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11. 数据库/Tomcat优化

Tomcat本身的参数你一般会怎么调整

一、Tomcat 本身优化

Tomcat 的自身参数的优化，这块很像 ApacheHttp Server。修改一下 xml 配置文件中的参数，调整最大连接数，超时等。此外，我们安装 Tomcat 时，优化就已经开始了

1、工作方式选择
为了提升性能，首先就要对代码进行动静分离，让 Tomcat 只负责 jsp 文件的解析工作。如采用 Apache 和 Tomcat 的整合方式，他们之间的连接方案有三种选择，JK、http_proxy 和 ajp_proxy。相对于 JK 的连接方式，后两种在配置上比较简单的，灵活性方面也一点都不逊色。但就稳定性而言不像JK 这样久经考验，所以建议采用 JK 的连接方式。

2、Connector 连接器的配置
之前文件介绍过的 Tomcat 连接器的三种方式： bio、nio 和 apr，三种方式性能差别很大，apr 的性能最优， bio 的性能最差。而 Tomcat 7 使用的 Connector 默认就启用的 Apr 协议，但需要系统安装 Apr 库，否则就会使用 bio 方式。

3、配置文件优化
配置文件优化其实就是对 server.xml 优化，可以提大大提高 Tomcat 的处理请求的能力，下面我们来看 Tomcat 容器内的优化。

默认配置下，Tomcat 会为每个连接器创建一个绑定的线程池（最大线程数 200），服务启动时，默认创建了 5 个空闲线程随时等待用户请求。

maxThreads :Tomcat 使用线程来处理接收的每个请求，这个值表示 Tomcat 可创建的最大的线程数，默认值是 200

minSpareThreads：最小空闲线程数，Tomcat 启动时的初始化的线程数，表示即使没有人使用也开这么多空线程等待，默认值是 10。

maxSpareThreads：最大备用线程数，一旦创建的线程超过这个值，Tomcat 就会关闭不再需要的 socket 线程。

URIEncoding：指定 Tomcat 容器的 URL 编码格式，语言编码格式这块倒不如其它 WEB 服务器软件配置方便，需要分别指定。

connnectionTimeout： 网络连接超时，单位：毫秒，设置为 0 表示永不超时，这样设置有隐患的。通常可设置为 30000 毫秒，可根据检测实际情况，适当修改。

enableLookups： 是否反查域名，以返回远程主机的主机名，取值为：true 或 false，如果设置为false，则直接返回IP地址，为了提高处理能力，应设置为 false。

disableUploadTimeout：上传时是否使用超时机制。

connectionUploadTimeout：上传超时时间，毕竟文件上传可能需要消耗更多的时间，这个根据你自己的业务需要自己调，以使Servlet有较长的时间来完成它的执行，需要与上一个参数一起配合使用才会生效。

acceptCount：指定当所有可以使用的处理请求的线程数都被使用时，可传入连接请求的最大队列长度，超过这个数的请求将不予处理，默认为100个。

keepAliveTimeout：长连接最大保持时间（毫秒），表示在下次请求过来之前，Tomcat 保持该连接多久，默认是使用 connectionTimeout 时间，-1 为不限制超时。

maxKeepAliveRequests：表示在服务器关闭之前，该连接最大支持的请求数。超过该请求数的连接也将被关闭，1表示禁用，-1表示不限制个数，默认100个，一般设置在100~200之间。

compression：是否对响应的数据进行 GZIP 压缩，off：表示禁止压缩；on：表示允许压缩（文本将被压缩）、force：表示所有情况下都进行压缩，默认值为off，压缩数据后可以有效的减少页面的大小，一般可以减小1/3左右，节省带宽。

compressionMinSize：表示压缩响应的最小值，只有当响应报文大小大于这个值的时候才会对报文进行压缩，如果开启了压缩功能，默认值就是2048。

compressableMimeType：压缩类型，指定对哪些类型的文件进行数据压缩。

二、JVM 优化

Tomcat 启动命令行中的优化参数，就是 JVM 的优化 。Tomcat 首先跑在 JVM 之上的，因为它的启动其实也只是一个 java 命令行，首先我们需要对这个 JAVA 的启动命令行进行调优。不管是 YGC 还是 Full GC，GC 过程中都会对导致程序运行中中断，正确的选择不同的 GC 策略，调整 JVM、GC 的参数，可以极大的减少由于 GC 工作，而导致的程序运行中断方面的问题，进而适当的提高 Java 程序的工作效率。但是调整 GC 是以个极为复杂的过程，由于各个程序具备不同的特点，如：web 和 GUI 程序就有很大区别（Web可以适当的停顿，但GUI停顿是客户无法接受的），而且由于跑在各个机器上的配置不同（主要 cup 个数，内存不同），所以使用的 GC 种类也会不同。

如果查询很慢，你会想到的第一个方式是什么？索引是干嘛的?

参考：https://www.cnblogs.com/boothsun/p/8970952.html

MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。
B树的加强版，B+树与B树的差异在于

有n棵子树的节点含有n个关键字（也有认为是n-1个关键字）。

所有的关键字全部存储在叶子节点上，且叶子节点本身根据关键字自小而大顺序连接。

非叶子节点可以看成索引部分，节点中仅含有其子树（根节点）中的最大（或最小）关键字。

B+树的特性如下：

所有关键字都存储在叶子节上，且链表中的关键字恰好是有序的。

不可能非叶子节点命中返回。

非叶子节点相当于叶子节点的索引，叶子节点相当于是存储（关键字）数据的数据层。

更适合文件索引系统。

在B+Tree的每个叶子节点增加一个指向相邻叶子节点的指针，就形成了带有顺序访问指针的B+Tree。做这个优化的目的是为了提高区间访问的性能

分布式事务

消息中间件的分布式事务：https://www.jianshu.com/p/66b7f60492a0

分布式事务：https://blog.csdn.net/qq_27384769/article/details/79303942

分库分表有没有做过？线上的迁移过程是怎么样的？如何确定数据是正确的？

分库分表：https://www.cnblogs.com/butterfly100/p/9034281.html

线上的数据迁移：https://blog.csdn.net/bjweimengshu/article/details/79984090

讲一下怎么使用分布式锁

分布式锁的三种实现方式：

1. 基于数据库：1）利用唯一索引约束；2）利用数据库自带排他锁

2. 基于缓存：利用setnx()返回值

   1. SETNX
      SETNX key val：当且仅当key不存在时，set一个key为val的字符串，返回1；若key存在，则什么都不做，返回0。
   2. expire
      expire key timeout：为key设置一个超时时间，单位为second，超过这个时间锁会自动释放，避免死锁。
   3. delete
      delete key：删除key

3. 基于ZooKeeper：1）利用ZooKeeper同一个目录下只能有一个唯一文件名；2）利用ZooKeeper分布式锁客户端Curator

   1. 创建一个目录mylock；
   2. 线程A想获取锁就在mylock目录下创建临时顺序节点；
   3. 获取mylock目录下所有的子节点，然后获取比自己小的兄弟节点，如果不存在，则说明当前线程顺序号最小，获得锁；
   4. 线程B获取所有节点，判断自己不是最小节点，设置监听比自己次小的节点；
   5. 线程A处理完，删除自己的节点，线程B监听到变更事件，判断自己是不是最小的节点，如果是则获得锁。

注：需要考虑的因素：单点、可重入、阻塞、失效时间

推荐一个Apache的开源库Curator，它是一个ZooKeeper客户端，Curator提供的InterProcessMutex是分布式锁的实现，acquire方法用于获取锁，release方法用于释放锁。

优点：具备高可用、可重入、阻塞锁特性，可解决失效死锁问题。

缺点：因为需要频繁的创建和删除节点，性能上不如Redis方式。

Mysql索引的分类(Btree, hash)，各自使用什么情况

B-Tree 索引的特点（Btree的查找原理：https://blog.csdn.net/u013967628/article/details/84305511）

B-tree 索引可以用于使用 =, >, >=, <, <= 或者 BETWEEN 运算符的列比较。如果 LIKE 的参数是一个没有以通配符起始的常量字符串的话也可以使用这种索引。

Hash 索引的特点

Hash 索引只能够用于使用 = 或者 <=> 运算符的相等比较(但是速度更快)。Hash 索引不能够用于诸如 < 等用于查找一个范围值的比较运算符。依赖于这种单值查找的系统被称为 "键-值存储"；对于这种系统，尽可能地使用 hash 索引。

说说Myisam, Innodb区别

• MyISAM存储引擎：不支持事务、也不支持外键，优势是访问速度快，对事务完整性没有 要求或者以select，insert为主的应用基本上可以用这个引擎来创建表
• InnoDB存储引擎：该存储引擎提供了具有提交、回滚和崩溃恢复能力的事务安全。但是对比MyISAM引擎，写的处理效率会差一些，并且会占用更多的磁盘空间以保留数据和索引。
  InnoDB存储引擎的特点：支持自动增长列，支持外键约束

如果并发很大，你对数据的正确性怎么保证

乐观锁的方案，在数据库记录行上加上version字段，读取的时候取出version，更新的时候带上version为条件，同时version+1，如果更新失败，说明别人修改过了，需要重新读取数据，再让用户重新操作后更新

第二种：分布式锁，redis、zookeeper等

悲观锁(Pessimistic Lock), 顾名思义，就是很悲观，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。

乐观锁(Optimistic Lock), 顾名思义，就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量，像数据库如果提供类似于write_condition机制的其实都是提供的乐观锁。

共享锁和排他锁

共享锁：共享锁又称读锁，是读取操作创建的锁。如果事务T对数据A加上共享锁后，则其他事务只能对A再加共享锁，不能加排他锁。获准共享锁的事务只能读数据，不能修改数据。

使用：SELECT ... LOCK IN SHARE MODE;

排他锁：排他锁又称写锁，如果事务T对数据A加上排他锁后，则其他事务不能再对A加任任何类型的封锁。获准排他锁的事务既能读数据，又能修改数据。

使用：SELECT ... FOR UPDATE;