-
内存压测场景优化：透明大页与cgroup v2协同降低Java GC暂停时间
在金融交易系统等高并发场景中，内存压测常暴露出两大核心问题：Linux透明大页（THP）引发的内存抖动，以及Java垃圾回收（GC）导致的线程停顿。某证券交易平台在压力测试中发现，当并发量突破5000 TPS时，系统出现12%的性能衰减，其中GC暂停时间占比达43%。通过实施THP与cgroup v2的协同优化策略，成功将GC暂停时间降低60%，系统吞吐量提升2.3倍。
在金融交易系统等高并发场景中，内存压测常暴露出两大核心问题：Linux透明大页（THP）引发的内存抖动，以及Java垃圾回收（GC）导致的线程停顿。某证券交易平台在压力测试中发现，当并发量突破5000 TPS时，系统出现12%的性能衰减，其中GC暂停时间占比达43%。通过实施THP与cgroup v2的协同优化策略，成功将GC暂停时间降低60%，系统吞吐量提升2.3倍。
