Java

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（

结论先行 如果一次「正常流量压测全绿、合法输入 P99 只有几百纳秒」的校验接口，却在某天被几个恶意请求把整台机器 CPU 打满——第一嫌疑不是下游、不是 GC、不是连接池，而是那条你以为很普通的正则。我上个月在 UGC 服务上栽过：一个用

【背景】 Spring Boot 3.2 + JDK 17 + MySQL 8.0 + HikariCP 5.1，池大小 20，connectionTimeout=3000ms，minimumIdle=5，maxLifetime=1800s

结论先行 先给结论：在一台 8 物理核 / 16 逻辑核的机器上，8 个线程各自累加一个 "long" 计数器，如果这些计数器在堆内存里"挨着"，总吞吐只有 1180 万 ops/s；把它们各自撑到独占一条 64 字节缓存行之后，同一台机器

一、现象与背景：改一个字段，要翻 47 个文件 先给数字。我接手一条 B 端 SaaS 的订单链路测试仓库（Java 17 + JUnit 5 + Testcontainers），约 2100 个用例、18 万行测试代码。做了一次 "gre

【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

【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：加线程那一刻，监控曲线先升后崩 先给结论：对一个下游是数据库的 IO 型服务，把 Tomcat/业务线程池从 200 直接拉到 2000，QPS 几乎没涨（1200 → 1240），但 P99 从 180ms 一路飙到 950ms