IHS性能调优参数设置经验总结1

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1.1文档分类

经验总结?IHS性能调优参数的设置

1.2关键字/Tag

WAS6.0IHS负载均衡

1.3摘要

在某单位的某项目中，AIX环境WAS6.0集群环境下，前端的集群分发使用的是IHS(IBMHttpServer)，在loadrunner的压力测试中，针对于IHS负载不均、不能响应请求等问题，作了一些性能调优参数设置方面的工作。本文会围绕这些相关参数的设置展开，来说明这些参数的意义以及参数之间的关联关系，并如何通过合理的参数设置来解决负载均衡且稳定的问题，最终达到IHS性能优化的目的。

1.4定义、首字母缩写词及缩略语

IHS——IBMHttpServer

2具体内容

2.1workerMPM和IHS基本原理

1.workerMPM是多进程多线程的混合模式，使用线程来处理请求，可以获得处理海量请求，由于每个进程都要占用独立的内存单元，所以多进程耗内存，由于多线程是共享内存单元的，所以省内存，但是由于一个进程中的一个线程死掉，整个进程会死掉，所以多线程具有不稳定性，以多进程和多线程的结合，即服务器建立多个子进程，每个

子进程有建立多个线程，以获得基于进程服务器的稳定性。

2．IHS就是基于workerMPM的模式，其工作原理是IHS根据负载的状况，增加或减少进程数量，一个单独的父控制进程负责管理（建立或删除）子进程，每个子进程可以建立多个服务线程和一个监听线程，监听线程监听请求并转发给服务线程处理。

2.2参数说明

参数设置文件路径：

IHS的参数配置文件：{IHS_HOME}/conf/httppd.conf重点内容：

#

#KeepAlive:Whetherornottoallowpersistentconnections(morethan#onerequestperconnection).Setto\#

KeepAliveOn#

#MaxKeepAliveRequests:Themaximumnumberofrequeststoallow

#duringapersistentconnection.Setto0toallowanunlimitedamount.#Werecommendyouleavethisnumberhigh,formaximumperformance.#

MaxKeepAliveRequests0#

#KeepAliveTimeout:Numberofsecondstowaitforthenextrequestfromthe#sameclientonthesameconnection.#

KeepAliveTimeout16##

##Server-PoolSizeRegulation(MPMspecific)##

#workerMPM

#ThreadLimit:maximumsettingofThreadsPerChild#ServerLimit:maximumsettingofStartServers

#StartServers:initialnumberofserverprocessestostart#MaxClients:maximumnumberofsimultaneousclientconnections

#MinSpareThreads:minimumnumberofworkerthreadswhicharekeptspare#MaxSpareThreads:maximumnumberofworkerthreadswhicharekeptspare

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#ThreadsPerChild:constantnumberofworkerthreadsineachserverprocess#MaxRequestsPerChild:maximumnumberofrequestsaserverprocessserves

ThreadLimit2000ServerLimit500StartServers50MaxClients2000MinSpareThreads25MaxSpareThreads200ThreadsPerChild1000MaxRequestsPerChild0参数说明：

1.keepAlive

keepAlive从英文的页面翻译看，是指在一次连接中是否允许处理多于一个的请求，即为持久连接，其配置决定了处理完客户端的HTTP请求后是否关闭TCP连接，即客户端访问后，是否始终保持连接，从而客户端假使还有请求，则会继续在这次连接中完成，而不需要重新建立新的TCP连接，这个可以减少客户端反复创立TCP连接和关闭TCP连接的时间，从而加速客户端的访问。On为开启，即持久化连接，Off为关闭，即一次连接，一个请求，下一个请求要重新建立TCP连接。

KeepAliveOn和KeepAliveOff对比KeepAliveOn优点缺点相对比较消耗内存，由于每个连接都是减少客户端反复创立TCP连接和一个独立的进程，假使每次的连接都是关闭TCP连接的时间，客户端的访长连接，那么多个用户并发访问时，多问速度十分快个同时的连接同时造成多个进程，多个长时间的进程消耗的内存都不释放，那么这段时间内存消耗比较大Off每次连接都是短连接，即每次请求后，由于每次请求都需要和服务器建马上释放内存，在一段时间内存的消耗立TCP连接和关闭TCP连接，所以总和比较小服务器会多消耗一些CPU,客户端的访问速度较慢从上面的对比来看，假使服务器内存比较多，而且用户在连接服务器后，持续的进行好多操作，发出好多请求，那么建议KeepAliveOn。

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从配置文件中还会发现两个配置参数：MaxKeepAliveRequests为一个连接允许的最大请求数，即在建立一个连接后，没有超时（KeepAliveTimeout参数）的时间内，允许最大的请求数，这个一般设置为0，即无限制，不过建议在安全性很好的网站，或者内网设置为0，假使安全性不是很好，很简单被攻击（短时间内并发无数个请求，直到耗尽内存）。

4．StartServers是服务器启动时，服务器初始化的子进程数ThreadsPerChild是每个子进程可以建立的线程数ServerLimit是服务器可以创立最多的子进程数ThreadLimit是每个进程允许建立最多线程数MaxClients是IHS可以并行承受的最大请求数

MinSpareThreads和MaxSpareThreads是一个进程所设置的空闲线程的范围，假使请求到来时，已经在这个范围内，IHS会一边提供空闲线程处理请求，一边新建新的进程和线程，即MinSpareThreads和MaxSpareThreads起到一个缓冲的作用，不会让请求到来时，线程突然已经用完，需要等待新的进程和线程的创立

MaxRequestsPerChild设置的是每个子进程可处理的最大请求数

2.3参数配置

理解了上面的概念，就比较简单设置这些参数

1.MaxClients既然是IHS可以并行承受的最大请求数，那么就是配置参数的入口，假设系统平日并发的用户量一定，那么MaxClients的值就是该值

2.StartServers是服务器初始化的子进程数，ThreadsPerChild是每个进程可以建立的线程数，那么StartServers*ThreadsPerChild是服务器初始化时的总的线程数，这个值必需大于等于MaxClients，才能满足用户并发请求数

3.MaxClients必需是ThreadsPerChild的整数倍，否则IHS将会自动调理到一个相应值（可能是个非期望值）

4．假使keepAlive开启，为keepAliveon，那么一个用户连接服务器后的第一个请求便会占用一个服务线程，假使MaxClients个并发用户同时向服务器第一次发出请求，那么StartServers*ThreadsPerChild个线程是能够满足这些请求的，但是假使这些用户建立连接后，在KeepAliveTimeout范围内连续请求，那么就需要建立更多的子进

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程和线程，因此ThreadLimit和ServerLimit值与KeepAliveTimeout范围内连续用户的请求数关系密切，假设这么多并发用户每一个用户在KeepAliveTimeout范围内连续用户的请求数为20，那么ThreadLimit*ServerLimit的值就必需是StartServers*ThreadsPerChild值的20倍，ThreadLimit和ServerLimit的值分派时，不能让其中任一值设定的太大，另一个值设定的太小，由于这个关系是进程和线程的关系，多线程和多进程的结合，讲求的是平衡，因此这两个值的可以预先设置，然后在通过几轮loadrunner压力测试，找到让IHS比较稳定的ThreadLimit值和ServerLimit的值

2.4结合场景的实例

场景：在某单位的某项目项目中，在做loadrunner压力测试时，用户的并发量为1900，一轮（用户登陆到退出，期间有其他的操作请求）测试间隔为半分钟，一轮测试中各请求之间没有等待时间。

根据场景设定参数：

1．由于该系统是内网，比较安全，所以采用keepAliveon，KeepAliveTimeout设定为16，MaxKeepAliveRequests设置为0

2．根据keepAliveon和用户的并发量为1900，MaxClients设定为20003．根据上面的配置，StartServers设定为50，ThreadsPerChild设定为1000，StartServers*ThreadsPerChild＝50000>1900,MaxClients是ThreadsPerChild的2倍（整数倍）

4．一轮测试中各请求之间没有等待时间