ZGC垃圾收集器详细学习指南

目录导航

1. ZGC垃圾收集器简介
2. ZGC的设计理念和核心特性
3. ZGC的内存布局详解
4. ZGC垃圾收集的详细过程
5. ZGC的调优参数和实践
6. ZGC与其他垃圾收集器的对比
7. 实际应用场景和案例分析
8. 常见问题和解决方案

1. ZGC垃圾收集器简介

什么是ZGC垃圾收集器？

ZGC（Z Garbage Collector）是JDK 11引入的一款超低延迟垃圾收集器，目标是将GC暂停时间控制在10毫秒以内，即使在TB级大堆内存下也能保持极低的延迟。ZGC采用了并发、分区、染色指针等多项前沿技术，是现代Java应用追求极致响应速度的首选。

想象一下，传统的垃圾收集器像是让全家人都停下来大扫除，而ZGC就像是有一群隐形机器人，大家几乎感觉不到它们的存在，房间却一直保持干净。

ZGC的发展历程

JDK 11: ZGC作为实验性特性引入，支持Linux/x64平台
JDK 14: ZGC成为正式支持的垃圾收集器，支持macOS和Windows
JDK 15: 支持类卸载和并发线程栈扫描
JDK 16+: 持续优化性能，支持更多平台

2. ZGC的设计理念和核心特性

设计目标

ZGC的设计目标非常明确：在任意堆大小下，将垃圾收集的暂停时间控制在10毫秒以内。这个目标听起来简单，但实现起来极其困难，需要多项前沿技术的配合。

为什么是10毫秒？

10毫秒是人类感知的临界点。如果暂停时间超过10毫秒，用户就能感觉到应用的卡顿。比如：

游戏画面出现卡顿
鼠标点击响应延迟
视频播放出现跳帧
实时交易系统延迟

简单理解：就像看电影时，如果画面每隔几秒就卡一下，观众会很不舒服。ZGC的目标就是让这种"卡顿"几乎感觉不到。

核心特性

1. 并发处理（Concurrent Processing）

ZGC的垃圾收集工作几乎全部与应用程序并发执行，只有极少数关键阶段需要短暂暂停应用线程。

传统GC vs ZGC并发性对比

传统垃圾收集器：

应用运行 → 暂停应用 → 垃圾收集 → 暂停应用 → 应用运行

ZGC垃圾收集器：

应用运行 → 极短暂停 → 应用运行 + 并发垃圾收集 → 极短暂停 → 应用运行

2. 基于Region的内存布局

ZGC将堆内存划分为大小相等的Region，每个Region可以是2MB、4MB、8MB、16MB、32MB或64MB。这种设计提供了极大的灵活性。

ZGC Region布局示意图

小对象
Region

中对象
Region

大对象
Region

巨型对象
Region

3. 染色指针（Colored Pointers）

这是ZGC最核心的技术创新。ZGC使用64位指针的高4位来存储元数据，包括标记位、重定位位等。

// 64位指针结构
[标记位][重定位位][保留位][对象地址]
  1位     1位     2位     60位

// 指针状态
00: 良好状态（Good）
01: 重定位状态（Relocated）
10: 重映射状态（Remapped）
11: 标记状态（Marked）
            

简单理解：就像给每个物品贴不同颜色的标签。红色标签表示"需要保留"，蓝色标签表示"已经移动"，绿色标签表示"正在处理"。这样我们就能快速识别每个物品的状态。

4. 读屏障（Load Barrier）

ZGC使用读屏障来拦截对象引用的读取操作，确保应用程序能够访问到正确的对象版本。

// 读屏障的简化逻辑
Object* load_barrier(Object* ptr) {
    if (is_remapped(ptr)) {
        // 如果指针指向的是重映射状态的对象
        // 需要重定位到新地址
        return relocate_object(ptr);
    }
    return ptr; // 直接返回原指针
}
            

简单理解：就像在图书馆找书时，如果发现书已经被移动到新位置，图书管理员会立即告诉你新位置。读屏障就是这样的"图书管理员"。

3. ZGC的内存布局详解

Region的分类

ZGC根据对象大小将Region分为不同的类型，每种类型都有其特定的用途和管理策略。

1. 小对象Region（Small Region）

大小为2MB，用于存储小于256KB的对象。

特点：数量最多，管理最复杂
用途：存储大部分Java对象，如String、Integer、自定义类实例等
管理：需要精确跟踪每个对象的存活状态

简单理解：就像小储物柜，每个柜子可以放很多小物品，需要仔细管理每个物品的位置。

2. 中对象Region（Medium Region）

大小为32MB，用于存储256KB到4MB之间的对象。

特点：数量适中，管理相对简单
用途：存储中等大小的对象，如大数组、大字符串等
管理：每个Region只存储一个对象

简单理解：就像中等大小的储物箱，每个箱子只放一个中等大小的物品，管理起来比较简单。

3. 大对象Region（Large Region）

大小为N×2MB（N为2的幂），用于存储4MB到Region最大大小的对象。

特点：数量较少，管理简单
用途：存储大对象，如大文件缓存、大图像数据等
管理：每个Region只存储一个对象

简单理解：就像大储物间，每个房间只放一个大物品，比如家具或电器。

内存分配策略

分配流程

当应用程序需要分配新对象时，ZGC会按照以下流程进行：

确定对象大小：计算对象需要的内存空间
选择Region类型：根据对象大小选择合适的Region类型
查找可用Region：在对应类型的Region池中查找可用空间
分配内存：在找到的Region中分配内存
初始化对象：设置对象的初始状态

ZGC内存分配流程图

新对象分配请求

↓

< 256KB
小对象Region

256KB-4MB
中对象Region

> 4MB
大对象Region

↓

内存分配完成

内存压缩和碎片整理

为什么需要压缩？

随着应用程序运行，内存中会产生碎片，就像房间里的物品被搬走后留下的空隙。ZGC通过并发压缩来解决这个问题。

内存压缩前后对比

压缩前（有碎片）：

对象A

空闲

对象B

空闲

对象C

压缩后（无碎片）：

对象A

对象B

对象C

连续空闲空间

注意：ZGC的内存压缩是并发进行的，不会导致应用程序长时间暂停。这是ZGC能够保持超低延迟的关键技术之一。

4. ZGC垃圾收集的详细过程

ZGC的垃圾收集过程可以分为三个主要阶段：标记（Mark）、重定位（Relocate）和重映射（Remap）。每个阶段都是并发执行的，只有极少数关键点需要短暂暂停。

ZGC垃圾收集周期

标记阶段
并发标记

→

重定位阶段
并发重定位

→

重映射阶段
并发重映射

4.1 标记阶段（Mark Phase）

标记阶段的目标是识别所有存活的对象。ZGC使用染色指针技术，通过设置指针的标记位来标识存活对象。

标记阶段的详细过程：

步骤1：初始标记（Initial Mark）

这是整个标记阶段的开始，需要短暂暂停所有应用线程。

目的：标记所有从根对象直接可达的对象
执行时间：通常只有几毫秒
染色操作：将根对象引用的对象指针设置为"标记状态"

// 初始标记的伪代码
void initial_mark() {
    // 暂停所有应用线程
    stop_all_threads();
    
    // 标记根对象直接可达的对象
    for (each root reference) {
        mark_object(root_reference);
    }
    
    // 恢复所有应用线程
    resume_all_threads();
}
            

简单理解：就像在开始大扫除前，先标记出所有"重要的"物品，确保它们不会被误扔。这个阶段很快，因为只需要标记直接可见的物品。

步骤2：并发标记（Concurrent Mark）

这是标记阶段的主要部分，与应用程序完全并发执行。

目的：遍历整个对象图，标记所有可达的对象
并发性：与应用程序同时运行，不会暂停应用线程
算法：使用广度优先搜索遍历对象图
染色：将访问到的对象指针设置为"标记状态"

// 并发标记的简化流程
while (标记队列不为空) {
    取出一个对象obj;
    for (obj引用的每个对象ref) {
        if (ref未被标记) {
            将ref加入标记队列;
            设置ref为标记状态;
        }
    }
}
            

并发标记过程示意图

根对象
已标记

对象A
正在标记

对象B
未标记

对象C
未标记

简单理解：这就像是在大家正常生活的同时，清洁工人在后台悄悄地标记所有需要保留的物品。虽然会稍微影响大家的活动，但不会让整个房子停下来。

步骤3：重新标记（Remark）

这个阶段需要短暂暂停应用线程，用于处理并发标记期间应用程序产生的对象引用变化。

目的：处理并发标记期间应用程序修改的对象引用
必要性：由于并发标记期间应用程序仍在运行，可能会有新的对象引用关系产生
时间：通常只有几毫秒

// 重新标记的简化逻辑
void remark() {
    // 暂停所有应用线程
    stop_all_threads();
    
    // 处理并发标记期间的变化
    process_concurrent_changes();
    
    // 完成标记
    finish_marking();
    
    // 恢复所有应用线程
    resume_all_threads();
}
            

简单理解：就像在清洁过程中，有人可能会移动物品的位置。重新标记阶段就是检查这些变化，确保没有遗漏任何重要的物品。

4.2 重定位阶段（Relocate Phase）

重定位阶段的目标是将存活的对象移动到新的内存位置，实现内存压缩。这个过程也是并发执行的。

重定位阶段的详细过程：

步骤1：选择重定位集合（Relocation Set）

ZGC会选择一些Region作为重定位的目标，通常选择碎片较多的Region。

选择标准：根据Region的碎片程度和存活对象分布
目标：最大化内存压缩效果
策略：优先选择碎片严重的Region

步骤2：并发重定位（Concurrent Relocation）

将重定位集合中的存活对象移动到新的内存位置。

并发性：与应用程序同时运行
染色：将移动的对象指针设置为"重定位状态"
读屏障：通过读屏障处理对象访问

// 重定位的简化流程
for (each object in relocation_set) {
    if (object is alive) {
        // 分配新内存位置
        new_address = allocate_new_memory();
        
        // 复制对象到新位置
        copy_object(object, new_address);
        
        // 设置重定位指针
        set_relocation_pointer(object, new_address);
        
        // 标记为重定位状态
        mark_as_relocated(object);
    }
}
            

对象重定位过程

重定位前：

对象A
地址: 0x1000

空闲
地址: 0x2000

对象B
地址: 0x3000

重定位后：

对象A
地址: 0x5000

对象B
地址: 0x6000

连续空闲空间
地址: 0x7000+

步骤3：读屏障处理

当应用程序访问重定位状态的对象时，读屏障会自动处理重定位。

// 读屏障的详细逻辑
Object* load_barrier(Object* ptr) {
    if (is_relocated(ptr)) {
        // 获取重定位后的新地址
        Object* new_ptr = get_relocation_pointer(ptr);
        
        // 更新引用
        update_reference(ptr, new_ptr);
        
        return new_ptr;
    }
    return ptr;
}
            

简单理解：就像在图书馆找书时，如果发现书已经被移动到新位置，图书管理员会立即告诉你新位置，并且更新借书卡上的信息。

4.3 重映射阶段（Remap Phase）

重映射阶段的目标是更新所有指向重定位对象的引用，使其指向新的内存位置。

重映射阶段的详细过程：

步骤1：并发重映射（Concurrent Remap）

遍历所有对象引用，将指向重定位状态对象的引用更新为指向新地址。

并发性：与应用程序同时运行
染色：将更新后的指针设置为"重映射状态"
完整性：确保所有引用都被正确更新

// 重映射的简化流程
for (each object reference in heap) {
    if (reference points to relocated object) {
        // 获取重定位后的新地址
        new_address = get_relocation_pointer(reference);
        
        // 更新引用
        update_reference(reference, new_address);
        
        // 标记为重映射状态
        mark_as_remapped(reference);
    }
}
            

步骤2：完成重映射（Finish Remap）

这个阶段需要短暂暂停应用线程，确保所有重映射工作完成。

目的：确保所有引用都已正确更新
时间：通常只有几毫秒
清理：清理重定位相关的元数据

ZGC收集周期时间线

初始标记
1-2ms

并发标记
几秒到几分钟

重新标记
1-2ms

并发重定位
几秒到几分钟

并发重映射
几秒到几分钟

性能特点：ZGC的整个垃圾收集过程几乎都是并发执行的，只有初始标记、重新标记和完成重映射需要短暂暂停，总暂停时间通常不超过10毫秒。

4.4 染色指针状态转换

ZGC使用染色指针来跟踪对象的状态，指针状态在整个收集周期中会发生变化。

染色指针状态转换图

良好状态
00

→

标记状态
11

→

重定位状态
01

→

重映射状态
10

→

良好状态
00

// 染色指针状态说明
良好状态（Good）- 对象正常，未被收集器处理
标记状态（Marked）- 对象已被标记为存活
重定位状态（Relocated）- 对象已被移动到新位置
重映射状态（Remapped）- 引用已更新为新地址
        

简单理解：就像给物品贴不同颜色的标签来跟踪它的状态。红色表示"已检查"，蓝色表示"已移动"，绿色表示"地址已更新"，灰色表示"正常状态"。

5. ZGC的调优参数和实践

5.1 核心调优参数

ZGC提供了相对较少的调优参数，这是因为ZGC的设计理念是"开箱即用"，大部分情况下使用默认参数就能获得良好的性能。

1. 启用ZGC

// 启用ZGC垃圾收集器
-XX:+UseZGC

// 设置堆大小（ZGC推荐使用大堆）
-Xmx8g -Xms8g
            

注意：ZGC需要JDK 11或更高版本，并且目前只支持64位系统。

2. 堆大小设置

ZGC的设计目标是在大堆内存下保持低延迟，因此推荐使用较大的堆内存。

// 推荐配置
-Xmx16g -Xms16g  // 对于16GB以下的应用
-Xmx32g -Xms32g  // 对于16-32GB的应用
-Xmx64g -Xms64g  // 对于32GB以上的应用
            

重要：ZGC在堆内存较小时（如小于4GB）可能无法发挥其优势，建议使用至少8GB的堆内存。

3. 并发线程数设置

ZGC使用并发线程进行垃圾收集，可以通过参数控制并发线程的数量。

// 设置并发GC线程数（默认为CPU核心数的1/8）
-XX:ConcGCThreads=2

// 设置并行GC线程数（默认为CPU核心数）
-XX:ParallelGCThreads=8
            

调优建议：通常不需要手动设置这些参数，ZGC会自动根据系统配置选择合适的值。

4. 内存分配策略

ZGC提供了几种内存分配策略，可以根据应用特点进行选择。

// 设置内存分配策略
-XX:+UseLargePages  // 使用大页内存（推荐）
-XX:+UseTransparentHugePages  // 使用透明大页（Linux）

// 设置Region大小（通常不需要调整）
-XX:ZAllocationSpikeTolerance=2  // 分配峰值容忍度
            

5.2 实际调优案例

案例1：高并发Web应用调优

应用场景：高并发Web应用，要求响应时间小于50ms，堆内存16GB

// 推荐配置
-XX:+UseZGC
-XX:+UseLargePages
-Xmx16g -Xms16g
-XX:ConcGCThreads=4
-XX:ParallelGCThreads=16
            

调优思路：使用大页内存提高内存访问效率，设置合适的并发线程数，确保有足够的堆内存。

案例2：实时数据处理系统调优

应用场景：实时数据处理系统，要求极低延迟，堆内存32GB

// 推荐配置
-XX:+UseZGC
-XX:+UseLargePages
-Xmx32g -Xms32g
-XX:ConcGCThreads=8
-XX:ParallelGCThreads=32
-XX:+UnlockExperimentalVMOptions
-XX:+UseZUncommit  // 启用内存取消提交（JDK 15+）
            

调优思路：使用更大的堆内存和更多的并发线程，启用内存取消提交功能以节省内存使用。

案例3：游戏服务器调优

应用场景：游戏服务器，要求稳定帧率，堆内存8GB

// 推荐配置
-XX:+UseZGC
-XX:+UseLargePages
-Xmx8g -Xms8g
-XX:ConcGCThreads=2
-XX:ParallelGCThreads=8
-XX:+UseZUncommit
            

调优思路：使用较小的并发线程数以减少对游戏逻辑的影响，启用内存取消提交以优化内存使用。

5.3 监控和诊断

要有效调优ZGC，需要了解如何监控和分析垃圾收集的性能。

5.3.1 GC日志配置

// 启用详细GC日志
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCTimeStamps
-XX:+PrintGCDateStamps
-XX:+PrintGCCause
-XX:+PrintGCApplicationStoppedTime
-XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime
-Xloggc:zgc.log
-XX:+UseGCLogFileRotation
-XX:NumberOfGCLogFiles=5
-XX:GCLogFileSize=20M

// ZGC特定日志
-Xlog:gc*:file=zgc.log:time,uptime:filecount=5,filesize=20M
        

5.3.2 GC日志分析

ZGC收集日志示例：

[2024-01-15T10:30:15.123+0800] GC(0) Pause Mark Start 0.123ms
[2024-01-15T10:30:15.456+0800] GC(0) Concurrent Mark 333.456ms
[2024-01-15T10:30:15.789+0800] GC(0) Pause Mark End 0.234ms
[2024-01-15T10:30:16.012+0800] GC(0) Concurrent Process Non-Strong References 223.123ms
[2024-01-15T10:30:16.345+0800] GC(0) Concurrent Reset Relocation Set 0.123ms
[2024-01-15T10:30:16.678+0800] GC(0) Concurrent Destroy Detached Pages 333.456ms
[2024-01-15T10:30:17.001+0800] GC(0) Concurrent Relocate 323.123ms
[2024-01-15T10:30:17.334+0800] GC(0) Pause Relocate Start 0.156ms
[2024-01-15T10:30:17.667+0800] GC(0) Concurrent Relocate 333.456ms
[2024-01-15T10:30:18.000+0800] GC(0) Pause Relocate End 0.234ms
            

解读：

Pause Mark Start/End：标记阶段的暂停时间，通常1-2毫秒
Concurrent Mark：并发标记时间，几秒到几分钟
Concurrent Relocate：并发重定位时间，几秒到几分钟
Pause Relocate Start/End：重定位阶段的暂停时间，通常1-2毫秒

5.3.3 性能监控工具

1. JFR（Java Flight Recorder）

JFR是Java内置的性能分析工具，可以详细记录ZGC的性能数据。

// 启用JFR
-XX:+FlightRecorder
-XX:StartFlightRecording=duration=60s,filename=zgc.jfr

// 或者使用jcmd命令
jcmd  JFR.start duration=60s filename=zgc.jfr
            

2. JConsole和VisualVM

这些工具可以实时监控ZGC的性能指标。

堆内存使用情况：实时查看堆内存的使用和释放
GC活动：查看GC的频率和持续时间
线程状态：监控应用线程和GC线程的状态

5.4 性能调优建议

以下是一些通用的ZGC性能调优建议：

1. 堆大小优化

使用大堆：ZGC在大堆内存下表现更好，建议至少8GB
设置相等的最小和最大堆：避免堆大小调整带来的性能影响
监控内存使用：确保堆内存使用率在合理范围内

2. 系统配置优化

使用大页内存：提高内存访问效率
调整系统参数：如vm.max_map_count（Linux）
CPU亲和性：将GC线程绑定到特定CPU核心

3. 应用层优化

减少对象创建：避免频繁创建大对象
使用对象池：重用对象以减少GC压力
优化数据结构：选择合适的数据结构减少内存使用

注意事项：

ZGC目前不支持分代收集，所有对象都在同一个堆中
ZGC的内存开销相对较高，需要额外的内存来支持并发操作
在某些极端情况下，ZGC可能无法满足延迟要求，此时需要考虑其他收集器

6. ZGC与其他垃圾收集器的对比

6.1 与G1 GC的对比

G1和ZGC都是现代的低延迟垃圾收集器，但它们在设计理念和实现技术上有所不同。

G1 vs ZGC 对比表

特性	G1 GC	ZGC
暂停时间	可预测，通常<10ms	极低，通常<1ms
内存开销	较低	较高
分代收集	支持	不支持
堆大小限制	适合4GB-32GB	适合8GB+，越大越好
成熟度	成熟稳定	相对较新
适用场景	通用，平衡延迟和吞吐量	极致低延迟场景

选择建议

选择G1的情况：
- 堆内存在4GB-32GB之间
- 需要平衡延迟和吞吐量
- 对内存使用比较敏感
- 需要分代收集的优势
选择ZGC的情况：
- 堆内存大于8GB
- 对延迟要求极高（<1ms）
- 有足够的内存资源
- 运行在JDK 11+环境

6.2 与CMS GC的对比

CMS vs ZGC 对比表

特性	CMS GC	ZGC
暂停时间	不可预测，可能很长	可预测，<1ms
内存碎片	容易产生	很少
并发性	部分并发	高度并发
内存压缩	不支持	支持
维护性	复杂	简单
JDK版本	JDK 1.4+	JDK 11+

迁移建议：如果当前使用CMS，建议考虑迁移到G1或ZGC。CMS已经被标记为废弃，将在未来的JDK版本中被移除。

6.3 与Parallel GC的对比

Parallel GC vs ZGC 对比表

特性	Parallel GC	ZGC
设计目标	高吞吐量	低延迟
暂停时间	很长，不可预测	很短，可预测
并发性	无	高度并发
适用场景	批处理、后台任务	实时应用、交互式应用
堆大小	中小堆	大堆
内存压缩	支持	支持

选择建议

选择Parallel GC的情况：
- 批处理应用
- 对吞吐量要求极高
- 可以容忍长时间暂停
- 堆内存较小
选择ZGC的情况：
- 实时应用
- 对延迟要求极高
- 有足够的内存资源
- 交互式应用

6.4 与Shenandoah GC的对比

Shenandoah vs ZGC 对比表

特性	Shenandoah	ZGC
暂停时间	很低，通常<10ms	极低，通常<1ms
技术实现	Brooks指针	染色指针
内存开销	中等	较高
成熟度	相对成熟	较新
平台支持	多平台	主要平台
适用场景	通用低延迟	极致低延迟

选择建议：Shenandoah和ZGC都是优秀的低延迟垃圾收集器。Shenandoah在更多平台上可用，而ZGC在延迟方面表现更优。

6.5 性能对比总结

垃圾收集器性能对比图

Serial GC

延迟: 高
吞吐量: 低

Parallel GC

延迟: 高
吞吐量: 高

CMS GC

延迟: 中
吞吐量: 中

G1 GC

延迟: 低
吞吐量: 中

ZGC

延迟: 极低
吞吐量: 中

选择垃圾收集器的决策树：

对延迟要求极高（<1ms）？ → 选择ZGC
对延迟要求高（<10ms）？ → 选择G1或Shenandoah
对吞吐量要求极高？ → 选择Parallel GC
堆内存小于4GB？ → 选择Serial GC或Parallel GC
堆内存大于8GB？ → 选择G1或ZGC
需要分代收集？ → 选择G1
其他情况？ → 选择G1（默认推荐）

重要提醒：

CMS GC已被标记为废弃，不建议在新项目中使用
Serial GC只适用于单CPU环境或小内存应用
ZGC需要JDK 11+和64位系统
选择垃圾收集器时要考虑应用的具体需求和环境限制

7. 实际应用场景和案例分析

7.1 适合ZGC的应用场景

ZGC特别适合以下类型的应用程序，这些应用对延迟有极高的要求：

1. 金融交易系统

特点：对延迟极其敏感，毫秒级的延迟都可能影响交易结果

要求：响应时间小于1毫秒，系统稳定性极高

ZGC优势：超低延迟，可预测的暂停时间

实际案例：某高频交易系统使用ZGC后，GC暂停时间从原来的50ms降低到0.5ms，交易延迟显著改善。

2. 实时游戏服务器

特点：需要处理大量并发连接，实时响应玩家操作

要求：稳定的帧率，流畅的游戏体验

ZGC优势：极低的GC暂停时间，不影响游戏逻辑

实际案例：某大型多人在线游戏使用ZGC后，服务器卡顿现象基本消失，玩家体验大幅提升。

3. 实时数据处理系统

特点：需要实时处理大量数据流

要求：低延迟数据处理，高吞吐量

ZGC优势：并发垃圾收集，不影响数据处理

实际案例：某实时数据分析平台使用ZGC后，数据处理延迟从10ms降低到2ms。

4. 高并发Web应用

特点：需要处理大量并发请求

要求：快速响应，良好的用户体验

ZGC优势：稳定的响应时间，可预测的性能

实际案例：某电商网站使用ZGC后，页面响应时间更加稳定，用户体验显著改善。

7.2 实际案例分析

案例1：高频交易系统优化

背景：某高频交易系统，使用JDK 8 + G1 GC，堆内存16GB，交易延迟要求小于1ms。

问题分析：

G1 GC的暂停时间（10-50ms）影响交易延迟
GC暂停导致交易延迟不稳定
需要更极致的低延迟解决方案

解决方案：

// 升级到JDK 11并使用ZGC
-XX:+UseZGC
-XX:+UseLargePages
-Xmx16g -Xms16g
-XX:ConcGCThreads=4
-XX:ParallelGCThreads=16
            

效果：

GC暂停时间从10-50ms降低到0.5-1ms
交易延迟更加稳定，99.9%的请求延迟小于1ms
系统吞吐量提升15%

案例2：游戏服务器性能提升

背景：某大型多人在线游戏，使用JDK 8 + CMS GC，堆内存32GB，玩家反映游戏偶尔卡顿。

问题分析：

CMS GC的暂停时间不可预测
内存碎片问题导致性能下降
玩家数量增加时卡顿更明显

解决方案：

// 升级到JDK 11并使用ZGC
-XX:+UseZGC
-XX:+UseLargePages
-Xmx32g -Xms32g
-XX:ConcGCThreads=8
-XX:ParallelGCThreads=32
-XX:+UseZUncommit
            

效果：

游戏卡顿现象基本消失
服务器可以支持更多并发玩家
内存使用更加高效

案例3：实时数据处理平台优化

背景：某实时数据处理平台，使用JDK 8 + Parallel GC，堆内存64GB，需要处理大量实时数据流。

问题分析：

Parallel GC的长时间暂停影响数据处理
数据积压严重，处理延迟高
需要更稳定的处理性能

解决方案：

// 升级到JDK 11并使用ZGC
-XX:+UseZGC
-XX:+UseLargePages
-Xmx64g -Xms64g
-XX:ConcGCThreads=16
-XX:ParallelGCThreads=64
-XX:+UseZUncommit
            

效果：

数据处理延迟从10ms降低到2ms
数据积压问题得到解决
系统稳定性显著提升

8. 常见问题和解决方案

8.1 内存不足问题

问题描述：ZGC需要较大的堆内存才能发挥其优势，如果堆内存不足，可能导致性能问题。

可能原因：

堆内存设置过小（小于8GB）
系统内存不足
ZGC的内存开销被低估

解决方案：

增加堆内存大小，建议至少8GB
确保系统有足够的内存资源
考虑使用内存取消提交功能（JDK 15+）

8.2 性能不达预期

问题描述：使用ZGC后性能没有达到预期，甚至比原来的垃圾收集器更差。

可能原因：

堆内存过小
应用不适合ZGC
系统配置不当
ZGC版本问题

解决方案：

确保堆内存至少8GB
评估应用是否适合ZGC
检查系统配置（大页内存等）
升级到最新的JDK版本

8.3 兼容性问题

问题描述：ZGC需要JDK 11+和64位系统，可能存在兼容性问题。

可能原因：

JDK版本过低
32位系统
某些平台不支持

解决方案：

升级到JDK 11或更高版本
使用64位系统
检查平台兼容性
考虑使用其他垃圾收集器

8.4 监控和诊断问题

问题描述：ZGC的监控和诊断相对复杂，可能难以定位问题。

解决方案：

启用详细的GC日志
使用JFR进行性能分析
使用JConsole或VisualVM监控
学习ZGC的日志格式

8.5 最佳实践建议

以下是一些使用ZGC的最佳实践建议：

1. 系统配置优化

使用大页内存：提高内存访问效率
调整系统参数：如vm.max_map_count（Linux）
CPU亲和性：将GC线程绑定到特定CPU核心
网络优化：对于网络应用，优化网络配置

2. 应用层优化

减少对象创建：避免频繁创建大对象
使用对象池：重用对象以减少GC压力
优化数据结构：选择合适的数据结构
避免内存泄漏：确保对象正确释放

3. 监控和调优

持续监控：定期检查GC性能
日志分析：分析GC日志找出问题
性能测试：进行压力测试验证性能
版本升级：及时升级到最新的JDK版本

9. 总结和最佳实践

ZGC是一款革命性的垃圾收集器，通过染色指针、并发处理等前沿技术，实现了超低延迟的垃圾收集。虽然ZGC相对较新，但在合适的应用场景下，它能够提供卓越的性能表现。

9.1 ZGC的核心优势

ZGC核心优势总结

超低延迟
<1ms暂停时间

高度并发
几乎完全并发

内存压缩
减少内存碎片

可扩展性
支持TB级堆内存

9.2 适用场景总结

ZGC最适合的应用场景：

金融交易系统：对延迟极其敏感
实时游戏服务器：需要稳定的帧率
实时数据处理：需要低延迟处理
高并发Web应用：需要稳定的响应时间
大内存应用：堆内存大于8GB

ZGC不适合的应用场景：

小内存应用：堆内存小于4GB
批处理应用：对吞吐量要求极高
资源受限环境：内存和CPU资源不足
旧版本JDK：需要JDK 11+

9.3 学习建议

学习路径建议：

理解基础概念：先理解垃圾收集的基本原理
学习ZGC特性：掌握染色指针、并发处理等核心概念
实践应用：在实际项目中尝试使用ZGC
性能调优：学习如何监控和调优ZGC
深入理解：研究ZGC的源码和实现细节

记住：ZGC不是万能的，它适合特定的应用场景。在选择垃圾收集器时，要根据应用的具体需求、环境限制和性能要求来做出决策。对于大多数应用，G1 GC仍然是一个很好的选择。

ZGC学习路径图

理解基础概念

↓

掌握ZGC特性

↓

实践应用

↓

性能调优

学习要点回顾

✅ ZGC是超低延迟垃圾收集器，暂停时间<1ms
✅ 使用染色指针技术实现并发处理
✅ 支持TB级大堆内存
✅ 适合对延迟要求极高的应用场景
✅ 需要JDK 11+和64位系统
✅ 推荐堆内存至少8GB

恭喜！您已经完成了ZGC垃圾收集器的深入学习。通过这篇详细的指南，您应该对ZGC的工作原理、适用场景、调优方法和实际应用有了全面的了解。记住，ZGC是一个强大的工具，但需要根据具体需求来使用。建议您在实际项目中尝试使用ZGC，并观察其性能表现。

未来展望：ZGC仍在持续发展和优化中，未来的版本可能会带来更好的性能和更多的功能。建议关注ZGC的最新发展，及时了解新特性和改进。

posted @ 2025-07-03 14:28 托马斯布莱克阅读(156) 评论(0) 收藏举报

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ZGC垃圾收集器详细学习指南

ZGC垃圾收集器详细学习指南

目录导航

1. ZGC垃圾收集器简介

什么是ZGC垃圾收集器？

ZGC的发展历程

2. ZGC的设计理念和核心特性

设计目标

为什么是10毫秒？

核心特性

1. 并发处理（Concurrent Processing）

传统GC vs ZGC并发性对比

传统垃圾收集器：

ZGC垃圾收集器：

2. 基于Region的内存布局

ZGC Region布局示意图

3. 染色指针（Colored Pointers）

4. 读屏障（Load Barrier）

3. ZGC的内存布局详解

Region的分类

1. 小对象Region（Small Region）

2. 中对象Region（Medium Region）

3. 大对象Region（Large Region）

内存分配策略

分配流程

ZGC内存分配流程图

内存压缩和碎片整理

为什么需要压缩？

内存压缩前后对比

压缩前（有碎片）：

压缩后（无碎片）：

4. ZGC垃圾收集的详细过程

ZGC垃圾收集周期

4.1 标记阶段（Mark Phase）

标记阶段的详细过程：

步骤1：初始标记（Initial Mark）

步骤2：并发标记（Concurrent Mark）

并发标记过程示意图

步骤3：重新标记（Remark）

4.2 重定位阶段（Relocate Phase）

重定位阶段的详细过程：

步骤1：选择重定位集合（Relocation Set）

步骤2：并发重定位（Concurrent Relocation）

对象重定位过程

重定位前：

重定位后：

步骤3：读屏障处理

4.3 重映射阶段（Remap Phase）

重映射阶段的详细过程：

步骤1：并发重映射（Concurrent Remap）

步骤2：完成重映射（Finish Remap）

ZGC收集周期时间线

4.4 染色指针状态转换

染色指针状态转换图

5. ZGC的调优参数和实践

5.1 核心调优参数

1. 启用ZGC

2. 堆大小设置

3. 并发线程数设置

4. 内存分配策略

5.2 实际调优案例

案例1：高并发Web应用调优

案例2：实时数据处理系统调优

案例3：游戏服务器调优

5.3 监控和诊断

5.3.1 GC日志配置

5.3.2 GC日志分析

ZGC收集日志示例：

5.3.3 性能监控工具

1. JFR（Java Flight Recorder）

2. JConsole和VisualVM

5.4 性能调优建议

1. 堆大小优化

2. 系统配置优化

3. 应用层优化

6. ZGC与其他垃圾收集器的对比

6.1 与G1 GC的对比

G1 vs ZGC 对比表