前言
在 Java 开发的世界里，垃圾回收（Garbage Collection，GC）一直是开发者们极为关注的话题。随着应用规模的不断扩大以及对性能要求的日益严苛，传统的垃圾回收器逐渐难以满足需求。而 ZGC（Z Garbage Collector）的出现，宛如一颗璀璨的新星，为 Java 开发者们带来了全新的解决方案。本文将深入探讨 ZGC 机制，从其诞生背景、核心技术、工作流程，到性能优势以及实际应用中的优化，全方位地为大家揭开 ZGC 的神秘面纱。
ZGC 诞生的背景
在 ZGC 出现之前，Java 已经拥有了多种垃圾回收器，如 Serial、Parallel、CMS、G1 等。这些垃圾回收器在不同的场景下都发挥了重要作用，但随着应用程序处理的数据量不断增大，以及对响应时间要求的不断提高，它们逐渐暴露出一些局限性。
例如，在处理大规模数据和高负载的情况下，传统垃圾回收器可能会出现较长的停顿时间，这对于一些对延迟极为敏感的应用，如金融服务、在线游戏等，是无法接受的。以金融交易系统为例，哪怕是短暂的停顿，都可能导致巨额的交易损失。此外，随着堆内存的不断增大，传统垃圾回收器的性能会显著下降，难以满足现代应用对大堆内存管理的需求。
正是在这样的背景下，Oracle 公司研发了 ZGC，其目标是实现一种可扩展的低延迟垃圾收集器，能够在处理从几百 MB 到数 TB 的堆大小的同时，将停顿时间控制在 10ms 以内，并且尽可能减少对吞吐量的影响。
ZGC 的核心技术
（一）染色指针（Colored Pointers）技术
染色指针是 ZGC 的核心技术之一，它重新定义了 64 位指针的语义结构。在传统的指针中，所有的比特位都用于表示内存地址。而在 ZGC 中，利用了 64 位指针中的高位比特来存储对象的状态信息。具体来说，ZGC 使用了四个关键标志位实现多重语义：
- Marked0/Marked1：这两个位是交替使用的标记位，用于实现三色标记的状态记录。在垃圾回收的标记阶段，通过这两个位来标识对象是否被标记为存活。
- Remapped：该位用于标识对象是否完成重定位。在对象移动到新的内存位置时，通过设置这个位来确保应用程序能够正确访问到移动后的对象。
- Finalizable：此位用于标记需要通过 finalizer 处理的对象。
染色指针技术带来了诸多优势。首先，它实现了零额外内存开销。传统收集器通常需要额外 5 - 10% 的堆内存来存储标记位图，而 ZGC 直接利用指针高位存储标记信息，无需额外的内存空间。其次，染色指针使得 GC 线程无需访问对象头即可获取标记状态，大大减少了缓存行污染，提高了缓存命中率。此外，由于指针本身携带重定位状态，避免了像 G1 那样在跨 Region 引用更新时可能出现的问题，保证了对象移动的原子性。
（二）读屏障（Load Barriers）的精细化应用
读屏障是 ZGC 中另一个关键技术。它是 JVM 向应用代码插入的一小段代码。当应用线程从堆中读取对象引用时，就会执行这段代码。读屏障在 ZGC 中的主要作用是在对象移动过程中保证所有引用都指向正确的位置。
在 ZGC 的并发转移阶段，对象可能会被移动到新的内存位置。如果没有读屏障，应用线程在访问对象时，可能会访问到旧的内存地址，从而导致错误。通过读屏障，当应用线程访问一个可能已经被移动的对象时，读屏障会自动完成指针更新，将应用线程的访问导向到对象的新地址。这样，即使在对象移动的过程中，应用线程也能够正确地访问对象，避免了长时间的 Stop - The - World（STW）事件。
（三）动态内存布局（Multi - Mapping Memory）
ZGC 采用了动态内存布局技术，通过虚拟内存映射技术，使得物理内存中的对象可以同时拥有多个虚拟地址。在 x86 - 64 平台上，ZGC 通过 Linux 的 mmap 系统调用实现多重内存映射，将同一物理内存映射到三个虚拟地址空间（对应不同标志位组合）。
这种设计使得处理器能正确解析染色指针，并且为并发压缩提供了硬件级支持。在垃圾回收过程中，当需要对对象进行移动和内存压缩时，通过修改虚拟地址映射关系，就可以快速实现对象的重定位，而无需实际移动大量的数据。同时，动态内存布局还带来了即时视图切换的优势，在 GC 阶段转换时，仅需修改指针标志位，无需数据搬迁，大大提高了垃圾回收的效率。
ZGC 的工作流程
ZGC 的工作流程主要分为以下几个阶段：
（一）标记阶段
- 初始标记（Initial Mark） ：这个阶段需要暂停应用线程（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。由于只扫描 GC Roots，所以停顿时间不会随着堆的大小或者活跃对象的大小而增加。在这个阶段，ZGC 标记出所有 GC Roots 直接引用的活跃对象（根对象）。
- 并发标记（Concurrent Mark） ：此阶段不需要暂停应用线程（没有 STW），ZGC 的回收线程会扫描剩余的所有对象。这个处理时间相对较长，所以采用并发方式，让业务线程与 GC 线程同时运行。在并发标记阶段，ZGC 使用三色标记算法的变种，通过读屏障技术捕获对象引用变化，从而标记出所有存活的对象。然而，并发标记阶段会产生漏标问题。
- 再标记（Remark） ：这个阶段需要再次暂停应用线程（STW），主要处理并发标记阶段产生的漏标对象。ZGC 通过 SATB（Snapshot - At - The - Beginning）算法来解决漏标问题，该算法与 G1 中解决漏标的方案类似。
（二）重定位阶段
- 并发预备重分配（Concurrent Prepare for Relocate） ：在这个阶段，ZGC 会动态计算回收效益最高的 Region 集合（称为 Relocation Set）。它采用类似 G1 的衰减平均值算法来预测 Region 存活率，并预计算对象移动路径，为后续的重分配建立内存拓扑图。
- 初始转移（Initial Relocate） ：在初始转移阶段，ZGC 会选择部分 Region，将这些 Region 中初始标记的存活对象进行转移，同时进行对象重定位。这个阶段需要短暂的 STW，以确保对象转移的一致性。
- 并发转移（Concurrent Relocate） ：在并发转移阶段，ZGC 会对并发标记阶段确定的存活对象进行大规模转移。ZGC 的核心创新点 “自愈” 指针机制在此阶段发挥重要作用。当用户线程访问被移动对象时，读屏障会自动完成指针更新，使得对象移动延迟从传统的毫秒级降至微秒级。
（三）重映射阶段
并发引用处理（Concurrent Reference Processing）：在重映射阶段，ZGC 采用无锁队列处理软 / 弱 / 虚引用，通过哈希分散技术将引用对象均匀分布到多个处理线程，避免了像 G1 中常见的引用处理瓶颈，确保所有指向已移动对象的引用都被正确更新。
ZGC 的性能优势
（一）低延迟特性
ZGC 最显著的优势之一就是其卓越的低延迟特性。通过将传统的 Stop - the - World 停顿时间压缩到极低范围，ZGC 使得大规模应用在垃圾回收期间的响应时间几乎不可察觉。官方数据显示，ZGC 的设计目标是将 GC 停顿时间严格控制在 10 毫秒以内，在实际应用中，特别是在 JDK 16 及更高版本中，停顿时间常常能够稳定在亚毫秒级。例如，在 256GB 堆内存环境下的实测数据表明，ZGC 的 STW 阶段最大停顿仅为 1.3 毫秒，平均停顿时间更是短至可以忽略不计。这种低延迟特性对于那些对响应时间要求极高的应用，如金融交易系统、实时游戏等，具有无可比拟的价值。在金融交易中，每毫秒的延迟都可能影响交易的成败，ZGC 的低延迟确保了交易系统能够快速响应，避免因垃圾回收停顿而导致的交易损失。
（二）高吞吐量
尽管 ZGC 以低延迟为首要目标，但它在吞吐量方面也表现出色。与其他垃圾回收器相比，ZGC 在处理大堆内存时，吞吐量下降幅度极小。这得益于其并发处理机制，大部分回收工作都可以与应用线程并行执行，减少了垃圾回收对应用程序运行时间的占用。例如，在处理大规模数据的实时分析系统中，ZGC 能够在保证低延迟的同时，高效地进行垃圾回收，确保系统能够持续稳定地处理大量数据，不会因为垃圾回收而导致吞吐量大幅下降。
（三）大堆支持能力
ZGC 能够轻松应对从几百 MB 到数 TB 的超大堆内存，这是许多传统垃圾回收器难以企及的。从 JDK 11 最初支持 8MB - 4TB 级别的堆，到 JDK 15 后已经可以支持 16TB 的超大堆内存。在处理 TB 级实时 AI 数据处理、大规模的内存数据库等场景时，ZGC 的大堆支持能力使其游刃有余，不会因为内存规模的庞大而出现性能瓶颈。无论是大规模的深度学习模型训练，需要频繁创建和销毁大量的张量对象，还是海量数据的实时分析，需要处理不断涌入的大规模数据集，ZGC 都能提供稳定而高效的内存管理支持。
（四）内存碎片处理
ZGC 采用基于 Region 的内存管理策略，并且在回收过程中会对内存进行整理和压缩，有效减少了内存碎片的产生。与一些传统垃圾回收器相比，ZGC 的内存碎片率显著降低。例如，与 G1 的固定大小 Region 设计相比，ZGC 的动态 Region 大小设计（Region 大小动态可调，有 2MB、4MB、8MB、16MB、32MB 等）使得内存碎片率降低 40% 以上。这种低内存碎片率保证了内存空间的高效利用，避免了因内存碎片过多而导致的内存分配失败或性能下降问题。
ZGC 在实际应用中的优化与案例分析
（一）ZGC 的参数优化
虽然 ZGC 在大多数情况下能够自动进行优化，但在一些特定场景下，合理调整参数可以进一步提升其性能。
- 堆大小设置：通过 - Xmx 参数设置堆的最大大小。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，当在 GC 日志中看到 Allocation Stall 时，通常可以考虑适当增大堆空间。
- GC 触发时机调整：
- ZAllocationSpikeTolerance：该参数控制 GC 触发的阈值大小，默认值为 2。数值越大，越早触发 GC。可以根据应用程序的对象分配速率和内存使用情况来调整这个参数。
- ZCollectionInterval：用于控制基于固定时间间隔的 GC 触发。适合应对突增流量场景，比如定时活动、秒杀等场景。在流量平稳变化时，自适应算法可能在堆使用率达到 95% 以上才触发 GC，而流量突增时，自适应算法触发的时机可能过晚，导致部分线程阻塞，此时可以通过调整此参数来解决问题。
- 并发线程数设置：在一些混合负载的场景下，例如又跑批处理又跑实时交易的系统中，可以通过 - XX:ConcGCThreads 参数固定并发标记的线程数，以避免批处理任务总被 GC 线程打断，从而稳定系统延迟。
（二）实际案例分析
美团技术团队：美团技术团队将其核心服务升级至 JDK 17 + ZGC 组合后，取得了显著的成效。GC 停顿时间降低了 90%，整体服务稳定性也有了显著提升。在美团这样的大规模在线服务平台上，每天需要处理海量的订单数据和用户请求，对系统的响应时间和稳定性要求极高。ZGC 的低延迟特性使得用户在下单、查询订单等操作时，几乎感受不到垃圾回收的影响，大大提升了用户体验。同时，服务稳定性的提升也减少了因系统故障导致的业务损失。
某互联网公司的实时推荐系统：该公司在开发一款基于 AI 的实时推荐系统时，使用传统垃圾回收器时，系统经常出现卡顿和延迟，严重影响了推荐的准确性和实时性。引入 ZGC 之后，系统性能得到了显著提升。垃圾回收的停顿时间大幅减少，数据处理的效率提高了数倍。这使得推荐系统能够更快速地根据用户的实时行为和海量数据进行分析和推荐，推荐的准确性和实时性得到了极大的改善，为公司带来了可观的商业价值，如用户点击率提升、用户粘性增强等。
某科研机构的基因数据分析：某科研机构在进行大规模的基因数据分析时，需要处理 TB 级别的基因数据。由于数据量巨大，传统垃圾回收器无法满足其对内存管理的要求。采用 ZGC 后，成功解决了内存管理的难题，实现了基因数据的快速处理和分析。在基因数据分析中，需要频繁地创建和销毁大量的数据对象，对垃圾回收的效率和低延迟要求极高。ZGC 的大堆支持能力和低延迟特性，使得科研人员能够高效地完成数据分析工作，为科研工作的顺利开展提供了有力支持。
ZGC 的局限性
（一）JVM 版本依赖
ZGC 从 Java 11 开始引入，但在早期版本中存在一些问题，例如在 OpenJDK 11 及以下版本中，ZGC 占用内存较多，且不能实现 Class Unloading 等。直到 JDK 17，ZGC 才成为正式生产可用特性。生产级特性较为成熟的版本始于 JDK 15，而分代 ZGC（性能更优）则需要 JDK 21 及以上版本。这就要求开发者在使用 ZGC 时，需要确保应用程序运行在支持且稳定的 JVM 版本上。
（二）平台限制
ZGC 主要在 Linux 和 macOS 上得到优化，在 Windows 平台上的支持相对较少。例如，在 Windows 上，ZGC 的最大堆大小可能会受到限制，并且在一些功能特性上可能无法达到在 Linux 和 macOS 上的表现。这使得在 Windows 环境下运行的 Java 应用程序，在考虑使用 ZGC 时需要谨慎评估。
（三）资源需求
由于 ZGC 的并发特性，它在运行过程中需要较多的 CPU 和内存带宽资源。在并发阶段，ZGC 会占用较多的计算资源，因此建议在使用 ZGC 时，服务器的 CPU 核心数最好≥16 核。此外，在大堆并发转移时，可能会受限于内存复制速度，需要较高的内存带宽支持。如果服务器的资源不足，可能会导致 ZGC 的性能无法充分发挥，甚至影响应用程序的正常运行。
总结
ZGC 作为 Java 垃圾回收领域的一项重大创新，以其低延迟、高吞吐量、大堆支持以及高效的内存管理等特性，为现代 Java 应用程序的开发带来了前所未有的性能提升。在实际应用中，已经有众多企业和项目通过采用 ZGC，成功解决了传统垃圾回收器在面对海量数据和高负载时的困境，取得了显著的经济效益和技术突破。
然而，ZGC 并非完美无缺，它仍然存在一些局限性，如 JVM 版本依赖、平台限制和较高的资源需求等。但随着 Java 技术的不断发展和迭代，相信 ZGC 会在未来得到进一步的优化和完善。例如，在未来，ZGC 有望进一步降低垃圾回收的停顿时间，提高内存管理的效率，更好地适应新的硬件架构和应用场景。同时，随着与容器技术、云计算技术等的深度融合，ZGC 将为更多的应用场景提供高效的内存管理支持，推动 Java 技术在各个领域的广泛应用和发展。对于 Java 开发者来说，深入了解 ZGC 并合理运用其优势，将为构建高性能、低延迟的 Java 应用程序提供有力的保障。
