导语

某交易平台使用虚拟线程后吞吐量反降40%！本文通过JMH实测+线程诊断，揭示Pinning阻塞、线程局部变量泄漏、同步器误用三大致命问题，提供百万QPS验证的调优方案。文末附诊断命令模板。

当我们吐槽软件运行慢时，很少有人关注“矩阵乘法”这幕后英雄——最近Salykova的一篇技术文，把多核CPU优化矩阵乘法的“骚操作”扒了个底朝天，看完才知道，原来算力提升不止靠堆硬件。

简单说，矩阵乘法是AI、数值计算的“地基”，但想让它在多核CPU上跑得快，就得玩点花活。这篇文章里的操作绝了：用FMA3指令把“乘加”合并成一步，用AVX2向量指令一次算一堆数，还搞了多线程和分块优化——相当于给矩阵乘法装了“涡轮增压”，在Intel Core Ultra和AMD Ryzen上跑得飞起。

背景

我负责的系统到2021年初完成了功能上的建设，开始进入到推广阶段。随着推广的逐步深入，收到了很多好评的同时也收到了很多对性能的吐槽。刚刚收到吐槽的时候，我们的心情是这样的：

当今的Java开发者通常会面临JVM的性能问题。 JVM（Java虚拟机）是Java应用程序的运行环境，它将Java代码编译成可在计算机上执行的字节码。 JVM优化是优化Java应用程序性能的关键之一。 在本文中，我们将探讨一些JVM优化技巧，并通过图文并茂的方式进行阐述。

内存管理优化

Java应用程序的内存使用量对其性能有着巨大的影响。如果Java应用程序使用的内存过多，它将变得缓慢并可能最终崩溃。 JVM提供了一些机制来帮助Java开发人员管理内存。

• 1. 问题&分析
• 1.1. 案例

9.1 多线程编程：处理长时间运行的任务

在Tkinter中，GUI线程（即主线程）负责界面的更新与用户交互。如果你的程序中有需要长时间运行的任务，如下载文件、数据计算等，直接在主线程中执行这些任务可能会导致界面冻结，影响用户体验。为了解决这个问题，我们可以使用多线程来将耗时的任务与GUI界面的更新分开，从而避免界面卡顿。

IT之家 9 月 30 日消息，独立游戏《戴森球计划》昨日正式上线了新版的多线程系统，玩家能够通过对四项线程相关策略的自定义配置更高效地释放性能潜力，在大规模工厂运营中提升帧率。

该游戏制作组在同日发布的一篇博客中提到，在新多线程系统的公开测试中一位玩家反馈了一个有关 64+ 超多线程支持性和多线程下内存瓶颈的问题，然而游戏制作组当时手中并无同等级的硬件作为优化测试和验证平台。

就在这一背景下，《戴森球计划》制作组联系了 AMD 并获得了“红队”的慷慨援助

上线后就炸了：响应变慢、接口超时飙升，偶尔还来个死锁。日志里一堆线程在等待，用户在抱怨，系统在打酱油。把问题倒回去看，脉络很清楚——并发能力没抓住“资源竞争”和“线程调度效率”这个平衡点，导致看似加了锁、配了线程池，反而越调越乱。

说白了，这类故障常常不是单一原因，而是几样东西凑在一起作怪。先把大方向讲清楚：很多团队把问题归结为“线程池太小”或“锁太多”，一通瞎调之后发现越改越糟。真正的痛点通常是下游资源（像数据库、外部服务、连接池）和线程池配置不匹配，线程被挂在那里等资源，CPU 不忙但响应慢，队列越堆越长，超时、拒绝、死锁接踵而来。

传统静态线程池在生产环境中面临流量波动适配难题：高峰时资源不足导致任务堆积，低谷时线程闲置浪费资源。动态线程池通过实时参数调整与监控告警，实现线程资源弹性调度，在电商大促等场景下秒级扩容，低谷时自动缩容，成为高并发系统资源优化的核心方案。

生产环境线程池配置痛点与故障案例

玩家在选CPU的时候会遇到4核心8线程这样的参数，而且还有很多CPU的线程数并不是核心数的2倍，也导致了很多用户丈二和尚摸不着头脑，陷入核心数越多越好的误区，其实只要明白了核心数和线程数的意思，你就不会上当了。

CPU的核心数很好理解，指的就是CPU的物理核心数，也就是内核。4核指的是CPU有4个独立的核心，核心数越多，CPU的多任务处理能力就越强。

CPU的线程数指的则是CPU在逻辑层方面的概念，说的是CPU同一个核心中虚拟出来的核心数，一个物理核心最多提供两个线程，所以我们看到的线程数不会超过核心数的2倍。