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使用ab工具对spring cloud的zuul进行压力测试，我的网关只有验证token的逻辑，如果token不存在返回一个提示。但是测试时发现qps（这里也可以理解为tps）只有400左右。但是对于应用广泛的开源组件，这显然是未优化过的。

使用jconsole进行观察

jconsole是jdk自带的工具。

在起动时添加参数

 -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false  -Dcom.sun.management.jmxremote.port=2099 -Djava.rmi.server.hostname=192.168.50.5

发现内存和cpu都没有出现异常。观察线程，发现不论我的并发是多少，实际运行的线程也就1或2个，这显然是不对的。于是我开始怀疑是不是我的ab工具或者网络配置的不对。

1、把ab工具装到了centos7系统本机上，同时进行了以下调整。

（1）ulimit -SHn 65535

（2）修改/ect/sysctl.conf

#添加
net.ipv4.tcp_syncookies=0
net.ipv4.tcp_tw_reuse=1
net.ipv4.tcp_tw_recycle=1
net.nf_conntrack_max=100000
net.netfilter.nf_conntrack_max=100000

（3）修改服务器上的/etc/sysctl.conf

#添加
net.ipv4.tcp_syncookies=0
net.ipv4.tcp_tw_reuse=1
net.ipv4.tcp_tw_recycle=1

现在qps已经达到了1000多，但是还不很理想。

2、使用jprofiler和jstack找到新的瓶颈

通过在windows上安装jprofiler9, 在服务器上也安装了jprofiler9（版本要一致，以在从这里下载https://download.csdn.net/download/chs007chs/10930102），这样我就可以在我的windows机器上通过界面连接服务器上的jvm进程，这里发现在压测时有线程blocked的情况，于是通过jstack工具dump在线程快照，发现是logback日志写入文件的线程造成了阻塞。
于是修改日志配置文件：

<appender name="info_file" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <file>${log.path}/${application.name}/info.log</file>
        <append>true</append>
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
            <fileNamePattern>${log.path}/${application.name}/%d{yyyy-MM-dd}/info/info-%i.zip</fileNamePattern>
            <maxFileSize>50MB</maxFileSize>
            <maxHistory>7</maxHistory>
            <totalSizeCap>2GB</totalSizeCap>
        </rollingPolicy>
        <encoder>
            <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} [%p] [%t] %c - %m%n</pattern>
        </encoder>
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <level>INFO</level>
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
    </appender>
 
    <appender name="warn_file" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <file>${log.path}/${application.name}/warn.log</file>
        <append>true</append>
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
            <fileNamePattern>${log.path}/${application.name}/%d{yyyy-MM-dd}/warn/warn-%i.zip</fileNamePattern>
            <maxFileSize>50MB</maxFileSize>
            <maxHistory>15</maxHistory>
            <totalSizeCap>2GB</totalSizeCap>
        </rollingPolicy>
        <encoder>
            <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} [%p] [%t] %c - %m%n</pattern>
        </encoder>
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <level>WARN</level>
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
    </appender>
 
    <appender name="error_file" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <file>${log.path}/${application.name}/error.log</file>
        <append>true</append>
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
            <fileNamePattern>${log.path}/${application.name}/%d{yyyy-MM-dd}/error/error-%i.zip</fileNamePattern>
            <maxFileSize>50MB</maxFileSize>
            <maxHistory>15</maxHistory>
            <totalSizeCap>2GB</totalSizeCap>
        </rollingPolicy>
        <encoder>
            <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} [%p] [%t] %c - %m%n</pattern>
        </encoder>
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <level>ERROR</level>
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
    </appender>
 
    <appender name="async_info_file" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender">
        <discardingThreshold>0</discardingThreshold>
        <queueSize>512</queueSize>
        <appender-ref ref="info_file"/>
    </appender>
 
    <appender name="async_warn_file" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender">
        <discardingThreshold>0</discardingThreshold>
        <queueSize>512</queueSize>
        <appender-ref ref="warn_file"/>
    </appender>
 
    <appender name="async_error_file" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender">
        <discardingThreshold>0</discardingThreshold>
        <queueSize>512</queueSize>
        <appender-ref ref="error_file"/>
    </appender>

通过使用异步日志后，不再出现线程阻塞的情况，继续使用jprofiler观察，在CPU View->Call Tree中发现，在我自定义的zuulFilter中使用fastjson进行序列化时比较耗cpu，于是重新修改了自定义zuulfilter，减少了fastjson的使用。最后，qps在3000左右，其本满足了我的预期。