GC

【背景】 我做了 8 年性能优化，最近带团队复盘一个 Go 1.22 的网关服务：单实例 8C16G，QPS 约 1.2w，请求体平均 8KB 左右，主要开销在 JSON 编解码 + 下游 HTTP 调用。P50 稳定在 18ms，但 P9

背景 做了 10 年性能优化，有一个观察越来越强烈：GC 调参这件事，正在从"必修课"变成"选修课"，甚至有人觉得可以直接"退役"。 我最近带团队把一个 4C8G 的 Java 服务从 JDK 11（G1，-Xmx4g）迁到 JDK 21（

背景 10 年 SRE，最近接手一个 K8s 1.28（containerd 1.7，节点 16C64G）上的 Go 1.21 网关服务，4 副本、单副本峰值 QPS 约 2k，主要工作是转发 + 一些带 30~60s 长连接的任务。 现象

«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

【背景】 我们是一套 K8s 集群（ACK，1.27）+ Java 17 + Spring Boot 3 的服务，约 12 个副本，P99 目标 < 300ms，监控走 Prometheus + Grafana，链路用 SkyWalking

结论先行 P50 稳定、P99 间歇性飙 3 倍以上，CPU 不高、慢日志干净、连接池没打满——如果这几个条件同时满足，第一嫌疑不是数据库，是 GC。我 3 年里被「GC 毛刺」坑过两次，两次都是 G1 在 4G 堆上做的 Mixed GC