src/cd /usr/local/src/apr-1.5.2/./configure --prefix=/usr/local/apr && make && make install
  

  

  
apr-utils 安装
  
tar zxf apr-util-1.5.4.tar.gz -C /usr/local/src/cd /usr/local/src/apr-util-1.5.4/./configure --with-apr=/usr/local/apr/ --prefix=/usr/local/apr-utils && make && make install
  

  

  
tomcat-native安装
  
cd /usr/local/apache-tomcat-7.0.65/bin/tar zxf tomcat-native.tar.gz
  
cd tomcat-native-1.1.33-src/jni/native./configure --with-apr=/usr/local/apr --with-java-home=/usr/local/java/ && make && make install12345678910111213141516171234567891011121314151617
  安装完后记得在 /etc/profile 的JAVA变量后面多加一条APR的环境变量
  设置环境变量
JAVA_HOME=/usr/local/java  
JAVA_BIN=$JAVA_HOME/bin
  
PATH=$PATH:$JAVA_BINCLASSPATH=$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jarexport JAVA_HOME JAVA_BIN PATH CLASSPATHexport LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/apr/lib 123456123456
  source /etc/profile
  那下面来看看 apr 的页面

  到这里大致的配置就结束了,建议在做实验之前,先了解清楚java的 bio 、nio 、aio特性,在web服务器上阻塞IO(BIO)与NIO一个比较重要的不同是,客户系统使用BIO的时候往往会为每一个web请求引入多线程,每个web请求一个单独的线程,所以并发量一旦上去了,线程数就上去了,CPU就忙着线程切换,所以BIO不合适高吞吐量、高可伸缩的web服务器;而NIO则是使用单线程(单个CPU)或者只使用少量的多线程(多CPU)来接受Socket,而由线程池来处理堵塞在pipe或者队列里的请求.这样的话,只要OS可以接受TCP的连接,web服务器就可以处理该请求。大大提高了web服务器的可伸缩性。
  下面是我自己的一些性能测试表格,通过jmeter压测软件(jmeter软件使用自行百度)在本地测试的(为了数据的有效以及准确性,我没测试10分钟,也就是进行一次测试,都会重启Linux主机及重新打开jmeter软件。),当然你也可以选择通过 云主机、自己机房的服务器以及虚拟机等测试,测试当中会涉及到很多点,例如(磁盘io、带宽、内存、cpu、以及内核配置中的tcp各种状态,甚至是各种打开文件限制,都会影响到我们的测试结果)

  可以看到,随着线程的不断增多,bio 模式性能越来越差,就算是在本地,错误率和响应时间都在明显的增加、而吞吐量、样本数和每秒传输速率都在下降(当然,如果是生产环境,我们肯定通过nginx web 软件进行反向代理,提供多个tomcat 节点来提供更稳定的服务。)
  而 bio 和 apr模式基本上没有变化太多,都保持在一个稳定的状态。
  而后来当我进行一些 service 后端程序的测试时,发现 tomcat 性能并没有大幅度的提升,甚至会有下降的趋势。(该接口不是在同网段测试,而是跨越路由器,在网络传输中会有损耗方面,性能跟本地测试也会有所差异)

  总结:
  个人觉得在 tomcat bio、nio、apr 模式中,每种都会有各自适用的场合,也不能说哪个好那个不好,就像 tomcat 内存方面的配置,如果内存设置的过大,gc 垃圾回收机制就会变慢;如果内存设置的过小,tomcat又会出现内存溢出的情况,所以设置在一个合适的范围很重要,不仅不会出错,并且gc回收频繁使性能达到一个最优的结果。当然,这也需要根据不同的场合进行不同的测试才能产生最优的结果!



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