Java应用Docker化部署GC变长的采坑经历
作者简介
超哥，2008年毕业后进入IT行业，目前就职于饿了么物流架构部，曾就职于联想研究院的AR设备视觉团队和阿里巴巴的业务中台团队。 工作内容涉及大数据计算平台构建，计算视觉云端应用，业务中间件研发以及业务领域模型抽象与实现等。 即时配送业务的高速增长，对系统的复杂度提出了更大的挑战，同时也给我们足够多的场景去尝试与征服。
开发同学反馈应用docker化部署之后，gc时间比KVM部署时涨了好几倍，最近正好手热，上机器撸了一把。
问题定位
通过gc日志收集工具，查看jvm的gc信息，平均单次ygc的时间非常不稳定，但基本上都在100ms以上。
从集群里随机挑了几台机器看了一下gc log，每次gc的堆大小都比较正常，但是时间不太科学。
猜测是gc线程出了问题。jinfo查看了
服务的docker容器分配了8核16g的资源，上面拉出来的gc线程和并发标记线程数是38和10，显然不科学(猜测拉的宿主机的核数)。
默认的gc线程和并发标记线程数计算公式如下：
通过与运维同学沟通，了解到宿主机是56核，根据上面公式进行计算，对上了。
修改配置灰度验证
从集群中随机挑选几台机器进行灰度，修改下jvm启动参数，增加 -XX:ParallelGCThreads=8 (8是容器核数），设置了ParallelGCThreads之后CMS的并发标记线程数会同步下降。
运行了一个晚上和一个白天，发现灰度机的ygc变的非常平稳，时间降到了 10ms左右，gc的log如下:
正文到此结束
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文章和留言都翻到11页了 没有OOM
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朋友，翻页到11页，及以后，会出现OOM，无法访问
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版本号是多少，你可以下载哪个代码仓库，jdk选1.8 直接跑就行
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