Openfire 是一个XMPP协议的IM Server。
Openfire使用mysql配合它不知所谓几乎无效的的Cache机制就注定无法支撑高并发，
所以第一步，将数据库切换为比较强一点的MongoDB。
但是MongoDB也是有问题的，在高并发时才会发现，MongoDB的锁表十分严重，
经过调查发现，MongoDB也比较坑爹，他是使用“全局锁”的，也就是说，你更新A表的时候，会锁住B表，数据更新后解锁。
所以作为实时查询数据库即使是使用MongoDB的master/slave模式依然不能胜任。
增加解决方案，缓存层，使用redis作为MongoDB的数据缓存，在访问时数据时，首先进入Cache层访问redis，如果没有，再去访问MongoDB，然后再回头填充Redis。
OK，数据源解决了，接下来确认需要在什么地方切入。
1，首先是将用户信息数据切换到MongoDB中。并停止Openfire自己的Roster服务，在管理控制台设置 xmpp.client.roster.active = false
2，AuthProvider，这里是登陆模块，可以继承接口重写一个属于自己的Provider。
重写authenticate方法，将登陆验证请求交给cache层。
3，离线信息的存储在之后也会成为负担，那么继承OfflineMessageStore类，重写属于自己的离线信息策略，将离线信息保存到Redis中。
4，重写状态更新的广播：PresenceUpdateHandler中的broadcastUpdate方法。
好了，这时候Openfire已经被修改的面目全非，但是效率已经不可同日而语了。
这时候还有一个问题，就是Openfire没有消息保障机制，也就是说，网络不稳定的时候，客户端异常断线，信息就会发送到空气中，
需要再发送信息的时候实现“握手机制”来保障信息的可靠性。不细说了，自己百度。
这时候Openfire的在线用户可以飚到6W无压力，但是死活上不去了，又被限制了。
在error.log中会发现类似 “open files too larger” 一类的错误，这些是linux系统参数：最大文件打开数。
在linux下执行ulimit -a就能观察最大的文件打开数，执行ulimit -n 350000设置为35万，然后kill掉openfire退出控制台，重新连接控制台使其生效，重新启动Openfire。
好吧，这时候用户量可以飙6W以上了。
XMPP服务器的测试工具，比较简单的可以使用tsung来实现，简单的配置，模拟成千上万的用户登陆，并且可以模拟HTTP等其他请求。
接下来就是单台服务器容量的问题了，我们服务器是Dell R710， 64G内存 16核CPU，15000转硬盘。
服务器在这种架构下在线用户数据在29W左右，几乎已经是单台Openfire封顶了。
开始考虑集群，不过Openfire的几种集群都测试过，效果不理想，有一个神马war包的插件，弄上去时好时坏，放弃。
还有一个oracle的集群插件，不过在高压下多台Openfire直接脱离集群，自己玩自己的了。。。日。
如果到了十万二十万左右的在线用户级别，就放弃掉Openfire，可以尝试使用tigase试试，或者和我们一样，自己写通讯服务器。
以下内容参考文章：http://blog.csdn.net/jinzhencs/article/details/50404574
其他设置以及优化
插件
- Subscription插件：自动同意好友请求，添加插件后在服务器设置最下面设置方式。
服务器设置
- 把没用的一些设置关掉，例如HTTP绑定等等
优化
- 修改打开最大文件数目：ulimit –n 65535
- 设置服务器缓存大小，系统属性加入：
// 注意不能有空格，特别是 size后面
// -1代表无穷大 100000000即是95M
ClientSessionInfoCache： cache.ClientSessionInfoCache.size
Roster： cache.username2roster.size
user： cache.userCache.size
group： cache.group.size
groupMeta： cache.groupMeta.size
offline message： cache.offlinemessage.size
offlinePresence： cache.offlinePresence.size
Last Activity Cache： cache.lastActivity.size
VCard： cache.VCard.size
// 以上都是高压下容易飘红的
要重启openfire服务才能更新过来哦
未来需要优化的几个点：
1.加大服务器内存 20G变成150G
2.之前源码修改的是3.10.2,之后把新版本的源码下载下来重新修改,而后打包部署.
以解决3.10.2遗留的BUG（现在4.0beta版本出来了,可能过段时间会开源,改了很多bug）
3.根据需求定制openfire，即去除无用的组件,出去无用的消耗资源的一些cache或hashMap,变量之类
4.移出session,把session存入到redis中。
5.除了session,其他的很多cache(服务器缓存)全部移入redis。
openfire不使用mysql,使用redis作为数据库存储数据,再做个mysql持久化及主从就行了。
论坛有牛人说过:openfire使用了它那不知所谓的cache(其实就是HashMap),就注定无法支撑数十万连接。
（强哥说了:HashMap存储超过几万后,会有问题，好像是jdk自带的问题）
另外一个最重要的优化的方面，就是保证连上服务器的是 有用 的用户。
譬如我们服务器之前连了10W，但是其实真正用户绑定并使用XX系统的只有1W，但是10W个客户端却是连着的。 （举例子，之前我们的系统就好比进入淘宝后台自动登录旺旺，那么进淘宝多少人就有多少人登录了旺旺，但是其实真正使用旺旺的只有十分之一甚至更少，我们只需要让用户在需要旺旺对话的时候才连接服务器的话，那么瞬间服务器压力能减少 90% 这是比任何优化方案都有效的解决方法。是从业务本身去思考并优化，这个需要集思广益。）