原地址 https://www.cnblogs.com/devilwind/p/6902037.html
今天在新环境里部署tomcat, 刚开始启动很快，关闭之后再启动，却发现启动日志打印到
00:25:14.144 [localhost-startStop-1] INFO o.s.web.context.ContextLoader - Root WebApplicationContext: initialization completed in 6287 ms
一直hold着，tomcat程序也无法访问，以为是程序哪里配置错了，找了半天，甚至把spring的配置加载完全去掉才能启动，why, 程序在开发环境可是刷刷刷就跑起来的
后来一直没管这程序过了几分钟去看日志，发现tomcat 程序才启动完毕，why?原来不是卡住，而是慢
用jstack 观察一下启动线程, 发现 C2 CompilerThread 占用cpu很高, 同时 org.apache.catalina.util.SessionIdGeneratorBase.createSecureRandom这里读文件也产生阻塞，占用CPU也很高, 百度一下，以下转载其他人的两篇文章
发布或重启线上服务时抖动问题解决方案 http://www.cnblogs.com/LBSer/p/3703967.html
一、问题描述
在发布或重启某线上某服务时（jetty8作为服务器），常常发现有些机器的load会飙到非常高（高达70），并持续较长一段时间（5分钟）后回落（图1），与此同时响应时间曲线（图2）也与load曲线一致。注：load飙高的初始时刻是应用服务端口打开，流量打入时（load具体指什么可参考http://www.cnblogs.com/amsun/p/3155246.html）。
图1 发布时候load飙高
图2 发布时候响应时间飙高
二、问题排查方法
发布时对资源使用情况进行监控。
1）通过top -H -p 查找cpu使用率较高的线程，发现2129和2130这两个线程cpu使用较高。
图3 查找cpu使用率较高的线程
2）通过jstack打印栈信息，并将线程号2129和2130转换成16进制（printf "%x\n" 2129），分别为851和852，发现这两个线程是编译线程（表1）。此外当这两个线程cpu使用率降低后load以及响应时间也马上恢复了正常，时间点非常吻合。
表1 cpu使用率较高的两个线程详细信息
"C2 CompilerThread1" daemon prio=10 tid=0x00007fce48125800 nid=0x852 waiting on condition [0x0000000000000000] java.lang.Thread.State: RUNNABLE Locked ownable synchronizers: - None "C2 CompilerThread0" daemon prio=10 tid=0x00007fce48123000 nid=0x851 waiting on condition [0x0000000000000000] java.lang.Thread.State: RUNNABLE Locked ownable synchronizers: - None
三、现象解释
C2 CompilerThread线程项目启动初期cpu使用率那么高，它在干什么呢？
Java程序在启动的时候所有代码的执行都处于解释执行模式，只有在运行了一段时间后，根据代码方法执行的次数，或代码里循环的执行次数等达到一定的阈值才会编译成机器码，编译成机器码后执行效率会得到大幅提升，而随着执行时间进一步拉长，JVM的各种更高级的编译优化手段就会逐渐加上，例如if条件的执行状况，逃逸分析等。这里的C2 CompilerThread线程干的就是编译优化的活。
现在貌似可以解释之前的现象了。
在程序刚启动的时候，java还处于解释执行模式，因此服务效率很低，响应时间缓慢，处理得慢了，load自然也就高了。而当流量持续不断导入时，我们代码的很多方法执行次数不断增多，此时C2 CompilerThread线程不断收集优化信息，并且开始将一些热点代码优化编译成本地机器码，因此该线程的cpu使用率增高。而当C2 CompilerThread线程完成初始编译优化过程后，C2 CompilerThread线程的cpu使用率开始下降，与此同时优化后服务的性能大幅提升，服务响应时间也大大缩短，load也下降。
现在的症结在于编译优化过程持续时间较长，引起抖动。如何降低编译优化的持续时间呢？
四、解决思路
1）预热
如果在服务接受线上请求之前提前完成编译优化过程，那么将能避免此种抖动情况。一般的做法是预热，有两种方法：
a）程序主动预热：在启动完成后，程序主动的访问热点的代码，确保主要的热点代码已被编译成机器码后再放入流量，可通过-XX:+PrintCompilation来确认。
b）复制流量预热：通过tcpcopy软件拷贝一份线上nginx的流量进行预热，完成之后再导入线上流量。
2）启动多个线程进行编译优化
如果能加快编译优化速度，那也能降低解释执行阶段导致的抖动时间。因此可以多拿几个线程来做编译，加快达到高峰性能的速度。
可以使用-XX:CICompilerCount参数来设置编译线程数目，这个值默认是2（之前在栈里看到有两个编译线程），我们可以加到4。
3）采用多层编译
编译方式有三种：1）Client模式；2）Server模式；3）Tiered模式。我们服务默认是Server模式。
Server模式是采用c2高级编译的，会比较耗时且要运行一段时间才会触发编译。 Server模式的优点是编译后程序效率较高；
Client模式比较轻量也比较快触发（比Server模式触发快），编译优化后程序效率不如Server模式；
Tiered模式是Client模式和Server模式的折中，一开始会启用Client模式，可以在启动后更快的让部分代码先进入编译优化阶段，之后会启动Server模式，达到程序效率最大优化的目的。
Oracle JDK 7里的HotSpot VM已经开始有比较好的Tiered编译（tiered compilation）支持，可以设置参数-XX:+TieredCompilation来启动Tiered模式，java 8默认就是Tiered模式。
图4是到http://www.javaworld.com/article/2078635/enterprise-middleware/jvm-performance-optimization--part-2--compilers.html截取的不同编译方式的性能比较图，横坐标是时间，纵坐标是性能。可以看出Tired模式开始阶段性能与C1相当，当到达某一时刻后性能与C2相当。
图4 不同编译模式的性能比较
五、结果分析
简单起见采用方案2和方案3来进行优化。
采用方案2和3之后进行了多次发布，发布时除个别机器load达到10之外，基本没有过高现象（在2~4范围内），并且短时间(2分钟)内，load都会降到较合理水平（2左右），较发布时的load来看，比优化前要好很多。
方案2和方案3只是降低了抖动持续的时间以及抖动强度，并不能完全避免抖动。真正能避免抖动的方案应该是方案1，通过预热的方式实现平滑发布或重启
##########################################################################################################
通常情况下，tomcat启动只要2~3秒钟，突然有一天，tomcat启动非常慢，要花5~6分钟，查了很久，终于在这篇文章找到了解决方案，博主牛人啊。
原文参见：http://blog.csdn.net/chszs/article/details/49494701
Tomcat 8启动很慢，且日志上无任何错误，在日志中查看到如下信息：
Log4j:[2015-10-29 15:47:11] INFO ReadProperty:172 - Loading properties file from class path resource [resources/jdbc.properties] Log4j:[2015-10-29 15:47:11] INFO ReadProperty:172 - Loading properties file from class path resource [resources/common.properties] 29-Oct-2015 15:52:53.587 INFO [localhost-startStop-1] org.apache.catalina.util.SessionIdGeneratorBase.createSecureRandom Creation of SecureRandom instance for session ID generation using [SHA1PRNG] took [342,445] milliseconds.
原因
Tomcat 7/8都使用org.apache.catalina.util.SessionIdGeneratorBase.createSecureRandom类产生安全随机类SecureRandom的实例作为会话ID，这里花去了342秒，也即接近6分钟。
SHA1PRNG算法是基于SHA-1算法实现且保密性较强的伪随机数生成器。
在SHA1PRNG中，有一个种子产生器，它根据配置执行各种操作。
1）如果Java.security.egd 属性或securerandom.source属性指定的是”file:/dev/random”或”file:/dev/urandom”，那么JVM 会使用本地种子产生器NativeSeedGenerator，它会调用super()方法，即调用 SeedGenerator.URLSeedGenerator(/dev/random)方法进行初始化。
2）如果java.security.egd属性或securerandom.source属性指定的是其它已存在的URL，那么会调用SeedGenerator.URLSeedGenerator(url)方法进行初始化。
这就是为什么我们设置值为”file:///dev/urandom”或者值为”file:/./dev/random”都会起作用的原因。
在这个实现中，产生器会评估熵池（entropy pool）中的噪声数量。随机数是从熵池中进行创建的。当读操作时，/dev/random设备会只返回熵池中噪声的随机字节。/dev/random非 常适合那些需要非常高质量随机性的场景，比如一次性的支付或生成密钥的场景。
当熵池为空时，来自/dev/random的读操作将被阻塞，直到熵池收集到足够的环境噪声数据。这么做的目的是成为一个密码安全的伪随机数发生器，熵池要有尽可能大的输出。对于生成高质量的加密密钥或者是需要长期保护的场景，一定要这么做。
那么什么是环境噪声？
随机数产生器会手机来自设备驱动器和其它源的环境噪声数据，并放入熵池中。产生器会评估熵池中的噪声数据的数量。当熵池为空时，这个噪声数据的收集是比较花时间的。这就意味着，Tomcat在生产环境中使用熵池时，会被阻塞较长的时间。
解决
有两种解决办法：
1）在Tomcat环境中解决
可以通过配置JRE使用非阻塞的Entropy Source。
在catalina.sh中加入这么一行：-Djava.security.egd=file:/dev/./urandom 即可。
if [[ "$JAVA_OPTS" != *-Djava.security.egd=* ]]; then
JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -Djava.security.egd=file:/dev/./urandom"
fi
加入后再启动Tomcat，整个启动耗时下降到Server startup in 2912 ms。
2）在JVM环境中解决
打开$JAVA_PATH/jre/lib/security/java.security这个文件，找到下面的内容：
securerandom.source=file:/dev/urandom
替换成
securerandom.source=file:/dev/./urandom原文地址：https://www.cnblogs.com/jackcui/p/11504295.html