Infinispan复制缓存双节点跨机部署性能骤降求助

你的核心问题是Infinispan复制缓存跨机双节点部署后TPS从3000暴跌至1000，结合提供的JGroups配置，以下是针对性的优化方向：

1. 启用消息 Bundling（最关键优化） #

当前JGroups TCP配置中bundler_type="no-bundler"会导致每个缓存操作都发送独立的TCP数据包，跨机场景下网络延迟的叠加会严重拉低性能。建议替换为固定大小的bundler，合并小消息以减少网络往返：

<TCP bind_addr="${jgroups.bind_addr:192.168.206.117}"
     bind_port="${jgroups.bind_port:9092}"
     external_addr="${jgroups.external_addr}"
     external_port="${jgroups.external_port}"
     thread_pool.min_threads="0"
     thread_pool.max_threads="200"
     thread_pool.keep_alive_time="30000"
     use_virtual_threads="true"
     buffered_input_stream_size="8192"
     buffered_output_stream_size="8192"
     thread_pool.enabled="true"
     bundler_type="fixed-size"
     bundler.capacity="64000"
     bundler.max_size="64000"/>

2. 修复线程池配置 #

当前thread_pool.enabled="false"会导致消息处理线程资源受限，即使开启了虚拟线程，也需要启用线程池来调度复制消息的处理。将thread_pool.enabled改为true，确保有足够的线程处理跨节点的复制请求。

3. 调整TCPPING与节点加入行为 #

• send_cache_on_join="true"会在节点加入时发送整个缓存数据，若缓存数据量大，会占用大量网络带宽，影响运行时性能。建议修改为：

  <TCPPING async_discovery="true"
           initial_hosts="${jgroups.tcpping.initial_hosts:192.168.206.117[9092],172.16.93.21[9093]}"
           return_entire_cache="${jgroups.tcpping.return_entire_cache:true}"
           send_cache_on_join="false"
           port_range="${jgroups.tcp.port_range:2}"/>
  

  依赖pbcast.STATE_TRANSFER同步节点缓存数据，可额外调整其chunk_size参数，分批传输数据以降低单次带宽占用。

4. 优化Infinispan复制模式 #

若当前使用同步复制（SYNC），每个写操作都需要等待所有节点确认，跨机网络延迟会直接导致TPS下降。可选择：

• 切换为异步复制（ASYNC）：在Infinispan缓存配置中设置<replication mode="ASYNC"/>，以弱一致性为代价换取大幅性能提升；
• 若必须保留同步复制，调整复制超时时间（如repl_timeout="500"），避免过长等待阻塞请求。

5. 网络与流量控制优化 #

• 检查两台机器间的网络延迟（ping）和带宽（用iperf3测试），确保局域网内延迟低于1ms、带宽至少1Gbps；
• 调整UFC/MFC的max_credits参数，从2M提升至4M或8M，避免流量控制导致的消息阻塞：

  <UFC max_credits="4M"
       min_threshold="0.4"/>
  <MFC max_credits="4M"
       min_threshold="0.4"/>
  

6. 应用层批量操作优化 #

将应用中单个的put/remove操作改为批量操作（如putAll/removeAll），让Infinispan批量复制消息，减少跨节点的网络交互次数，直接提升TPS。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者maryam maleki