深入拆解Tomcat & Jetty：性能优化
一、Tomcat 的关键指标
Tomcat 的关键指标有吞吐量、响应时间、错误数、线程池、CPU 以及 JVM 内存。
二、如何对 Tomcat 进行调优
Tomcat 的调优涉及 I/O 模型和线程池调优、JVM 内存调优以及网络优化等。
所谓的 I/O 调优指的是选择 NIO、NIO.2 还是 APR，而线程池调优指的是给 Tomcat 的线程池设置合适的参数，使得 Tomcat 能够又快又好地处理请求。
本章节需登录后查看完整内容，当前为预览。
登录后阅读全文Course Curriculum
1
编程根基：数据结构、算法与系统基础
掌握常用数据结构与算法思想，理解操作系统进程/内存管理及网络 TCP/IP 模型，为后续性能分析、并发设计和系统调优提供底层认知支撑。
2
Java 内核：JVM 与并发编程
深入 JVM 内存布局、垃圾回收机制与 Java 内存模型，熟练使用并发工具类与锁原语，写出线程安全、低延迟、可诊断的高性能 Java 代码。
3
框架与 I/O：Spring、Netty 与 Web 容器
理解 Spring Boot 自动装配、AOP 与事务原理，掌握 Netty Reactor 模型及 Tomcat 连接处理机制，构建高内聚、易扩展的应用服务层。
4
高性能中间件：消息、缓存与存储
熟练运用 MySQL 索引/事务、Redis 缓存策略、Kafka/RocketMQ 消息可靠性，以及 ZooKeeper 分布式协调，搭建稳定、解耦的分布式数据底座。
5
架构能力：高可用、DDD 与系统设计
基于领域驱动设计划分限界上下文，结合限流、熔断、多活容灾等手段，设计可演进、可观测、故障自愈的大规模业务系统。
Speaker
Songran Zhang
@Qwen Studio
Songran Zhang is AI Agent architect at Qwen, a speaker, and an author. Over the past 15 years, he's mastered architectures from cloud-native systems to AI-powered LLM platforms, building deep technical expertise across large-scale, high-availability systems.
