高并发·代码评审 · high-concurrency-review 文档里没写清楚的那几个边界条件

先说背景。我们的场景是 high-concurrency-review + 三个下游服务，日均请求量七位数，峰值集中在晚上九点前后。

排查顺序（按性价比排）： 1. 先看下游 RT，八成问题不在自己身上 2. 再看连接池命中率与等待队列长度 3. 然后才是 GC 与内存分配 4. 最后才怀疑框架

顺便说一句，官方文档里这段其实有写，只是藏在一个很不起眼的位置。我是在翻源码注释的时候才发现的，注释里作者解释了为什么这么设计 —— 大意是「为了在极端情况下退化成可预期的行为」。

监控这块我们也顺手改了：把原来的平均值告警换成分位数，并且按接口拆分。改完之后误报少了大概七成，值班同学的怨气肉眼可见地下降了。

最后提醒一个坑：容器环境下一定要记得同步调整内存相关的参数，否则宿主机的限制和进程内部的预期会对不上，表现就是偶发的、无法复现的失败。

第一件事是把变量收敛干净。我们最开始同时在改配置和升级版本，结果两组数据的差异根本说不清是哪个带来的。后来回滚到只动一个变量，重跑了三遍，曲线才稳定下来。这一步很枯燥，但省不掉。