Возникла проблема с многопоточным Java-приложением в Cloud Foundry

В SAP Cloud Platform Cloud Foundry количество процессоров зависит от выделенной памяти. Вы можете получить максимальное вертикальное масштабирование 8 ГБ ОЗУ и 2 ЦП. См. Рацион в цитате ниже.

В среде Cloud Foundry приложения получают гарантированную долю ЦП в размере ¼ ядра на 1 ГБ памяти экземпляра. Поскольку максимальный объем памяти экземпляра для каждого приложения составляет 8 ГБ, это позволяет вертикальное масштабирование до 2 ЦП.

Здесь вы можете найти дополнительную информацию об .

Это блог содержит интересные сведения о тестировании производительности SCP.

Чтобы обновить квоту, перейдите в раздел обзора вашего приложения и следуйте инструкциям на снимке экрана:

Я даю ответ на свой вопрос, так как разобрался в проблеме. Тупиковый поток был основной причиной проблемы. Несколько потоков одновременно вызывали одни и те же методы, и потоки попадали в ловушку, ожидая друг друга, чтобы снять блокировку. Поэтому казнь перестала отвечать. Чтобы исправить это, я изменил все методы, используемые в методе вызова Callable, чтобы иметь синхронизацию с использованием ключевого слова synchronized в объявлении метода. Теперь он отлично работает локально и в облачной среде. Единственное, чего я до сих пор не понимаю, это почему тупик происходил только в облачной среде, а не локально. Я предполагаю, что это может быть другая конфигурация JVM в облаке.

@ Артём Ковалёв, вот как я разделил задачи для параллельной обработки.

final int numberOfWorkers = 4;
List<Callable<Void>> tasks = new ArrayList<Callable<Void>>();

//code here to create and add tasks to list

final List<List<Callable<Void>>> dividedTasks = Lists.partition(tasks, numberOfWorkers);
final ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(numberOfWorkers);
for (List<Callable<Void>> subsetOfTasks : dividedTasks) {
    try {

// you can invoke all tasks in one go but I prefer invoking number of taks same as thread pool max thread number

        executor.invokeAll(subsetOfTasks);
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}
executor.shutdownNow();