如今，Docker 等容器早已不是新生事物，正在逐步成为日常开发、部署环境的一部分。Java 能否无缝地运行在容器环境，是否符合微服务、Serverless 等新的软件架构和场景，在一定程度上也会影响未来的技术栈选择。当然，Java 对 Docker 等容器环境的支持也在不断增强，自然地，Java 在容器场景的实践也逐渐在面试中被涉及。
今天我要问你的问题是，Java 程序运行在 Docker 等容器环境有哪些新问题？
典型回答对于 Java 来说，Docker 毕竟是一个较新的环境，例如，其内存、CPU 等资源限制是通过 CGroup（Control Group）实现的，早期的 JDK 版本（8u131 之前）并不能识别这些限制，进而会导致一些基础问题：
如果未配置合适的 JVM 堆和元数据区、直接内存等参数，Java 就有可能试图使用超过容器限制的内存，最终被容器 OOM kill，或者自身发生 OOM。
错误判断了可获取的 CPU 资源，例如，Docker 限制了 CPU 的核数，JVM 就可能设置不合适的 GC 并行线程数等。
从应用打包、发布等角度出发，JDK 自身就比较大，生成的镜像就更为臃肿，当我们的镜像非常多的时候，镜像的存储等开销就比较明显了。
如果考虑到微服务、Serverless 等新的架构和场景，Java 自身的大小、内存占用、启动速度，都存在一定局限性，因为 Java 早期的优化大多是针对长时间运行的大型服务器端应用。
考点分析
如果我是面试官，针对这种问题，如果你确实没有太多 Java 在 Docker 环境的使用经验，直接说不知道，也算是可以接受的，毕竟没有人能够掌握所有知识点嘛。
但我们要清楚，有经验的面试官，一般不会以纯粹偏僻的知识点作为面试考察的目的，更多是考察思考问题的思路和解决问题的方法。所以，如果有基础的话，可以从操作系统、容器原理、JVM 内部机制、软件开发实践等角度，展示系统性分析新问题、新场景的能力。毕竟，变化才是世界永远的主题，能够在新变化中找出共性与关键，是优秀工程师的必备能力。
围绕下面几个方面展开：
面试官可能会进一步问到，有没有想过为什么类似 Docker 这种容器环境，会有点“欺负”Java？从 JVM 内部机制来说，问题出现在哪里？
我注意到有种论调说“没人在容器环境用 Java”，不去争论这个观点正确与否，我会从工程实践出发，梳理问题原因和相关解决方案，并探讨下新场景下的最佳实践。
知识扩展
首先，我们先来搞清楚 Java 在容器环境的局限性来源，Docker 到底有什么特别？
虽然看起来 Docker 之类容器和虚拟机非常相似，例如，它也有自己的 shell，能独立安装软件包，运行时与其他容器互不干扰。但是，如果深入分析你会发现，Docker 并不是一种完全的虚拟化技术，而更是一种轻量级的隔离技术。
上面的示意图，展示了 Docker 与虚拟机的区别。从技术角度，基于 namespace，Docker 为每个容器提供了单独的命名空间，对网络、PID、用户、IPC 通信、文件系统挂载点等实现了隔离。对于 CPU、内存、磁盘 IO 等计算资源，则是通过 CGroup 进行管理
Docker 仅在类似 Linux 内核之上实现了有限的隔离和虚拟化，并不是像传统虚拟化软件那样，独立运行一个新的操作系统。如果是虚拟化的操作系统，不管是 Java 还是其他程序，只要调用的是同一个系统 API，都可以透明地获取所需的信息，基本不需要额外的兼容性改变
容器虽然省略了虚拟操作系统的开销，实现了轻量级的目标，但也带来了额外复杂性，它限制对于应用不是透明的，需要用户理解 Docker 的新行为。所以，有专家曾经说过，“幸运的是 Docker 没有完全隐藏底层信息，但是不幸的也是 Docker 没有隐藏底层信息！”
对于 Java 平台来说，这些未隐藏的底层信息带来了很多意外的困难，主要体现在几个方面：
第一，容器环境对于计算资源的管理方式是全新的，CGroup 作为相对比较新的技术，历史版本的 Java 显然并不能自然地理解相应的资源限制。
第二，namespace 对于容器内的应用细节增加了一些微妙的差异，比如 jcmd、jstack 等工具会依赖于“/proc//”下面提供的部分信息，但是 Docker 的设计改变了这部分信息的原有结构，我们需要对原有工具进行修改以适应这种变化。
从 JVM 运行机制的角度，为什么这些“沟通障碍”会导致 OOM 等问题呢？
这个问题实际是反映了 JVM 如何根据系统资源（内存、CPU 等）情况，在启动时设置默认参数。
VM 会大概根据检测到的内存大小，设置最初启动时的堆大小为系统内存的 1/64；并将堆最大值，设置为系统内存的 1/4。
而 JVM 检测到系统的 CPU 核数，则直接影响到了 Parallel GC 的并行线程数目和 JIT complier 线程数目，甚至是我们应用中 ForkJoinPool 等机制的并行等级
这些默认参数，是根据通用场景选择的初始值。但是由于容器环境的差异，Java 的判断很可能是基于错误信息而做出的。这就类似，我以为我住的是整栋别墅，实际上却只有一个房间是给我住的
更加严重的是，JVM 的一些原有诊断或备用机制也会受到影响。为保证服务的可用性，一种常见的选择是依赖“-XX:OnOutOfMemoryError”功能，通过调用处理脚本的形式来做一些补救措施，比如自动重启服务等。但是，这种机制是基于 fork 实现的，当 Java 进程已经过度提交内存时，fork 新的进程往往已经不可能正常运行了
根据前面的总结，似乎问题非常棘手，那我们在实践中，如何解决这些问题呢？
首先，如果你能够升级到最新的 JDK 版本，这个问题就迎刃而解了。
针对这种情况，JDK 9 中引入了一些实验性的参数，以方便 Docker 和 Java“沟通”，例如针对内存限制，可以使用下面的参数设置：
-XX:+UnlockExperimentalVMOptions-XX:+UseCGroupMemoryLimitForHeap
注意，这两个参数是顺序敏感的，并且只支持 Linux 环境。而对于 CPU 核心数限定，Java 已经被修正为可以正确理解“–cpuset-cpus”等设置，无需单独设置参数。
如果你可以切换到 JDK 10 或者更新的版本，问题就更加简单了。Java 对容器（Docker）的支持已经比较完善，默认就会自适应各种资源限制和实现差异。前面提到的实验性参数“UseCGroupMemoryLimitForHeap”已经被标记为废弃。
与此同时，新增了参数用以明确指定 CPU 核心的数目。
-XX:ActiveProcessorCount=N但是，如果我暂时只能使用老版本的 JDK 怎么办？
我这里有几个建议：
明确设置堆、元数据区等内存区域大小，保证 Java 进程的总大小可控。
例如，我们可能在环境中，这样限制容器内存：
$ docker run -it --rm --name yourcontainer -p 8080:8080 -m 800M repo/your-java-container:openjdk那么，就可以额外配置下面的环境变量，直接指定 JVM 堆大小。
-e JAVA_OPTIONS='-Xmx300m'明确配置 GC 和 JIT 并行线程数目，以避免二者占用过多计算资源。
-XX:ParallelGCThreads-XX:CICompilerCount
除了我前面介绍的 OOM 等问题，在很多场景中还发现 Java 在 Docker 环境中，似乎会意外使用 Swap。具体原因待查，但很有可能也是因为 Ergonomics 机制失效导致的，我建议配置下面参数，明确告知 JVM 系统内存限额。
-XX:MaxRAM=`cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.limit_in_bytes`也可以指定 Docker 运行参数，例如：
--memory-swappiness=0这是受操作系统Swappiness机制影响，当内存消耗达到一定门限，操作系统会试图将不活跃的进程换出（Swap out），上面的参数有显式关闭 Swap 的作用。所以可以看到，Java 在 Docker 中的使用，从操作系统、内核到 JVM 自身机制，需要综合运用我们所掌握的知识。
更进一步来说，对于容器镜像大小的问题，如果你使用的是 JDK 9 以后的版本，完全可以使用 jlink 工具定制最小依赖的 Java 运行环境，将 JDK 裁剪为几十 M 的大小，这样运行起来并不困难。
今天我从 Docker 环境中 Java 可能出现的问题开始，分析了为什么容器环境对应用并不透明，以及这种偏差干扰了 JVM 的相关机制。最后，我从实践出发，介绍了主要问题的解决思路，希望对你在实际开发时有所帮助
