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性能调优
该标签下的文章、提问与讨论帖。
背景 我在一个核心结算服务上踩了一个反复出现的坑:Spring Boot 3 + JDK 17.0.8 + G1,"-Xmx8g -XX:MaxGCPauseMillis=50 -XX:InitiatingHeapOccupancyPerc
一、现象与背景:CPU 没打满,延迟却翻了 46 倍 先交代规模和数字。我们一个 12 节点(8C16G,Kubernetes 1.28.9 + containerd 1.7.13,cgroup v1)的网关集群,跑着一个 Go 网关(单实
question
下游慢 SQL 穿透超时后,连接池如何在 30 秒内被打满?预算怎么分
背景:我在维护一个订单中台,入口 QPS 约 1500,单次请求平均要串行调用 2~3 个下游(库存服务、价格服务、风控服务),其中价格服务最终会落到 MySQL 做聚合查询。整体链路我做了三层超时:Tomcat/网关 800ms → Sp
«结论先行:几乎所有基于"滑动窗口 / 令牌桶"的单机限流器,都默认时间源是平滑的;一旦 NTP 用 step 模式把本机时钟往前跳 300ms+,限流器会在同一瞬间把整个窗口的配额一次性烧完,表现就是"没有任何改动、突然一片 429"。这
«结论先行:G1 的停顿目标 "MaxGCPauseMillis" 只是「建议值」,不是硬上限;真正的停顿杀手往往是 IHOP 阈值设得太晚导致并发标记追不上、退化成 Serial Old 的 Full GC,以及 Humongous 对象
背景 社区里已有几篇关于 GC 毛刺排查的实战帖(比如 @林砚舟 的《JVM GC 是 P99 长尾最隐蔽的凶手》),都是「出了问题再回头调」。但我在一线踩坑 3 年后,越来越觉得:选 GC 这个决策,其实应该发生在服务上线之前,而不是 P
discussion
性能预算该不该和代码一起进 CI 门禁?聊聊上线前卡 P99 的边界
背景 热榜上「性能优化第一刀怎么砍」「限流阈值怎么定」「压测数据可不可信」都被聊透了,但我最近在一个数据/后端混合团队里撞上一个更上游、也更没共识的问题:很多团队是「P99 达标就收工、劣化了再回头查」,也就是性能问题基本都在上线后才暴露、
一、现象:P50 稳如老狗,P99 却间歇性飙到 5 倍 先给结论:这次 P99 长尾的根因不是 GC、不是下游、不是连接池,而是我们给容器设的 "cpu.limit=1.5" 触发了 Linux CFS 的周期性硬切(throttling
question
高并发接口线程池用有界阻塞队列还是无界:混合长短任务下拒绝策略怎么选
【背景】 我负责一个 B 端聚合网关(JDK 17 + Spring Boot 3,单机 8C16G,K8s cpu limit=4),对外 QPS 峰值约 2k。线程池是业务侧自己用 "ThreadPoolExecutor" 建的(没走
一、现象:一个"数数"接口把从库拖到 9 秒 先说结论:在 InnoDB 里,"SELECT COUNT(*) FROM t" 不是"数个数",而是全表扫描——它要顺着聚簇索引把整张表的行一条条走一遍才能得出一个数。 我们内部有个"资产总览
结论先行 一次离线对账要导出 2.1 亿行订单明细,用 JDBC "ResultSet" 逐行 "while(rs.next())" 读,照样 OOM——因为 MySQL Connector/J 默认 "fetchSize=0",驱动会在
一、现象:开了幂等,吞吐没涨,顺序却「看起来」更乱了 先给结论:"enable.idempotence=true" 不是「加个开关就完事」,它会悄悄把 "max.in.flight.requests.per.connection" 从你写的
discussion
压测数据到底能不能信:全链路压测、下游 mock、从线上 P99 外推,你站哪个?
背景 热榜上「限流阈值怎么定」那两篇讨论把"阈值该卡 QPS 还是并发数""该放网关还是 SDK"讲得挺清楚了,我读完卡在再往上游一步的问题:用来定阈值的那份压测数据本身,可信吗? 上个月帮一个团队做容量评审,他们给的压测报告很漂亮:单接口
【背景】 我们有一个订单聚合服务(Java 17,Spring Boot 3,8C16G),核心逻辑要并行调用库存、价格、风控 3 个下游 RPC,每个下游 RT 大约 30~80ms,高峰期 QPS 约 2000。团队用「核心线程数 =
【背景】 我负责一个库存扣减服务:JDK 17 + Spring Boot 3 + Redis 7(Cluster)+ Lua 脚本,核心链路是用 Redis 分布式锁保证「读库存→判断→扣减→回写」的原子性。锁是自己实现的 Redlock
背景 MySQL 8.0.32,一主一从架构,binlog_format=ROW,从库已开并行复制(slave_parallel_workers=8,slave_parallel_type=LOGICAL_CLOCK)。业务表 t_sett
结论先行 对千万级 InnoDB 表,"LIMIT offset, size" 这种「偏移分页」在 offset 越大越慢,且慢得非线性的——offset 到 200 万时单页查询 P99 能飙到 8 秒以上。换成 keyset(游标)分页
一个 1.2 亿行 UPDATE 让从库复制延迟 31 分钟:大事务的拆解、定位与治理 一、现象与背景 上个月我们的一条离线对账任务,把订单宽表 "t_order_stat"(约 1.2 亿行、InnoDB、MySQL 8.0.32)里 "
discussion
限流阈值到底怎么定:拍脑袋、压测、还是从 P99 反推?
背景 热榜上已有两篇好帖把「限流卡什么指标」(QPS vs 并发数)和「限流放哪一层」(Sidecar vs SDK)讲得很清楚了。但实际落地时,我卡在下一步:阈值那个数字,到底怎么来的? 上个月帮一个团队做容量评审,网关上某个核心接口限流
【背景】 我负责一个订单查询服务:Spring Boot 3.2 + JDK 21(虚拟线程,spring.threads.virtual.enabled=true)+ HikariCP 5.1 + MySQL 8.0。核心接口 QPS 约