本文探讨了一项API在压力测试中因大量数据导致的性能问题。问题源于一次调用返回过多数据，使得年轻代内存不足，进而频繁触发Full GC，严重影响了应用性能。文中提出扩大堆内存作为临时解决方案，并寻求更根本的优化方法。
最近阿里的朋友，遇到一个性能问题，现象如下：
他的一个api里面有5个外部的service需要调用，在压力测试情况下，出现性能很差，响应速度很慢，系统吞吐量也很快下降。
最终查明，他的api调用其中一个service的时候，return的数据有700多条数据，进行压力测试的时候，young generation不够分配，大量的请求后的数据，直接分配到old generation了，而当大量的请求并发执行时，full gc频繁启动，我们知道full gc的时候，对于默认的parallel gc，整个应用程序会停顿，从而造成程序执行速度很慢，于此同时垃圾回收的速度远比需要分配的内存大，从而造成吞吐量随着时间的推延，速度越来越慢。
朋友解决的问题方案如下(不是很好）：扩大堆内存。
这个解决方案不是最终的解决方案，最终的结果是表面上，造成性能下降的时间推延了，据测试8个小时的持续压力下没有问题，但是时间再长一点问题可能会更加严重。。。。。。
有没有更好的解决方案呢？我需要去了解具体的需求再尽兴阐述。。。。。。
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