1 背景
我们在一个中间层的应用中使用了Servlet 3.0新增的异步特性。期望能提高应用的并发处理能力。不过在压力测试中发现，并发能力并没有相应的提高。
查看目标机器CPU，内存使用率都不高。看起来并没有发掘出机器的潜力。从现象来看，应该是连接数的限制，请求并没有到达处理线程。于是查看应用
容器Tomcat手册及配置说明，几个有趣的参数影响着系统的吞吐量。
2原理
2.1. 概要
Tomcat大致分为两个部分，Connector组件及Container组件。Connector组件负责控制入口连接，并关联着一个Executor。Container负责Servlet容器的实现，Executor负责具体的业务逻辑，如Servlet的执行。一个请求到达服务器后，经过以下关键几步，参见图1：
OS与客户端握手并建立连接，并将建立的连接放入完成队列，不妨叫Acceptor Queque。这个队列的长度就是Connector的acceptCount值。
Tomcat中的acceptor线程，不断从Acceptor Queque中获取连接。
Acceptor Queque队列中没有连接，Acceptor线程继续监视
Acceptor Queque队列中有新连接，Acceptor线程将检查当前的连接数是否超过了maxConnections
如果超过maxConnections，则阻塞。直到连接数小于maxConnections，acceptor线程将请求交由Executor负责执行。
Executor将分配worker线程来处理请求数据的读取，处理（servlet的执行）以及响应。
2.2. 参数
acceptCount
acceptCount 实际上是Bind Socket时候传递的backlog值，在linux平台下含义是已经建立连接还没有被应用获取的连接队列最大长度。此时，如果请求个数达到了acceptCount，新进的请求将抛出refuse connection.
maxConnections:
顾名思义，即Tomcat允许的同时存在的最大连接数。默认BIO模式下，这个数值等于maxThreads，即最大线程数。超过这个值后，acceptor线程被Block。新进入的连接将由acceptCount控制。当当前连接数小于这个数值时，acceptor线程被唤醒，新的连接才能进入Executor执行。
executor
JDK缺省的ThreadPoolExecutor的逻辑是：
如果线程数小于coreThreadSize, 优先建立新线程。
如果线程数大于coreThreadSize小于maxThreadSize，将请求入队列等待。
队列满的时候，才扩充线程数直到maxThreadSize.
当队列满，同时线程数大于maxThreadSize时，抛出异常。
Tomcat对JDK的ThreadPoolExecutor默认行为做了修改。使用继承自无界队列的LinkedBlockingQueue的TaskQueue，并改写了其入队策略，是的tomcat的Executor具有以下特性。
只要线程不足，并且小于maxThreads, 优先建立新线程。而不是超过coreSize，先入队列。
Executor如果发生reject，则将任务继续加入队列。而默认队列的size是Integer.MAX_VALUE，因此不会Reject.
在配置中，Executor可以单独配置，并被整个Tomcat共享。如果不配置，则Connector组件将使用自己默认的实现。
maxThreads
Worker线程的最大值。每当一个请求进来时，如果当前线程数小于这个值，则创建新的线程。如果大于这个值，则查找空闲线程。如果没有空闲线程，则被Block住。
protocol
可以有三个取值，BIO,NIO, APR。BIO使用阻塞Socket实现，一个连接一个线程的模型。NIO使用的时候非阻塞socket实现。APR是apache实现的一个夸平台的库，也是apache http服务以来的核心网络组件。
2.3. 总结
以上介绍的几个参数之间存在着微妙的关系。一方面可以限制过多的请求来保护系统资源，另一方面提供缓冲队列来提高系统的吞吐量。在低并发条件下，默认值基本满足要求。而在高并发的情况下，就需要根据具体的计算资源，评估以上参数的设置，来充分调动计算资源。
3 应用
3.1. 默认值的效果
背景中的case除了使用异步Servlet，后端依赖的服务也全部采用异步调用。即在tomcat的woker线程中，没有任何阻塞,只是做纯粹的本地CPU计算, 为了模拟服务失败的情况，后端服务被mock住，并随机sleep 0~3s。初次使用了tomcat的默认设置(具体值参见后表中第1条)。由于后端woker线程很快（发送异步请求后就结束了），一个线程在1s内可以处理多于一个的请求。此时，如果maxConnections等于maxThreads 的值，很显然不能完全激活全部工作线程。如图2：
300个线程，只能达到140左右的吞吐量，tomcat worker线程只有17个上下，平均响应时间已经2s多了(理论上正常平均应该1.5s)，继续增加线程，返回异常，说明已经达到了极限值。可以理解为，在异步情况下，20个worker线程每秒就能处理140个请求。
3.2. maxConnection的应用
为了将worker线程打满，同时对后端的异步服务有足够的信心，逐步将maxConnection调整到2000，使用2000个并发打压。此时200个worker线程都工作了。吞吐量已经达到了1308（如图3），此时应该是应用最大吞吐量了。至此，初步达到了预期效果。
3.3. NIO Connector的应用
还有个NIO Connector，看到名字就是支持异步的IO了，在其它参数不变的情况下，换成NIO Connector。如图4所示，在吞吐量基本不变的情况下，线程数基本减少了一半。
在启用NIO Connector，servlet及后端调用不异步的话，如图所示5，显然吞吐量上不去，而且还有所下降。
4 总结
为了充分发挥tomcat的潜能，需要综合评估这几个重要参数。当worker线程处理足够快的时候，可以适当提高maxConnections值，以便更多的请求得到处理。
反之，如果后端线程处理较慢，则可考虑减少maxConnections及QueueSize,避免请求堆积而造成请求超时。另外NIO能更高效处理网络连接及请求。在全栈异步的情况下，能有效减少Worker线程数。
