mule子性能调整资源有限
我们在容器化的环境中运行我们的Mule3.8.0EE应用程序，每个容器一个应用程序。 从容器层面来说，由于物理主机的资源池有限，我们限制了cpu /内存资源，而我所指的这个API最多只能使用1个cpu核心和512MB内存（由kubernetespipe理）
mulestream程相当简单 – 一个带有APIKit的http端点，然后一个后端Redis通过redis连接器调用key操作进行获取，dataweave将数据转换成json并返回
我们检测到的问题是一旦有加载请求（100+并发），以及与性能相关的所有默认configuration（策略，线程等），应用程序总是触发JVM退出，然后在容器内部重新启动
问题是给这些有限的资源，我们应该如何调整它至less不会死而是缓慢地处理这些负载。 期待的build议，例如：我们应该增加线程池还是减less？ 我们应该使用同步处理策略吗？ 等等
更新：我们使用docker json日志logging驱动程序，所以mule应用程序将其所有日志输出到容器的控制台，然后由docker接收，如果每次请求打印一行日志，并且一旦有负载，我注意到这也是这个glibc / tanuki包装问题（在mule3.8后被认为是固定的）。
提前致谢
https://docs.mulesoft.com/mule-user-guide/v/3.6/tuning-performance exhaustedAction部分可能会有帮助