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。
tomcat启动时SessionIdGeneratorBase.createSecureRandom耗时5分钟的问题通常情况下，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。
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？