六、ZGC深度剖析

一、引言

对于Java 程序员来说，JVM 帮助我们做了很多事情。

JVM是虚拟机，能够识别字节码，就是class文件或者你打包的jar文件，运行在操作系统上。

JVM帮我们实现了跨平台，你只需要编译一次，就可以在不同的操作系统上运行，并且效果是一致的。

在Java中你使用对象，使用内存，不用担心回收，只管new对象就行了，不用管垃圾的回收。

因为Java当中是自动化的垃圾回收机制。JVM有专门的垃圾回收器，把垃圾回收这件事给干了。

二、ZGC出现背景

对于Java的项目来说，JVM进行垃圾回收会有一个很大的问题，就是STW。

什么是STW，STW的全称是StopTheWorld（停止所有业务线程）。

Java项目中，如果JVM要进行垃圾回收，会暂停所有的业务线程，也就是项目中的线程，这样会导致业务系统暂停。

STW带来的问题

• 手机系统(Android) 显示卡顿

Google 主导的 Android 系统需要解决的一大问题就是显示卡顿问题，通过对 GC 算法的不断演进，停顿时间控制在几个ms级别。所以这也是Android与苹果IOS系统竞争的一大利器。

• 证券交易系统实时性要求

证券交易系统主要就是买入、卖出，现在都是使用系统完成自动下单，如果用Java系统来做，遇到了STW，假如STW的时间是3秒。刚收到市场行情是比较低的买入的，但是因为STW卡顿了3秒，3秒后的市场行情可能完全不同。所以如果使用Java来做证券系统，一定是要求STW时间越短越好！

• 大数据平台(Hadoop集群性能)

58同城的大数据系统，单集群5000+的Hadoop集群，日万亿级实时数据分发。如果遇到STW也是不行的。

三、垃圾回收器的发展

为了满足不同的业务需求，Java 的 GC 算法也在不停迭代，对于特定的应用，选择其最适合的 GC 算法，才能更高效的帮助业务实现其业务目标。对于这些延迟敏感的应用来说，GC 停顿已经成为阻碍 Java 广泛应用的一大顽疾，需要更适合的 GC 算法以满足这些业务的需求。

近些年来，服务器的性能越来越强劲，各种应用可使用的堆内存也越来越大，常见的堆大小从 10G 到百G级别，部分机型甚至可以到达TB级别，在这类大堆应用上，传统的 GC，如 CMS、G1 的停顿时间也跟随着堆大小的增长而同步增加，即堆大小指数级增长时，停顿时间也会指数级增长。特别是当触发 Full GC 时，停顿可达分钟级别(百GB级别的堆)。当业务应用需要提供高服务级别协议（Service Level Agreement，SLA），例如 99.99% 的响应时间不能超过 100ms，此时 CMS、G1 等就无法满足业务的需求。

为满足当前应用对于超低停顿、并应对大堆和超大堆带来的挑战，伴随着 2018 年发布的 JDK 11，A Scalable Low-Latency Garbage Collector - ZGC 应运而生。

单线程：Serial、SerialOld

多线程：ParallelScavenge、ParallelOld

多线程+并发：CMS、G1、Shenadndoah、ZGC(STW控制在1ms)

如何选择垃圾收集器

1.优先调整堆的大小让服务器自己来选择

2.如果内存小于100M，使用串行收集器

3.如果是单核，并且没有停顿时间的要求，串行或JVM自己选择

4.如果允许停顿时间超过1秒，选择并行或者JVM自己选

5.如果响应时间最重要，并且不能超过1秒，使用并发收集器

6.4G以下可以用parallel，4-8G可以用ParNew+CMS，8G以上可以用G1，几百G以上用ZGC下图有连线的可以搭配使用

JDK1.8默认使用Ps

JDK1.9默认使用G1

四、ZGC介绍

ZGC（The Z Garbage Collector）是JDK 11中推出的一款追求极致低延迟的垃圾收集器，它曾经设计目标包括：

• 停顿时间不超过10ms（JDK16已经达到不超过1ms）
• 停顿时间不会随着堆的大小，或者活跃对象的大小而增加；也就是说，几十G堆的停顿时间是10ms以下，几百G甚至上T堆的停顿时间也是10ms以下

• 支持8MB~4TB级别的堆，JDK15后已经可以支持16TB
• 最糟糕的情况下吞吐量会降低15%。这都不是事，停顿时间足够优秀。至于吞吐量，通过扩容分分钟解决

这么去想，如果使用ZGC来做Java项目，像对STW敏感的证券系统，游戏的系统都可以去用Java来做（以前都是C或者C++的市场），所以ZGC的出现就是为了抢占其他语言的市场。

ZGC目标

如下图所示，ZGC的目标主要有4个：

Java 11 引入了 ZGC，宣称暂停时间不超过 10ms。

ZGC 所采用的算法就是 Azul Systems 很多年前提出的 Pauseless GC(简称 Azul PGC)：

具体见 https://www.usenix.org/legacy/events/vee05/full_papers/p46-click.pdf（虚拟机 zing: 它属于 zual 这家公司，非常牛，是一个商业产品，很贵！它的垃圾回收速度非常快（1 毫秒之内），是业界标杆。它的一个垃圾回收的算法后来被 Hotspot 吸收才有了现在的 ZGC）

虽然 Oracle 出的各种介绍资料上都完全没有提及 ZGC，我们从外部也无法证实或否认 Oracle GC 团队在研发 ZGC 的时候是否参考了 Azul 的论文，但就结果来看 ZGC 确实就是换了壳实现的 Azul PGC（哈哈...）。

五、ZGC中的内存布局

为了细粒度地控制内存的分配，和G1一样，ZGC将内存划分成小的分区，在ZGC中称为页面（page）。

1、ZGC中没有分代的概念（新生代、老年代）

ZGC支持3种页面，分别为小页面、中页面和大页面。

• 小页面指的是2MB的页面空间，当对象大小小于等于256KB时，对象分配在小页面。
• 中页面指32MB的页面空间，当对象大小在256KB和4M之间，对象分配在中页面。
• 大页面指受操作系统控制的大页，当对象大于4M，对象分配在大页面。

ZGC对于不同页面回收的策略也不同。简单地说，小页面优先回收；中页面和大页面则尽量不回收。

2、为什么这么设计？

要先了解什么是内存分段，什么是内存分页。

标准大页（huge page）是Linux内核2.6引入，目的是通过使用大页内存来取代传统的4KB内存页面，以适应越来越大的系统内存，让操作系统可以支持现代硬件架构的大页面容量功能。

标准大页（huge page）有两种格式大小： 2MB 和 1GB ， 2MB 页块大小适合用于 GB 大小的内存， 1GB 页块大小适合用于 TB 级别的内存； 2MB 是默认的页大小。

所以ZGC这么设置也是为了适应现代硬件架构的发展，提升性能。

3、ZGC支持NUMA（了解即可）

在过去，对于X86架构的计算机，内存控制器还没有整合进CPU，所有对内存的访问都需要通过北桥芯片来完成。X86系统中的所有内存都可以通过CPU进行同等访问。任何CPU访问任何内存的速度是一致的，不必考虑不同内存地址之间的差异，这称为“统一内存访问”（Uniform Memory Access，UMA）。UMA系统的架构示意图如图所示。

在UMA中，各处理器与内存单元通过互联总线进行连接，各个CPU之间没有主从关系。之后的X86平台经历了一场从“拼频率”到“拼核心数”的转变，越来越多的核心被尽可能地塞进了同一块芯片上，各个核心对于内存带宽的争抢访问成为瓶颈，所以人们希望能够把CPU和内存集成在一个单元上（称Socket），这就是非统一内存访问（Non-Uniform Memory Access，NUMA）。很明显，在NUMA下，CPU访问本地存储器的速度比访问非本地存储器快一些。下图所示是支持NUMA处理器架构示意图。

ZGC是支持NUMA的，在进行小页面分配时会优先从本地内存分配，当不能分配时才会从远端的内存分配。对于中页面和大页面的分配，ZGC并没有要求从本地内存分配，而是直接交给操作系统，由操作系统找到一块能满足ZGC页面的空间。ZGC这样设计的目的在于，对于小页面，存放的都是小对象，从本地内存分配速度很快，且不会造成内存使用的不平衡，而中页面和大页面因为需要的空间大，如果也优先从本地内存分配，极易造成内存使用不均衡，反而影响性能。

六、ZGC的核心概念

1、指针着色技术（Color Pointers）

+-------------------+-+----+-----------------------------------------------+

|00000000 00000000 0|0|1111|11 11111111 11111111 11111111 11111111 11111111|

+-------------------+-+----+-----------------------------------------------+

| | | |

| | | * 41-0 Object Offset (42-bits, 4TB address space)

| | |

| | * 45-42 Metadata Bits (4-bits)

| | 0001 =?Marked0

| | 0010 =?Marked1

| | 0100 =?Finalizable

| | 1000 =?Remapped

| |

| * 46-46 Unused (1-bit, always zero)

|

* 63-47 Fixed (17-bits, always zero)

• 它在指针中借了几个位出来做事情，所以它必须要求在64位的机器上才可以工作。并且因为要求64位的指针，也就不能支持压缩指针

以前的垃圾回收器的GC信息都保存在对象头中，而 ZGC 的 GC 信息保存在指针中

• ZGC中低42位表示使用中的堆空间(地址)，所以它可以支持2^42=4T内存）
  • ZGC借几位高位来做GC相关的事情(快速实现垃圾回收中的并发标记、转移和重定位等)

每个对象有一个64位指针，这64位被分为：

• 18位：预留给以后使用；
• 1位：Finalizable标识，此位与并发引用处理有关，它表示这个对象只能通过finalizer才能访问；
• 1位：Remapped标识，设置此位的值后，对象未指向relocationset中（relocationset表示需要GC的Region集合）；
• 1位：Marked1标识；
• 1位：Marked0标识，和上面的Marked1都是标记对象用于辅助GC；

2、为什么有2个mark标记？

每一个GC周期开始时，会交换使用的标记位，使上次GC周期中修正的已标记状态失效，所有引用都变成未标记。

GC周期1：使用mark0，则周期结束所有引用mark标记都会成为01。

GC周期2：使用mark1，则期待的mark标记10，所有引用都能被重新标记。

通过对配置ZGC后对象指针分析我们可知，对象指针必须是64位，那么ZGC就无法支持32位操作系统，同样的也就无法支持压缩指针了（CompressedOops，压缩指针也是32位）。

PS：既然低42位指针可以支持4T内存，那么能否通过预约更多位给对象地址来达到支持更大内存的目的呢？

答案肯定是不可以。因为目前主板地址总线最宽只有48bit，4位是颜色位，就只剩44位了，所以受限于目前的硬件，ZGC最大只能支持16T的内存。

JDK13就把最大支持堆内存从4T扩大到了16T。

颜色指针的三大优势：

1.一旦某个Region的存活对象被移走之后，这个Region立即就能够被释放和重用掉，而不必等待整个堆中所有指向该Region的引用都被修正后才能清理，这使得理论上只要还有一个空闲Region，ZGC就能完成收集。

2.颜色指针可以大幅减少在垃圾收集过程中内存屏障的使用数量，ZGC只使用了读屏障。

3.颜色指针具备强大的扩展性，它可以作为一种可扩展的存储结构用来记录更多与对象标记、重定位过程相关的数据，以便日后进一步提高性能。

我们通过一个例子演示Linux多视图映射。Linux中主要通过系统函数mmap完成视图映射。多个视图映射就是多次调用mmap函数，多次调用的返回结果就是不同的虚拟地址。示例代码如下

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <unistd.h>
#include <sys/mman.h>
#include <sys/types.h>
#include <fcntl.h>
#include <sys/stat.h>
#include <stdint.h>

int main()
{
    //创建一个共享内存的文件描述符
    int fd = shm_open("/example", O_RDWR | O_CREAT | O_EXCL, 0600);
    if (fd == -1) return 0;
    //防止资源泄露,需要删除。执行之后共享对象仍然存活,但是不能通过名字访问
    shm_unlink("/example");

    //将共享内存对象的大小设置为4字节
    size_t size = sizeof(uint32_t);
    ftruncate(fd, size);

    //3次调用mmap,把一个共享内存对象映射到3个虚拟地址上
    int prot = PROT_READ | PROT_WRITE;
    uint32_t *remapped = mmap(NULL, size, prot, MAP_SHARED, fd, 0);
    uint32_t *m0 = mmap(NULL, size, prot, MAP_SHARED, fd, 0);
    uint32_t *m1 = mmap(NULL, size, prot, MAP_SHARED, fd, 0);

    //关闭文件描述符
    close(fd);

    //测试,通过一个虚拟地址设置数据,3个虚拟地址得到相同的数据
    *remapped = 0xdeafbeef;
    printf("48bit of remapped is: %p, value of 32bit is: 0x%x\n", remapped, *remapped);
    printf("48bit of m0 is: %p, value of 32bit is: 0x%x\n", m0, *m0);
    printf("48bit of m1 is: %p, value of 32bit is: 0x%x\n", m1, *m1);

    return 0;
}

在Linux上通过gcc编译后运行文件，得到的执行文件：

gcc -lrt -o mapping mapping.c

然后执行下，我们来看下执行结果

从结果我们可以发现，3个变量对应3个不同的虚拟地址。

实地址：（32位指针）是：0xdeafbeef

虚地址：（48位指针）:

0x7f93aef8e000

0x7f93aef8d000

0x7f93aef8c000

但是因为它们都是通过mmap映射同一个内存共享对象，所以它们的物理地址是一样的，并且它们的值都是0xdeafbeef。

七、ZGC的垃圾回收流程

1、回顾根可达算法

根可达算法来判定对象是否存活的。这个算法的基本思路就是通过一系列的称为“GC Roots”的对象作为起始点，从这些节点开始向下搜索，搜索所走过的路径称为引用链（Reference Chain），当一个对象到GC Roots没有任何引用链相连时，则证明此对象是不可用的。

作为GC Roots的对象主要包括下面4种

• 虚拟机栈（栈帧中的本地变量表）：各个线程调用方法堆栈中使用到的参数、局部变量、临时变量等。
• 方法区中类静态变量：java类的引用类型静态变量。

• 方法区中常量：比如：字符串常量池里的引用。
• 本地方法栈中JNI指针：（即一般说的Native方法）。

2、ZGC中使用到的垃圾回收算法及垃圾回收算法流程

（1）ZGC中的 “转移”

• 如果是同一个页面移动对象，等同标记整理（同一级的也全部都有使用）
• 如果是不同页面移动对象，等同复制算法（同一级有空白页的时候）

（2）ZGC中垃圾回收算法流程

• 标记(mark)：从根集合出发，标记活跃对象；此时内存中存在活跃对象和已死亡对象
• 转移(relocate)：把活跃对象转移（复制）到新的内存上，原来的内存空间可以回收。
• 重定位(remap)：因为对象的内存地址发生了变化，所以所有指向对象老地址的指针都要调整到对象新的地址上。（remap）

复制算法

?

标记整理

3、一次ZGC流程

在ZGC初始化之后，此时地址视图为Remapped，程序正常运行，在内存中分配对象，满足一定条件后垃圾回收启动。

• 标记阶段（标识垃圾）（并发标记算法）
  • 初始标记：从根集合(GC Roots)出发，找出根集合直接引用的活跃对象(根对象)

这个阶段需要暂停（有STW），初始标记只需扫描所有GC Roots，扫描时间和GC Roots的数量成正比，停顿时间不会随着堆的大小或者活跃对象的大小而增加。

• • 并发标记：根据初始标记找到的根对象，使用深度优先遍历对象的成员变量进行标记。同时会对上次GC记录在转发表的对象进行重定位操作（去掉中间表）。

这个阶段不需要暂停（没有STW），扫描剩余的所有对象，这个处理时间比较长，所以走并发，业务线程与GC线程同时运行。但是这个阶段会产生漏标问题。

• • 再标记：这个阶段需要暂停（有STW），主要处理并发标记阶段引用关系变化产生的漏标对象，通过SATB算法解决（G1中的解决漏标的方案）

在这个阶段结束时，我们知道哪些对象仍然存在，哪些对象是垃圾。

• 转移阶段（对象复制或移动）（并发转移算法）（转移阶段会把活跃对象转移到新的内存中，并回收对象转移前的内存空间）
  • 并发转移准备：分析最有价值GC分页 ，同时如果此页面全是垃圾，直接清理了
  • 初始转移：转移初始标记阶段的存活对象同时做对象重定位有STW>
  • 并发转移：对转移并发标记的存活对象做转移，转移的过程中因为业务线程没有停可能有问题，所以这了用到了转发表（中间表）。

在进行标记后，GC统计了垃圾最多的若干内存page(即上文的region)，将它们称作：relocation set。对于这些page，GC需要将它们中所有的存活对象进行重新分配，并生成一个映射转发表，存放被relocated的对象的新地址。

ZGC 只有三个 STW 阶段：?初始标记，再标记，初始转移

4、如何做到并发转移？

使用转发表(类似于HashMap)，对象转移和插转发表做原子操作

指针颜色：

Remapped：

M0：绿色

M1：红色

初始标记：标记 GC Root 直接指向的对象（根对象），下图为A，标记为Remmaped(引用被标记为蓝色)

并发标记：从根对象开始扫描所有的对象B、C 标记为Remmaped（引用被标记为蓝色），此阶段有重定位发生

再标记：通过三色标记算法处理并发标记阶段漏表的对象（引用被标记为蓝色）

此时已经区分出来哪些是可用对象，哪些是垃圾

并发转移准备：分析最有价值的GC分页，如果全是垃圾，直接回收了

初始转移：转移根对象（对应初始标记阶段标记的对象），下图A，标记为M0(引用被标记为蓝色)

并发转移：转移并发标记阶段存活的对象。(引用被标记为绿色)

转发表记录对象的旧地址和新地址。如果业务线程需要用到对象话（业务线程指向的还是旧地址），业务线程通过转发表找到新地址。

为什么A不需要，因为GCRoots和A的数量太少了，没必要，直接STW

5、ZGC基于指针着色的重定位算法

二次GC的时候对并发标记对象的重定位（一次GC的时候，并发转移的对象的旧地址和新地址都记录在了转发表，二次GC会修改指针指向，并清除转发表）

因为上一次GC的并发标记做了转发表(绿色指针)，x1-->x2-->x3，这次GC并发标记发现绿色指针直接给修正为x1-->x3，把转发表清掉。修改指针和删转发表也要做原子操作

M0(mark-0)、M1(mark-1)区分相邻两次GC中的标记

下次GC中的并发标记（同时做上次并发标记对象的重定位）

技术上：指针着色中M0和M1区分

所有一个存活的对象的指针标记是：第一次GC为m0，第二次为m1，第三次为m0，第四次为m1，来回变动

在两次GC中间业务线程

如何访问没有做完重定位的对象？使用转发表

jdk8默认垃圾回收器是PS

八、ZGC中读屏障

1、什么是读屏障

在标记和移动对象的阶段，每次从 GC 堆里的对象的引用类型字段里读取一个指针的时候，这个指针都会经过一个“Loaded Value Barrier”（LVB）。这是一种“Read Barrier”（读屏障），会在不同阶段做不同的事情。

之前的GC都是采用WriteBarrier（写屏障），这次ZGC采用了完全不同的方案读屏障，这个是ZGC一个非常重要的特性。

在标记和转移对象的阶段，每次从堆里对象的引用类型中读取一个指针的时候，都需要加上一个LoadBarriers。那么我们该如何理解它呢？

看上面的代码，第一行代码我们尝试读取堆中的一个对象引用obj.fieldA并赋给引用o（fieldA也是一个对象时才会加上读屏障）。如果这时候对象在GC时被移动了，接下来JVM就会加上一个读屏障，这个读屏障会把读出的指针更新到对象的新地址上，并且把堆里的这个指针“修正”到原本的字段，去掉转发表记录。这样就算GC把对象移动了，读屏障也会发现并修正指针，于是应用代码就永远都会持有更新后的有效指针，而且不需要STW。

那么，JVM是如何判断对象被移动过呢？就是利用上面提到的颜色指针，如果指针是BadColor，那么程序还不能往下执行，需要「slowpath」，修正指针；如果指针是GoodColor，那么正常往下执行即可。

这个动作是不是非常像JDK并发中用到的CAS自旋？读取的值发现已经失效了，需要重新读取。而ZGC这里是之前持有的指针由于GC后失效了，需要通过读屏障修正指针。

后面3行代码都不需要加读屏障：Objectp=o这行代码并没有从堆中读取数据；o.doSomething()也没有从堆中读取数据；obj.fieldB不是对象引用，而是原子类型。

正是因为LoadBarriers的存在，所以会导致配置ZGC的应用的吞吐量会变低。官方的测试数据是需要多出额外4%的开销：

那么，判断对象是BadColor还是GoodColor的依据是什么呢？就是根据上一段提到的ColoredPointers的4个颜色位。当加上读屏障时，根据对象指针中这4位的信息，就能知道当前对象是Bad/GoodColor了。

涉及对象：并发转移但还没做对象重定位的对象（着色指针使用M0和M1可以区分，图中B、C）

触发时机：在两次GC之间业务线程访问这样的对象（图中B、C）

触发操作：对象重定位+删除转发表记录（两个一起做原子操作）

为什么要做读屏障：对象(B、C)已经被移动但指针未修正，应用程序访问到旧地址出错？

读屏障是JVM向应用代码插入一小段代码的技术。当应用线程从堆中读取对象引用时，就会执行这段代码。

需要注意的是，仅“从堆中读取对象引用”才会触发这段代码。

2、读屏障技术实现

读屏障是JVM向应用代码插入一小段代码的技术

1. 当从堆中读引用时，就需要加入一个Load Barrier(读屏障)
2. 判断当前指针是否Bad Color(不是本次GC的Mark颜色)
3. 修正指针：对象重定位+删除转发表记录
   

3、读屏障的影响

不是涉及的代码都要触发

吞吐量降低（官方测试多4%开销）

九、ZGC中GC触发机制（JAVA16）

• 基于分配速率的自适应算法

最主要的GC触发方式（默认方式），基于正态分布统计，计算内存99.9%可能的最大分配速率，以及此速率下内存将要耗尽的时间点，在耗尽之前触发GC（耗尽时间-一次GC最大持续时间-一次GC检测周期时间）。

其算法原理可简单描述为”ZGC根据近期的对象分配速率以及GC时间，计算出当内存占用达到什么阈值时触发下一次GC”。

通过ZAllocationSpikeTolerance参数控制阈值大小，该参数默认2，数值越大，越早的触发GC。日志中关键字是“Allocation Rate”。

• 基于固定时间间隔

默认为不使用，通过ZCollectionInterval控制，适合应对突增流量场景。流量平稳变化时，自适应算法可能在堆使用率达到95%以上才触发GC。流量突增时，自适应算法触发的时机可能会过晚，导致部分线程阻塞。我们通过调整此参数解决流量突增场景的问题，比如定时活动、秒杀等场景。

• 主动触发规则

（默认开启，可通过ZProactive参数配置）距上次GC堆内存增长10%，或超过5分钟时，对比距上次GC的间隔时间跟（49*一次GC的最大持续时间），超过则触发。

类似于固定间隔规则，但时间间隔不固定，是ZGC自行算出来的时机，我们的服务因为已经加了基于固定时间间隔的触发机制，所以通过-ZProactive参数将该功能关闭，以免GC频繁，影响服务可用性。

• 启动预热

预热规则：服务刚启动时出现，一般不需要关注。日志中关键字是“Warmup”。

JVM启动预热，如果从来没有发生过GC最多三次，在堆内存达到10%、20%、30%时触发，分别触发一次GC，以收集GC数据，主要时统计GC时间，为其他GC机制使用。

• 阻塞内存分配请求触发

当垃圾来不及回收，垃圾将堆占满时，会导致部分线程阻塞。我们应当避免出现这种触发方式。日志中关键字是“Allocation Stall”。

• 外部触发：代码中显式调用System.gc()触发。 日志中关键字是“System.gc()”。
• 元数据分配触发：元数据区不足时导致，一般不需要关注。 日志中关键字是“Metadata GC Threshold”。

十、ZGC参数设置

ZGC 优势不仅在于其超低的 STW 停顿，也在于其参数的简单，绝大部分生产场景都可以自适应。当然，极端情况下，还是有可能需要对 ZGC 个别参数做个调整，大致可以分为三类：

• 堆大小：Xmx。当分配速率过高，超过回收速率，造成堆内存不够时，会触发 Allocation Stall，这类 Stall 会减缓当前的用户线程。因此，当我们在 GC 日志中看到 Allocation Stall，通常可以认为堆空间偏小或者 concurrent gc threads 数偏小。
• GC 触发时机：ZAllocationSpikeTolerance, ZCollectionInterval。ZAllocationSpikeTolerance 用来估算当前的堆内存分配速率，在当前剩余的堆内存下，ZAllocationSpikeTolerance 越大，估算的达到 OOM 的时间越快，ZGC 就会更早地进行触发 GC。ZCollectionInterval 用来指定 GC 发生的间隔，以秒为单位触发 GC。

• GC 线程：ParallelGCThreads， ConcGCThreads。ParallelGCThreads 是设置 STW 任务的 GC 线程数目，默认为 CPU 个数的 60%；ConcGCThreads 是并发阶段 GC 线程的数目，默认为 CPU 个数的 12.5%。增加 GC 线程数目，可以加快 GC 完成任务，减少各个阶段的时间，但也会增加 CPU 的抢占开销，可根据生产情况调整。

由上可以看出 ZGC 需要调整的参数十分简单，通常设置 Xmx 即可满足业务的需求，大大减轻 Java 开发者的负担。

十一、ZGC典型应用场景

对于性能来说，不同的配置对性能的影响是不同的，如充足的内存下即大堆场景，ZGC 在各类 Benchmark 中能够超过 G1 大约 5% 到 20%，而在小堆情况下，则要低于 G1 大约 10%；不同的配置对于应用的影响不尽相同，开发者需要根据使用场景来合理判断。

当前 ZGC 不支持压缩指针和分代 GC，其内存占用相对于 G1 来说要稍大，在小堆情况下较为明显，而在大堆情况下，这些多占用的内存则显得不那么突出。

因此，以下两类应用强烈建议使用 ZGC 来提升业务体验：

• 超大堆应用。超大堆（百 G 以上）下，CMS 或者 G1 如果发生 Full GC，停顿会在分钟级别，可能会造成业务的终端，强烈推荐使用 ZGC。
• 当业务应用需要提供高服务级别协议（Service Level Agreement，SLA），例如 99.99% 的响应时间不能超过 100ms，此类应用无论堆大小，均推荐采用低停顿的 ZGC。

十二、ZGC生产注意事项

RSS 内存异常现象

由前面 ZGC 原理可知，ZGC 采用多映射 multi-mapping 的方法实现了三份虚拟内存指向同一份物理内存。而 Linux 统计进程 RSS 内存占用的算法是比较脆弱的，这种多映射的方式并没有考虑完整，因此根据当前 Linux 采用大页和小页时，其统计的开启 ZGC 的 Java 进程的内存表现是不同的。在内核使用小页的 Linux 版本上，这种三映射的同一块物理内存会被 linux 的 RSS 占用算法统计 3 次，因此通常可以看到使用 ZGC 的 Java 进程的 RSS 内存膨胀了三倍左右，但是实际占用只有统计数据的三分之一，会对运维或者其他业务造成一定的困扰。而在内核使用大页的 Linux 版本上，这部分三映射的物理内存则会统计到 hugetlbfs inode 上，而不是当前 Java 进程上。

共享内存调整

ZGC 需要在 share memory 中建立一个内存文件来作为实际物理内存占用，因此当要使用的 Java 的堆大小大于 /dev/shm 的大小时，需要对 /dev/shm 的大小进行调整。通常来说，命令如下（下面是将 /dev/shm 调整为 64G）：

vi/etc/fstabtmpfs /dev/shm tmpfs defaults,size= 65536M00

首先修改 fstab 中 shm 配置的大小，size 的值根据需求进行修改，然后再进行 shm 的 mount 和 umount。

umount/dev/shmmount /dev/shm

mmap 节点上限调整

ZGC 的堆申请和传统的 GC 有所不同，需要占用的 memory mapping 数目更多，即每个 ZPage 需要 mmap 映射三次，这样系统中仅 Java Heap 所占用的 mmap 个数为 (Xmx / zpage_size) * 3，默认情况下 zpage_size 的大小为 2M。

为了给 JNI 等 native 模块中的 mmap 映射数目留出空间，内存映射的数目应该调整为 (Xmx / zpage_size) 3*1.2。

默认的系统 memory mapping 数目由文件 /proc/sys/vm/max_map_count 指定，通常数目为 65536，当给 JVM 配置一个很大的堆时，需要调整该文件的配置，使得其大于 (Xmx / zpage_size) 3*1.2。

十三、ZGC存在的问题及持续改进

目前ZGC历代版本中存在的一些问题（阿里、腾讯、美团、华为等大厂在支持业务切换 ZGC 的出现的），基本上都已经将遇到的相关问题和修复积极向社区报告和回馈，很多问题在JDK16和JDK17已经修复完善。另外的话，问题相对来说不是非常严重，如果遇到类似的问题可以查看下JVM团队的历代修复日志，同时King老师的建议就是尽量使用比较新的版本来上线，以免重复掉坑里面。

十四、ZGC和PS和G1的对比

G1：30ms

PS：197ms

ZGC：0.009+0.011+0.011=0.03ms

十五、测试公司对ZGC与G1测试对比