4C8G tomcat支持万QPS的参数配置

要支持万级的 QPS，需要考虑多个方面进行优化，包括服务器硬件配置、应用程序的设计和部署、Tomcat 配置等等。

以下是一些可以考虑的参数配置：

1. Tomcat 的线程池配置：可以通过修改 Tomcat 的 server.xml 文件中的 Connector 标签的属性，比如 maxThreads、acceptCount、minSpareThreads 等，来优化 Tomcat 的线程池配置。

2. JVM 的参数配置：可以通过设置 JVM 的参数，比如-Xmx、-Xms、-XX:NewRatio、-XX:+UseConcMarkSweepGC 等，来优化 JVM 的内存和垃圾回收机制。

3. 数据库连接池的配置：可以通过使用高性能的数据库连接池，比如 HikariCP、Druid 等，来优化数据库连接的性能和并发能力。

4. 应用程序的设计和部署：需要考虑应用程序的设计和部署方式，比如使用缓存、优化数据库查询、使用分布式架构等等，来提高应用程序的性能和并发能力。

需要注意的是，以上的参数配置只是一些优化的参考，具体的优化方式需要根据实际情况进行调整。同时，要注意对服务器硬件配置进行升级，比如增加 CPU 核数、内存、磁盘空间等等，以提高服务器的性能和并发能力。

相关问题

单副本支持5万qps的java demo

单副本支持5万QPS的Java demo可以通过以下步骤实现：

1. 数据库优化：首先，对于高QPS的应用程序，选择高性能的数据库非常重要。可以考虑使用高性能、可伸缩性强的数据库，如MySQL Cluster或Cassandra。另外，可以通过调整数据库的缓存大小、索引优化、分表等方式来提升数据库的性能。

2. 垂直扩展：通过增加服务器的处理能力来提高QPS。可以使用更高性能的硬件、使用多核处理器、增加内存容量等方式来提升单个服务器的处理能力。

3. 并发处理：使用多线程或线程池的方式来实现并发处理。通过将请求分发给多个线程来提高系统的并发能力。

4. 缓存机制：将查询结果缓存起来，避免重复查询数据库。可以使用内存数据库如Redis或使用缓存框架如Ehcache来实现缓存机制。

5. 异步处理：将耗时的操作（如网络请求、IO操作）采用异步方式进行处理，以提高系统的并发能力。

6. 代码优化：对关键代码进行优化，例如避免不必要的循环、减少对象创建和销毁等，以提高代码的执行效率和系统的响应速度。

7. 负载均衡：通过负载均衡器将请求分发到多个副本上，以提高系统的并发能力和可靠性。

通过以上的优化和调整，可以将单副本的Java demo的QPS提升到5万。需要注意的是，实际的性能还受到许多因素的影响，如网络带宽、硬件设备状况、代码质量等，因此要全面考虑系统的各个方面，并综合优化才能达到目标QPS。

单台tomcat的QPS

单台tomcat的QPS会受多种因素的影响，包括硬件配置、业务场景、线程模型和网络模型等。不能一概而论地给出一个准确的数值。然而，通常情况下，单台tomcat的QPS可以在数千到数万之间。 不过，要注意的是，tomcat和redis处理的业务场景不同，所以tomcat的并发能力可能无法和redis相比。可以通过优化算法、线程模型和网络模型等手段来提升tomcat的性能，但无法使其达到与redis相同的高性能水平。 [3<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [(转)并发-Tomcat线程-QPS的思考](https://blog.csdn.net/AAA821/article/details/113547480)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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