ZGC-一款为开拓JAVA新疆土的垃圾回收器

大纲

ZGC出现背景

伴随着互联网的高速发展，越来越多的系统开始追求更低的延迟和更高的可用性，而一向以稳定可靠著称的java应用服却已经务苦GC久已~

此处的GC特指GC停顿，也就是我们常说的回收期间的STW（Stop The World），当STW时，所有业务线程被挂起，直到GC停顿结束。

STW带来的问题

举几个例子：

1. 手机系统（Android）如果发生STW，用户会很敏锐的感觉到，早期安卓不如IOS的流畅久由此而来
2. 证券交易系统，尤其是量化交易软件，如果在关键时候发生了STW，损失也是不可估量的
3. 再拿我前公司的大数据平台来说，下游业务要求高可用（99.99%）低延时（平均小于90ms），但因为STW，一直未能达标

垃圾回收器的发展

最新的JDK19也已经发布了，伴随着也是越来越多种类的垃圾回收器的到来，怎么挑选合适的垃圾回收器也一度成了系统优化的考虑点。
在早些年（包括现在）还是很多系统仍旧停留在JDK8，那么对于这些系统，选择垃圾回收器似乎还并没有那么难：

1. 一般业务系统，PS组合（Parallel Scavenge+Parallel Old）似乎就已经能满足需求了
2. 而面向B端用户，追求低延时的系统会更加倾向于ParNew+CMS的组合
3. 采用较大的堆（8G以上），并且对象分配及晋升频繁的系统甚至可以尝试G1

而随着服务器性能越来越强，可使用的堆内存也越来越大，常见的堆大小从10G到百G，部分机型甚至可以达到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。

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
• 支持8MB~4TB级别的堆，JDK15后已经可以支持16TB

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（卷！）。

从JDK11-JDK18，ZGC一直保持着持续更新的节奏，并且于JDK15正式宣布为Production Ready，大家也可以去wiki上看看目前最近的一些更新：https://wiki.openjdk.org/display/zgc/Main

其他主流垃圾回收器实践

在介绍ZGC的目标前，先用一个例子带大家看一下我们日常使用的垃圾回收器的STW时间，首先我们准备好以下代码：

public class StopWorld {
    /*不停往list中填充数据*/
    //就使用不断的填充 堆 -- 触发GC
    public static class FillListThread extends Thread{
        List<byte[]> list = new LinkedList<>();
        @Override
        public void run() {
            try {
                while(true){
                    if(list.size()*512/1024/1024>=990){
                       list.clear();
                       System.out.println("list is clear");
                    }
                    byte[] bl;
                    for(int i=0;i<100;i++){
                        bl = new byte[512];
                        list.add(bl);
                    }
                }
            } catch (Exception e) {
            }
        }
    }
    public static void main(String[] args) {
        FillListThread myThread = new FillListThread(); //造成GC，造成STW
        myThread.start();
    }
}

本次测试使用的是JDK16，另外简单解释一下上面的示例代码，开启了一个线程不停往链表中添加元素，并达到一定大小后清空链表，往复多次即可填充满Eden区从而引发GC。

1. 首先使用PS组合（Parallel Scavenge+Parallel Old）垃圾回收器，JVM参数如下：

-XX:+UseParallelGC -Xmx2g -XX:+PrintGCDetails

GC日志显示STW时间如下，大致需要154ms：

2. 其次使用JDK默认的G1垃圾回收器，JVM参数如下：

-Xmx2g -XX:+PrintGCDetails

GC日志显示STW时间如下，大致需要74ms：

3. 总结

从上面两次运行结果可知，在JDK16运行环境下，无论是ps组合还是默认的垃圾回收器，都有明显的GC停顿，这对于追求超低延时的系统来说都是不能忍受的

ZGC垃圾回收器实践

同样还是使用上面的示例代码，使用ZGC参数如下：

-XX:+UseZGC -Xmx2g -XX:+PrintGCDetails

和以上两种垃圾回收器不同，ZGC的pause时间分为了多段，但是每一段时间都非常短，一次GC总计的停顿时间甚至不足0.1ms！！！

ZGC目标

这是JDK11时提出的ZGC目标，不过直至现在，ZGC单次GC的STW时间已经不会超过1MS，而且不会随堆大小变大（最大16TB）而时间变长，可见性能已经秒杀其他垃圾回收器了，那么这么强悍的性能，ZGC是如何实现的呢，那让我们继续往下~

ZGC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）。
**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。
其中小页面指的是2MB的页面空间，中页面指32MB的页面空间，大页面指受操作系统控制的大页（N * 2M）。

1. 当对象大小小于等于256KB时，对象分配在小页面。
2. 当对象大小在256KB和4M之间，对象分配在中页面。
3. 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。

设计目的

标准大页（huge page）是Linux Kernel 2.6引入的，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。
Huge pages 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。

ZGC支持NUMA

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。

ZGC的核心概念

指针着色技术（Color Pointers）

颜色指针可以说是ZGC的核心概念。因为他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。

• ZGC中低42位表示使用中的堆空间
• 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)

为了能直观的解释清楚什么是指针着色，我也准备了一个C语言的例子，代码如下：

#include  
#include  
#include  
#include  
#include  
#include  
#include  
#include 
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 <一位16进制代表4位二进制>
**虚地址：（48位指针）: **
0x7f93aef8e000<虚地址remapped>
0x7f93aef8d000<虚地址m0>
0x7f93aef8c000<虚地址m1>
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。

ZGC流程

一次ZGC流程

• 标记阶段（标识垃圾）
  • 初始标记 - STW
  • 并发标记
  • 再标记 - STW
• 转移阶段（对象复制或移动）
  • 并发转移准备
  • 初始转移 - STW
  • 并发转移

这三次STW分别对应了上文的三次PAUSE时间

ZGC中初始标记和并发标记

• 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)
• 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

ZGC基于指针着色的并发标记算法

1. **初始阶段 **

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。

2. **初始标记 **

这个阶段需要暂停（STW），初始标记只需要扫描所有GC Roots，其处理时间和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。

3. 并发标记

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。

4. **再标记 **

这个阶段需要暂停（没有STW），主要处理漏标对象，通过SATB算法解决（G1中的解决漏标的方案）。

ZGC基于指针着色的并发转移算法

ZGC的转移阶段

• 并发转移准备(分析最有价值GC分页<无STW > )
• 初始转移（转移初始标记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<无STW>）

如何做到并发转移

• 转发表(类似于HashMap)
• 对象转移和插转发表做原子操作

ZGC基于指针着色的重定位算法

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

ZGC中的读屏障

• 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）
• 触发时机：在两次GC之间业务线程访问这样的对象
• 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）

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。

ZGC中GC触发机制（JDK16）

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，则在堆内存使用超过10%、20%、30%时，分别触发一次GC，以收集GC数据。

**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），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：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：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。
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”。

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。