我们在容器化环境中运行Mule3.8.0EE应用程序，每个容器有一个应用程序。从容器级别来看，由于物理主机资源池有限，我们限制了cpu /内存资源，而我在峰值时引用的API最多只能使用1个cpu核心和512MB内存（托管）作者：kubernetes）
mule流相当简单 - 使用APIKit的http端点，然后通过redis连接器进行后端Redis调用以执行get by key操作，并使用dataweave将数据转换为json并返回
我们检测到的问题是，一旦有加载请求（100+并发），所有默认的性能相关配置（策略，线程等），应用程序总是触发JVM退出，然后在容器内重新启动
问题给出了这些有限的资源，我们应该如何调整它至少不会死，但要慢慢处理这些负载。期待建议例如：我们应该增加线程池还是减少？我们应该使用同步处理策略吗？等
更新：我们正在使用docker json日志记录驱动程序，因此如果我们按照每个请求打印一行日志并且一旦有了加载，我注意到这也是一个问题，这个glibc / tanuki包装问题（在mule3.8之后被认为是固定的）。
提前致谢