导语：
高吞吐、低延迟 Java 服务在高峰期容易被 GC、I/O、队列背压拖垮。本文给出可操作的方案：ZGC 调优、零拷贝 I/O、容量与限流预案、观测与回滚。
1. GC 策略与参数
- 版本：JDK17+ 优先 ZGC；需要小抖动且大堆时优先。
- 参数示例：
-XX:+UseZGC -XX:ConcGCThreads=4 -XX:ZCollectionInterval=1 -XX:+ZGenerational。 - 观测：暴露 GC 暂停、并发时间、晋升失败；在看板设告警。
- 验证：压测对比 ZGC 与 G1 的 P99 延迟与 CPU 占用，选取基线。
2. 内存与对象策略
- 避免热点装箱与短生命周期对象；使用
ThreadLocal慎重，监控局部堆。 - 缓冲：使用
ByteBuffer.allocateDirect或 Netty Pooled ByteBuf，减少堆内复制。 - 大对象：超过 1MB 的负载，考虑分片或流式处理，降低单次分配压力。
3. I/O 与协议
- Netty：启用 EPOLL/KQueue，调整
write_buffer_water_mark，避免背压扩散。 - HTTP/2：开启压缩白名单、流量控制；对大响应支持分块/流式。
- 零拷贝：文件下载使用
FileRegion/sendfile；消息传输使用mmap+direct buffer。
4. 容量、限流与隔离
- 容量模型：按 QPS、P99、CPU/内存、外部依赖时延做反压阈值；把模型写入 Runbook。
- 限流：令牌桶+突发上限，暴露拒绝计数与原因；对外部依赖设置舱壁隔离与超时。
- 灰度：1%→10%→50%→全量，监控 GC、线程池队列、水位、外部依赖 P99。
5. 线程池与队列
- 线程池分级：计算、I/O、阻塞隔离；核心/最大/队列长度基于压测数据设定。
- 拒绝策略：自定义记录上下文，必要时降级返回缓存/兜底响应。
- 诊断：暴露队列长度、活跃线程、任务耗时分布，避免盲目扩容。
6. 依赖与超时
- 外部依赖：为每个依赖设置
timeout/retry/circuit-breaker，并观测错误率与超时分布。 - 断路器：错误率/超时超阈值自动降级，记录熔断/恢复时间线。
- 连接池：按依赖设并发上限；长连接保活与探活间隔合理配置。
7. 观测与压测
- 指标：GC 暂停/并发时间、堆使用、线程池队列、限流/拒绝次数、P50/P90/P99。
- 日志：结构化上下文（trace_id、版本、租户），易于对比新旧版本。
- 压测：按核心路由压测，确认 P99 与 CPU/内存/IO 占用；形成容量基线。
8. 部署与回滚
- 启动探针：启动耗时、类加载、预热路由；失败立即回滚。
- 回滚策略：配置与镜像双通道；回滚后 30 分钟验证核心指标。
- 证据包：压测报告、参数、容量模型、限流/超时配置、回滚演练记录。
9. 快速核查
- ZGC 参数与观测就绪，压测对比过 G1。
- 线程池与限流/舱壁隔离上线，外部依赖有超时与断路器。
- 观测看板与回滚脚本可用，容量模型明确。
结语：
把 GC、I/O、容量与观测做成固定套路，低延迟 Java 服务才能在高峰期保持稳定与可回滚。
