一. 引言
性能测试与分析是 软件开发 过程中介于 架构 和调整的一个广泛并比较不容易理解的领域，更是一项较为复杂的活动。就像下棋游戏一样，有效的性能测试和分析只能在一个良好的计划策略和具备了对不可预料事件的处理能力的条件下顺利地完成。
二. 测量Web服务器的性能
测量web服务器的性能是一项让人感到畏缩的任务，但是我们在这里将给出一些需要注意的地方并且指点你了解其中更多的细节性的内容。它不像一些简单的任务，如测量CPU的速率或者是测量程序占用CPU的比例，web服务器的性能优化中包括许调整许多变量来达到目标。许多的测量策略中都包含了一个看似简单的浏览实际上是在向服务器发送大量的请求，我们称之为客户端的程序，来测量响应时间。客户端和服务器端是在同一台机器上吗？服务器在测试的时候还运行着其它的什么程序吗？客户端和服务器端的通讯是通过局域网，100baseT，10baseT还是使用调制解调器？客户端是否一直重复请求相同的页面，还是随机地访问不同的页面？（这些影响到了服务缓存的性能）客户端发送请求的有规律的还是突发的？你是在最终的配置环境下运行服务的还是在调试的配置环境下运行服务的？客户端请求中包含图片还是只有 HTML 页面？是否有请求是通过 servlet s和JSP的，CGI程序，服务端包含（Server-Side Includes ，SSI是一个可以让你使用动态 HTML 文件的技术）？所有这些都将是我们要关心的，并且几乎我们不可能精确地把所有的问题都清楚地列出来。
1.压力测试工具
“工欲善其事，必先利其器”，压力测试只有借助于一些工具才可得以实施。
大多数web压力测试工具的实现原理都是通过重复的大量的页面请求来模拟多用户对被测系统的并发访问，以此达到产生压力的目的。产生压力的手段都是通过录制或者是编写压力脚本，这些脚本以多个进程或者线程的形式在客户端运行，这样通过人为制造各种类型的压力，我们可以观察被测系统在各种压力状况下的表现，从而定位系统瓶颈，作为系统调优的基础。目前已经存在的性能测试工具林林总总，数量不下一百种，从单一的开放源码的免费小工具如 Aapache 自带的 web 性能测试工具 Apache Benchmark、开源的Jmeter 到大而全的商业性能测试软件如 Mercury 的 LoadRunner 等等。任何性能测试工具都有其优缺点，我们可以根据实际情况挑选用最合适的工具。您可以在这里找到一些web压力测试工具 http://www.softwareqatest.com/qatweb1.html#LOAD
这里我们所使用的工具要支持web应用服务认证才可以，要支持接收发送cookies，不仅如此 Tomcat 支持多种认证方式，比如基本认证、基于表单的认证、相互认证和客户端认证，而一些工具仅仅支持HTTP基本认证。真实地模拟用户认证是性能测试工具的一个重要的部分，因为认证机制将对一个web站点的性能特征产生重要的影响。基于你在产品中使用的不同的认证方式，你需要从上面的工具列表中选择使用这种特性的测试工具。
Apache Benchmark和http_load是命令行形式的工具，非常易于使用。Apache Benchmark可以模仿单独的URL请求并且重复地执行，可以使用不同的命令行参数来控制执行迭代的次数，并发用户数等等。它的一个特点是可以周期性地打印出处理过程的信息，而其它工具只能给出一个全局的报告。
2.压力测试工具介绍
三. 外部环境的调整
在Tomcat和应用程序进行了压力测试后，如果您对应用程序的性能结果不太满意，就可以采取一些性能调整措施了，当然了前提是应用程序没有问题，我们这里只讲Tomcat的调整。由于Tomcat的运行依赖于JVM，所以在这里我们把Tomcat的调整可以分为两类来详细描述：
外部环境调整
调整非Tomcat组件，例如Tomcat运行的操作系统和运行Tomcat的 php ?name=java" onclick="tagshow(event)" class="t_tag">java虚拟机。
自身调整
修改Tomcat自身的参数，调整Tomcat配置文件中的参数。
下面我们将详细讲解外部环境调整的有关内容，Tomcat自身调整的内容将在第2部分中阐述。
1.JAVA虚拟机性能优化
Tomcat本身不能直接在计算机上运行，需要依赖于硬件基础之上的操作系统和一个java虚拟机。您可以选择自己的需要选择不同的操作系统和对应的 JDK 的版本（只要是符合Sun发布的Java规范的），但我们推荐您使用Sun公司发布的 JDK 。确保您所使用的版本是最新的，因为Sun公司和其它一些公司一直在为提高性能而对java虚拟机做一些升级改进。一些报告显示 JDK 1.4在性能上比 JDK 1.3提高了将近10%到20%。
可以给Java虚拟机设置使用的内存，但是如果你的选择不对的话，虚拟机不会补偿。可通过命令行的方式改变虚拟机使用内存的大小。如下表所示有两个参数用来设置虚拟机使用内存的大小。
参数 描述
-Xms<size> JVM初始化堆的大小
-Xmx<size> JVM堆的最大值
这两个值的大小一般根据需要进行设置。初始化堆的大小执行了虚拟机在启动时向系统申请的内存的大小。一般而言，这个参数不重要。但是有的应用程序在大负载的情况下会急剧地占用更多的内存，此时这个参数就是显得非常重要，如果虚拟机启动时设置使用的内存比较小而在这种情况下有许多对象进行初始化，虚拟机就必须重复地增加内存来满足使用。由于这种原因，我们一般把-Xms和-Xmx设为一样大，而堆的最大值受限于系统使用的物理内存。一般使用数据量较大的应用程序会使用持久对象，内存使用有可能迅速地增长。当应用程序需要的内存超出堆的最大值时虚拟机就会提示内存溢出，并且导致应用服务崩溃。因此一般建议堆的最大值设置为可用内存的最大值的80%。
Tomcat默认可以使用的内存为128MB，在较大型的应用项目中，这点内存是不够的，需要调大。
Windows 下，在文件{tomcat_home}/bin/catalina.bat，Unix下，在文件{tomcat_home}/bin/catalina.sh的前面，增加如下设置：
JAVA_OPTS='-Xms【初始化内存大小】 -Xmx【可以使用的最大内存】'
需要把这个两个参数值调大。例如：
JAVA_OPTS='-Xms256m -Xmx512m'
表示初始化内存为256MB，可以使用的最大内存为512MB。
另外需要考虑的是Java提供的垃圾回收机制。虚拟机的堆大小决定了虚拟机花费在收集垃圾上的时间和频度。收集垃圾可以接受的速度与应用有关，应该通过分析实际的垃圾收集的时间和频率来调整。如果堆的大小很大，那么完全垃圾收集就会很慢，但是频度会降低。如果你把堆的大小和内存的需要一致，完全收集就很快，但是会更加频繁。调整堆大小的的目的是最小化垃圾收集的时间，以在特定的时间内最大化处理客户的请求。在基准测试的时候，为保证最好的性能，要把堆的大小设大，保证垃圾收集不在整个基准测试的过程中出现。
如果系统花费很多的时间收集垃圾，请减小堆大小。一次完全的垃圾收集应该不超过 3-5 秒。如果垃圾收集成为瓶颈，那么需要指定代的大小，检查垃圾收集的详细输出，研究 垃圾收集参数对性能的影响。一般说来，你应该使用物理内存的 80% 作为堆大小。当增加处理器时，记得增加内存，因为分配可以并行进行，而垃圾收集不是并行的。
性能测试与分析是 软件开发 过程中介于 架构 和调整的一个广泛并比较不容易理解的领域，更是一项较为复杂的活动。就像下棋游戏一样，有效的性能测试和分析只能在一个良好的计划策略和具备了对不可预料事件的处理能力的条件下顺利地完成。
二. 测量Web服务器的性能
测量web服务器的性能是一项让人感到畏缩的任务，但是我们在这里将给出一些需要注意的地方并且指点你了解其中更多的细节性的内容。它不像一些简单的任务，如测量CPU的速率或者是测量程序占用CPU的比例，web服务器的性能优化中包括许调整许多变量来达到目标。许多的测量策略中都包含了一个看似简单的浏览实际上是在向服务器发送大量的请求，我们称之为客户端的程序，来测量响应时间。客户端和服务器端是在同一台机器上吗？服务器在测试的时候还运行着其它的什么程序吗？客户端和服务器端的通讯是通过局域网，100baseT，10baseT还是使用调制解调器？客户端是否一直重复请求相同的页面，还是随机地访问不同的页面？（这些影响到了服务缓存的性能）客户端发送请求的有规律的还是突发的？你是在最终的配置环境下运行服务的还是在调试的配置环境下运行服务的？客户端请求中包含图片还是只有 HTML 页面？是否有请求是通过 servlet s和JSP的，CGI程序，服务端包含（Server-Side Includes ，SSI是一个可以让你使用动态 HTML 文件的技术）？所有这些都将是我们要关心的，并且几乎我们不可能精确地把所有的问题都清楚地列出来。
1.压力测试工具
“工欲善其事，必先利其器”，压力测试只有借助于一些工具才可得以实施。
大多数web压力测试工具的实现原理都是通过重复的大量的页面请求来模拟多用户对被测系统的并发访问，以此达到产生压力的目的。产生压力的手段都是通过录制或者是编写压力脚本，这些脚本以多个进程或者线程的形式在客户端运行，这样通过人为制造各种类型的压力，我们可以观察被测系统在各种压力状况下的表现，从而定位系统瓶颈，作为系统调优的基础。目前已经存在的性能测试工具林林总总，数量不下一百种，从单一的开放源码的免费小工具如 Aapache 自带的 web 性能测试工具 Apache Benchmark、开源的Jmeter 到大而全的商业性能测试软件如 Mercury 的 LoadRunner 等等。任何性能测试工具都有其优缺点，我们可以根据实际情况挑选用最合适的工具。您可以在这里找到一些web压力测试工具 http://www.softwareqatest.com/qatweb1.html#LOAD
这里我们所使用的工具要支持web应用服务认证才可以，要支持接收发送cookies，不仅如此 Tomcat 支持多种认证方式，比如基本认证、基于表单的认证、相互认证和客户端认证，而一些工具仅仅支持HTTP基本认证。真实地模拟用户认证是性能测试工具的一个重要的部分，因为认证机制将对一个web站点的性能特征产生重要的影响。基于你在产品中使用的不同的认证方式，你需要从上面的工具列表中选择使用这种特性的测试工具。
Apache Benchmark和http_load是命令行形式的工具，非常易于使用。Apache Benchmark可以模仿单独的URL请求并且重复地执行，可以使用不同的命令行参数来控制执行迭代的次数，并发用户数等等。它的一个特点是可以周期性地打印出处理过程的信息，而其它工具只能给出一个全局的报告。
2.压力测试工具介绍
三. 外部环境的调整
在Tomcat和应用程序进行了压力测试后，如果您对应用程序的性能结果不太满意，就可以采取一些性能调整措施了，当然了前提是应用程序没有问题，我们这里只讲Tomcat的调整。由于Tomcat的运行依赖于JVM，所以在这里我们把Tomcat的调整可以分为两类来详细描述：
外部环境调整
调整非Tomcat组件，例如Tomcat运行的操作系统和运行Tomcat的 php ?name=java" onclick="tagshow(event)" class="t_tag">java虚拟机。
自身调整
修改Tomcat自身的参数，调整Tomcat配置文件中的参数。
下面我们将详细讲解外部环境调整的有关内容，Tomcat自身调整的内容将在第2部分中阐述。
1.JAVA虚拟机性能优化
Tomcat本身不能直接在计算机上运行，需要依赖于硬件基础之上的操作系统和一个java虚拟机。您可以选择自己的需要选择不同的操作系统和对应的 JDK 的版本（只要是符合Sun发布的Java规范的），但我们推荐您使用Sun公司发布的 JDK 。确保您所使用的版本是最新的，因为Sun公司和其它一些公司一直在为提高性能而对java虚拟机做一些升级改进。一些报告显示 JDK 1.4在性能上比 JDK 1.3提高了将近10%到20%。
可以给Java虚拟机设置使用的内存，但是如果你的选择不对的话，虚拟机不会补偿。可通过命令行的方式改变虚拟机使用内存的大小。如下表所示有两个参数用来设置虚拟机使用内存的大小。
参数 描述
-Xms<size> JVM初始化堆的大小
-Xmx<size> JVM堆的最大值
这两个值的大小一般根据需要进行设置。初始化堆的大小执行了虚拟机在启动时向系统申请的内存的大小。一般而言，这个参数不重要。但是有的应用程序在大负载的情况下会急剧地占用更多的内存，此时这个参数就是显得非常重要，如果虚拟机启动时设置使用的内存比较小而在这种情况下有许多对象进行初始化，虚拟机就必须重复地增加内存来满足使用。由于这种原因，我们一般把-Xms和-Xmx设为一样大，而堆的最大值受限于系统使用的物理内存。一般使用数据量较大的应用程序会使用持久对象，内存使用有可能迅速地增长。当应用程序需要的内存超出堆的最大值时虚拟机就会提示内存溢出，并且导致应用服务崩溃。因此一般建议堆的最大值设置为可用内存的最大值的80%。
Tomcat默认可以使用的内存为128MB，在较大型的应用项目中，这点内存是不够的，需要调大。
Windows 下，在文件{tomcat_home}/bin/catalina.bat，Unix下，在文件{tomcat_home}/bin/catalina.sh的前面，增加如下设置：
JAVA_OPTS='-Xms【初始化内存大小】 -Xmx【可以使用的最大内存】'
需要把这个两个参数值调大。例如：
JAVA_OPTS='-Xms256m -Xmx512m'
表示初始化内存为256MB，可以使用的最大内存为512MB。
另外需要考虑的是Java提供的垃圾回收机制。虚拟机的堆大小决定了虚拟机花费在收集垃圾上的时间和频度。收集垃圾可以接受的速度与应用有关，应该通过分析实际的垃圾收集的时间和频率来调整。如果堆的大小很大，那么完全垃圾收集就会很慢，但是频度会降低。如果你把堆的大小和内存的需要一致，完全收集就很快，但是会更加频繁。调整堆大小的的目的是最小化垃圾收集的时间，以在特定的时间内最大化处理客户的请求。在基准测试的时候，为保证最好的性能，要把堆的大小设大，保证垃圾收集不在整个基准测试的过程中出现。
如果系统花费很多的时间收集垃圾，请减小堆大小。一次完全的垃圾收集应该不超过 3-5 秒。如果垃圾收集成为瓶颈，那么需要指定代的大小，检查垃圾收集的详细输出，研究 垃圾收集参数对性能的影响。一般说来，你应该使用物理内存的 80% 作为堆大小。当增加处理器时，记得增加内存，因为分配可以并行进行，而垃圾收集不是并行的。
