前言

不知不觉，口罩一戴就是两年。快到年底了，是时候翻开年初写的总结和计划，看看那个梦想中的自我和实现中的自我的距离了。如果看完这个距离，还是对来年有憧憬，那么我们来看看有什么可以改变的。

大背景

滾滾長江東逝水，浪花淘盡英雄。

作为一个一直在底层苦苦挣扎多年程序员，保持一分学习的好奇心，对技术时势的感知，由为重要。因为这最终决定了技术方向。如果你是个在组织中有话语权的人，那么这影响到你组织的技术方向。而在技术驱动型的公司中，这个直接影响到公司的前途。

缘起

还记得 15 年前，外企还是相当部分程序员的向往。而 2021 了，情况有了相当大的变化。开源界也有相当多的国人开源项目和文档了。所以很多新码农开始提出一个问题：都 2021 了，英文还是码农的基本素养吗？

图片来自：https://getboulder.com/boulder-artist-rocks-the-world/

引

话说，在很长一段时间，程序员依赖了摩尔定律。而在它到头之前，程序员找到了另一个救命稻草：并行/并发/最终一致。而到了今天，不是 Cloud Native / Micro Service 都不好意思打招呼了。多线程，更是 by default 的了。而在计算机性能工程界，也有一个词: Mechanical Sympathy，直译就是 机器同情心。而要“同情”的前提是，得了解。生活中，很多人了解和追求work life balance。但你的线程，是否 balance 你要不要同情一下？ 一条累到要过载线程，看到其它同伴在吃下午茶，又是什么一种同情呢？ 如何才能让多线程达到最大吞吐？

由来

时间回到 2017 年，老东家要上 Kubernetes 了，有幸参与和学习（主要是学习）。当时遇到的一了所有 Java 容器化者都遇到的坑：JDK8 不为容器化设计综合症。最简单的例子是Runtime.getRuntime().availableProcessors()返回了主机的 CPU 数，而非期望的容器自身的cpu share/quota，或说 k8s 的 cpu request/limit。

为何要调优

如果说，引入一个技术需要兴趣和冲劲，那么，让这个技术上线需要的是坚持和执着。 Cloud Native 如是， Istio 如是。
在上线前的性能测试中，Istio 的使用提供了可观察性、运维上的便利，同时也引入了痛苦：增加了服务响应延时。如何让痛苦减到最低，成了当下之急。

前言

话说，一年前项目响应时代的号召，引入了 Istio，从此如刘备得卧龙、凤雏，走上了 Service Mesh 的光辉大道。现到准备益州之战(上线)之时。上线前，还得评估一下性能变化。