合理配置线程池参数

线程池是微服务的主要业务处理单元，合理的规划线程池不仅可以最大限度提升系统性能，还能防止异常情况导致系统无法给正常用户提供服务。线程池优化和业务自身的性能有很大关系，不同的场景参数设置不同，需要具体分析。下面分两种场景介绍。开始之前需要对业务的性能做一些基本的摸底，对常见的接口进行测试，查看时延。

业务性能很好的情况。

即非并发场景，接口的平均时延小于10ms。

业务性能很好的时候，为了让业务系统具备更好的可预测性，防止JVM垃圾回收、网络波动、突发流量等对系统的稳定性造成冲击，需要能够快速丢弃请求，并配合重试等措施，以保障波动情况下系统性能可预测，同时不会出现偶然的业务失败，影响体验。

连接数和超时设置

# 服务端verticle实例数，保持默认值即可。建议配置为8~10。
servicecomb.rest.server.verticle-count: 10
# 最大连接数限制。默认值为 Integer.MAX_VALUE。可以结合实际情况估算最大值，使系统具备更好的韧性。
servicecomb.rest.server.connection-limit: 20000
# 连接闲置时间。默认值60秒，一般不需要修改
servicecomb.rest.server.connection.idleTimeoutInSeconds: 60
# 客户端verticle实例数，保持默认值即可。建议配置为8~10。
servicecomb.rest.client.verticle-count: 0
# 一个客户端与服务器建立的最大连接数为 verticle-count * maxPoolSize，不要超过线程数。
#  这里是 10*50=500. 实例非常多的场景，要减小单个实例的连接数。
servicecomb.rest.client.connection.maxPoolSize: 50
# 连接闲置时间。默认值30 秒，一般不需要修改，要小于服务端的连接闲置时间。
servicecomb.rest.client.connection.idleTimeoutInSeconds

业务线程池配置

# 线程池组数，建议 2~4
servicecomb.executor.default.group: 2
# 建议 50~200
servicecomb.executor.default.thread-per-group: 100
# 线程池排队队列大小，默认值为Integer.MAX_VALUE。高性能场景不要使用默认值，以快速丢弃请求
servicecomb.executor.default.maxQueueSize-per-group: 10000
# 队列最大等待时间，如果超过，理解丢弃请求的处理并返回。默认值为0。
# 高性能场景配置小的排队超时时间，快速丢弃请求
servicecomb.rest.server.requestWaitInPoolTimeout: 100
# 设置比较短的超时时间，快速丢弃请求， 但是不建议这个值小于1秒，可能导致很多问题。
servicecomb.request.timeout=5000

业务性能不那么好的情况。

即非并发场景，接口的平均时延大于100ms。时延高通常是由于业务代码存在IO、资源等等待，CPU利用率上不去导致的。如果是由于计算复杂导致的，调优会变得复杂。

当业务性能不太好的时候，下面几个参数值需要调大，否则业务会大量阻塞。业务性能不好，通过调大参数能够保证系统的吞吐量，应对突发流量来临时带来的业务失败。不过这个是以牺牲用户体验为代价的。

# 服务端连接闲置时间。
servicecomb.rest.server.connection.idleTimeoutInSeconds: 120000
# 客户端连接闲置时间。
servicecomb.rest.client.connection.idleTimeoutInSeconds: 90000
# 线程池组数。
servicecomb.executor.default.group: 4
# 线程池大小。
servicecomb.executor.default.thread-per-group: 200
# 线程池排队队列大小，性能不好的情况下需要排队
servicecomb.executor.default.maxQueueSize-per-group: 100000
# 配置较大的超时时间
servicecomb.rest.server.requestWaitInPoolTimeout: 10000
servicecomb.request.timeout=30000

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