调节Apusic应用服务器的性能的方法
来自： 金蝶中间件 发布时间： 2003-04-07Apusic 应用服务器作为企业应用的运行平台，系统的性能非常重要。当应用对性能的要求比较苛刻时，就要考虑是否需要改变系统的缺省设置来提升服务器的性能。首先应该考虑系统的硬件环境（CPU主频高低、内存大孝硬盘转速及网络传输速率等）是否能满足应用的需求。对于复杂的大型分布式企业应用，硬件环境不应该仅仅满足Apusic应用服务器的最低要求配置，而应该提高硬件配置使应用运行的绰绰有余，如CPU和内存的使用率都不应大于80％。另一方面，改变软件环境的配置参数对于性能的影响也非常显著。本文就将介绍如何优化软件环境配置来提高系统性能，分为两个方面：Java虚拟机（JVM）的性能优化和 Apusic应用服务器配置的优化。
Java虚拟机（JVM）的性能优化
Java体系结构由四个不同却又相互关联的部分组成：语言本身、class文件格式、Java API 库和JVM。当执行一个Java程序时，源代码是用Java 语言写成，它被编译成class文件格式，运行在JVM中。同时，Java程序调用Java API 库的方法，访问系统资源。JVM 和 Java API 库形成了编译和运行环境，就叫做Java平台。JVM是基于堆栈的(stack-based)，而不象汇编语言是基于寄存器的（register based）。JVM是一个动态堆栈基础上的抽象的计算机体系结构，提供了push、pop来操作数据。JVM的主要功能是装载class文件，执行字节码。java平台的执行工作量分为四个部分：
1． 字节码的执行：JVM花费大概一半的时间来解释字节码。
2． Garbage collection（垃圾回收）
3． 线程管理
4． 动态操作：类装载、绑定检查、安全检查、动态类装载、异常捕获、反射机制、本地方法的翻译。
其中，对象的垃圾回收会占用运行时间，造成程序的短暂中断。
我们可以通过命令行方式来启动Apusic服务器，这样就可以有选择的设置命令行参数。使用命令行参数的主要目的是：选择Java程序使用的JVM类型和JVM运行时占用堆内存的分配策略。
使用HotSpot
HotSpot JVM作为java 2 SDK 的一个附加模块，使用了state-of-the-art 技术大大的提高了系统性能：
1． 适应编译：HotSpot JVM会在程序的运行过程中分析性能的瓶颈（"hot spots"），然后编译这些和性能提高最紧密的部分。
2． 改善的Garbage collection
3． 线程同步优化
HotSpot JVM使用两个机器字（two-machine-word） 作为对象的header，而不象大多数JVM使用三个机器字，这样大约可以节省10％的堆内存空间，加速了对所有对象的扫描。
HotSpot JVM 也丢弃了 handle 的概念，对象引用的实现是通过直接指针，减少了内存的使用和提高了处理速度。访问实例变量象C 语言一样的高效。
可以去http://java.sun.com/products/hotspot/2.0/download.html 下载Java HotSpotTM Server VM 2.0，执行安装即可。如果需要可以针对 jdk 和 jre分别进行安装。
HotSpot JVM 分为 client 和 server 版本，分别针对典型的客户端应用程序和服务器端应用进行了优化。Jdk1.3安装后就包含了 Java HotSpot Client VM，上面安装的是Java HotSpot Server VM。
可以通过命令行参数选择要使用的JVM：
· java -server ：Java HotSpot Server VM
· java -hotspot : Java HotSpot Client VM
· java -classic ： Java 2 Classic VM
缺省情况是使用 HotSpot Client VM。可以用 java -server -version 来查看版本信息，确定是否以正确安装。
只要针对不同的应用，选择Client 或Server HotSpot VM。对于Server-side应用，有时性能会提高20％，只要简单的在命令行启动Server 时加上 -server 。
Garbage Collection
HotSpot JVM 提供了三种类型的垃圾回收算法，分别是：
1． Copy/scavenge collection
2． Mark-compact collection
3． Incremental (train) collection
具体的含义我不解释了，有兴趣可以查看相关的文档。
一个 JVM 的吞吐量是指除去 GC 消耗的时间占总执行时间的百分比。因此，80％的吞度量就是说 GC 消耗了20％的 JVM 处理时间。当你的应用程序运行时，JVM 的 GC 会造成程序的暂停。
堆内存被分成了 new 和 old 两部分，如下图：
new 部分包括新创建对象区和两个 survivor 区（SS#1和SS#2），新创建的对象分配内存在 new 中，长时间存活的对象被移动到了 old 部分。Perm 是一个永久区域，分配给JVM本省，可以通过 命令行参数 -XX:MaxPermSize=64m 来设置。
当 new 被填满后，会触发"辅助" GC，把存在足够长时间的对象移动到 old 中。当 old 中也被填满了，会触发"主" GC ，将遍历堆内存中的所有对象。可以看出，"主" GC 会消耗更多的时间。足够大的 new 会适合需要大量创建存在时间很短的对象，而 old 如果不够大会频繁的触发"主" GC ，大大降低了性能。所以，我们的任务就是如何设置堆内存的大小以及如何规划 new 和 old 区域的比例来适合我们应用。
"辅助" GC 使用Copy/scavenge collection 算法，"主"GC 使用 Mark-compact collection。
Heap分配策略
通过命令行参数，我们可以设置堆的大小和分配"new"、"old"的比例。一些常用参数如下：
详细的参数设置请参看相关的文档。
如何来规划我们的堆内存分配策略呢？没有一个明确详细的规定，只能根据我们具体的应用进行调节，使性能达到最优化。这种优化方法不需要程序员改变代码，但有时效果会很明显。下面总结了一些操作建议：
· 如果GC成为了瓶颈，请定制你的堆内存分配
· 分配尽可能多的内存给JVM。但如果过多，会引起内存和硬盘之间的交换，反而降低的性能。你可以分配80％的可用RAM 给JVM。
· 如果是Server-Side应用，请加 -server 参数。这样，缺省的NewRatio 是2，SurvivorRatio 是 25 ，适合大部分应用。也可以用NewSize、MaxNewSize来设置。
· 设置- Xms 和 -Xmx 的大小相等，可以避免在每次 GC 后调整堆内存的大校 · 同样道理设置NewSize、MaxNewSize相等。
· "new"的大小最好不要大于"old"的一半。
例如，可以通过下面的命令行启动Apusic服务器：
java -server -XX:NewSize=128m -XX:MaxNewSize=128m -XX:SurvivorRatio=8 -Xms512m -Xmx512m com.apusic.server.Main
Apusic应用服务器配置的优化
下面主要说明Apusic中的两个文件影响性能的参数说明（这两个文件放在%APUSIC_HOME%/config目录中）及数据库中的设置。
apusic.conf
把其中两个参数修改为：
MaxClients参数值设置的目的是防止拒绝服务攻击。当参数值设置较小时可以限制服务流量，起到防止拒绝服务攻击的作用，但是当访问的用户较多时而此参数设置较小时却会影响性能。一般情况下，不考虑防止拒绝服务攻击，此参数设置为-1，表示服务流量没有限制。
MaxWaitingClients：与MaxClients有类似的功能，他表示当许多并发用户访问时，可允许等待的最大客户服务数。一般情况下，不考虑防止拒绝服务攻击，此参数设置为较大的数，如10000，如果设置较小，如50，当等待响应的并发服务队列数超过50时，使得一些服务得不到响应，从而丢失一些响应结果。
datasources.xml
min-spare-connections：指连接池最小容量
max-spare-connections：指连接池最大容量
stmt-cache-size：指语句缓存容量
resultset-cache-size：指结果集缓存容量
resultset-cache-timeout：指结果集缓存超时配置如下： ……
连接池最小容量：也就是初始连接数，此值不宜设置太小，太小须不断建立连接。也不宜设置太大，太大消耗资源。
连接池最大容量： 连接池中可容纳的最大连接数，当连接池中的连接数不够用时，需要等待其他的被使用的连接得到释放，才能使用，否则只能等待。根据应用的实际情况设置此值。
语句缓存容量：对所执行的语句进行缓存，当再次执行此语句时，不必重新编译，从而提高了性能。根据机器内存的大小适当设置此值。
结果集缓存容量：把所得到的结果集进行缓存，当再次使用此结果集时，不必再次从数据库中取得，而可以直接从缓存中取得，从而提高性能。根据机器内存的大小适当设置此值。
结果集缓存超时：结果集过期时间，此时间不宜设置过长，以免浪费资源。
注：语句缓存容量、结果集缓存容量、结果集缓存超时参数主要针对Oracle数据库来设计的。
通过适当的调节Java虚拟机和Apusic的配置文件，可以显著的提升系统的性能。在一些具体的应用中，还能够通过增加实例池、加大Cached、改变并发策略等方法来改善系统的整体性能。开发人员只要经过不断的总结，就可以在Apusic应用服务器上开发出稳定而又高性能的企业应用。
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