ZGC的初识与实践
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前言
ZGC（The Z Garbage Collector）是JDK 11中推出的一款低延迟垃圾回收器，它的设计目标包括：
- 停顿时间不超过10ms；
- 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（未来支持16TB）。
这样的性能简直让人震惊，与我们日常使用的G1相比，简直就是“天才“性能。
当我们去关注Java服务时，我们会发现很多低延迟高可用Java服务的系统可用性经常受GC停顿的困扰。GC停顿指垃圾回收期间STW（Stop The World），当STW时，所有应用线程停止活动，等待GC停顿结束。以美团技术专家举的风控服务为例，部分上游业务要求风控服务65ms内返回结果，并且可用性要达到99.99%。但因为GC停顿，我们未能达到上述可用性目标。当时使用的是CMS垃圾回收器，单次Young GC 40ms，一分钟10次，接口平均响应时间30ms。通过计算可知，有（40ms + 30ms) * 10次 / 60000ms = 1.12%的请求的响应时间会增加0 ~ 40ms不等，其中30ms * 10次 / 60000ms = 0.5%的请求响应时间会增加40ms。**可见，GC停顿对响应时间的影响较大。**为了降低GC停顿对系统可用性的影响，我们从降低单次GC时间和降低GC频率两个角度出发进行了调优，还测试过G1垃圾回收器，但这三项措施均未能降低GC对服务可用性的影响。
一、G1停顿时间瓶颈
通过G1中标记-复制算法过程（G1的Young GC和Mixed GC均采用该算法），分析G1停顿耗时的主要瓶颈。G1垃圾回收周期如下图所示：
G1的混合回收过程可以分为标记阶段、清理阶段和复制阶段。
标记阶段停顿分析
初始标记阶段：初始标记阶段是指从GC Roots出发标记全部直接子节点的过程，该阶段是STW的。由于GC Roots数量不多，通常该阶段耗时非常短。
并发标记阶段：并发标记阶段是指从GC Roots开始对堆中对象进行可达性分析，找出存活对象。该阶段是并发的，即应用线程和GC线程可以同时活动。并发标记耗时相对长很多，但因为不是STW，所以我们不太关心该阶段耗时的长短。
再标记阶段：重新标记那些在并发标记阶段发生变化的对象。该阶段是STW的。
清理阶段停顿分析
清理阶段清点出有存活对象的分区和没有存活对象的分区，该阶段不会清理垃圾对象，也不会执行存活对象的复制。该阶段是STW的。
复制阶段停顿分析
复制算法中的转移阶段需要分配新内存和复制对象的成员变量。转移阶段是STW的，其中内存分配通常耗时非常短，但对象成员变量的复制耗时有可能较长，这是因为复制耗时与存活对象数量与对象复杂度成正比。对象越复杂，复制耗时越长。
四个STW过程中，初始标记因为只标记GC Roots，耗时较短。再标记因为对象数少，耗时也较短。清理阶段因为内存分区数量少，耗时也较短。转移阶段要处理所有存活的对象，耗时会较长。因此，G1停顿时间的瓶颈主要是标记-复制中的转移阶段STW。为什么转移阶段不能和标记阶段一样并发执行呢？主要是G1未能解决转移过程中准确定位对象地址的问题。
二、ZGC
ZGC也采用标记-复制算法，不过ZGC对该算法做了重大改进：ZGC在标记、转移和重定位阶段几乎都是并发的，这是ZGC实现停顿时间小于10ms目标的最关键原因。
ZGC只有三个STW阶段：初始标记，再标记，初始转移。其中，初始标记和初始转移分别都只需要扫描所有GC Roots，其处理时间和GC Roots的数量成正比，一般情况耗时非常短；再标记阶段STW时间很短，最多1ms，超过1ms则再次进入并发标记阶段。即，ZGC几乎所有暂停都只依赖于GC Roots集合大小，停顿时间不会随着堆的大小或者活跃对象的大小而增加。与ZGC对比，G1的转移阶段完全STW的，且停顿时间随存活对象的大小增加而增加。
1.ZGC关键技术
ZGC通过着色指针和读屏障技术，解决了转移过程中准确访问对象的问题，实现了并发转移。大致原理描述如下：并发转移中“并发”意味着GC线程在转移对象的过程中，应用线程也在不停地访问对象。假设对象发生转移，但对象地址未及时更新，那么应用线程可能访问到旧地址，从而造成错误。而在ZGC中，应用线程访问对象将触发“读屏障”，如果发现对象被移动了，那么“读屏障”会把读出来的指针更新到对象的新地址上，这样应用线程始终访问的都是对象的新地址。那么，JVM是如何判断对象被移动过呢？就是利用对象引用的地址，即着色指针。下面介绍着色指针和读屏障技术细节。
着色指针
着色指针是一种将信息存储在指针中的技术。
ZGC仅支持64位系统，它把64位虚拟地址空间划分为多个子空间，如下图所示：
其中，[0~4TB) 对应Java堆，[4TB ~ 8TB) 称为M0地址空间，[8TB ~ 12TB) 称为M1地址空间，[12TB ~ 16TB) 预留未使用，[16TB ~ 20TB) 称为Remapped空间。
当应用程序创建对象时，首先在堆空间申请一个虚拟地址，但该虚拟地址并不会映射到真正的物理地址。ZGC同时会为该对象在M0、M1和Remapped地址空间分别申请一个虚拟地址，且这三个虚拟地址对应同一个物理地址，但这三个空间在同一时间有且只有一个空间有效。ZGC之所以设置三个虚拟地址空间，是因为它使用“空间换时间”思想，去降低GC停顿时间。“空间换时间”中的空间是虚拟空间，而不是真正的物理空间。后续章节将详细介绍这三个空间的切换过程。
与上述地址空间划分相对应，ZGC实际仅使用64位地址空间的第041位，而第4245位存储元数据，第47~63位固定为0。
ZGC将对象存活信息存储在42~45位中，这与传统的垃圾回收并将对象存活信息放在对象头中完全不同。
读屏障
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。
读屏障示例：
Object o = obj.FieldA // 从堆中读取引用，需要加入屏障
<Load barrier>
Object p = o // 无需加入屏障，因为不是从堆中读取引用
o.dosomething() // 无需加入屏障，因为不是从堆中读取引用
int i = obj.FieldB //无需加入屏障，因为不是对象引用
ZGC中读屏障的代码作用：在对象标记和转移过程中，用于确定对象的引用地址是否满足条件，并作出相应动作。
2.ZGC并发处理演示
接下来详细介绍ZGC一次垃圾回收周期中地址视图的切换过程：
- 初始化：ZGC初始化之后，整个内存空间的地址视图被设置为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，此时进入标记阶段。
- 并发标记阶段：第一次进入标记阶段视图为M0，如果对象被GC标记线程或者应用线程访问过，那么就将对象的地址视图从Remapped调整为M0。所以，在标记阶段结束后，对象地址要么是M0视图，要么是Remapped。如果对象的地址是M0视图，那么说明对象是活跃的；如果对象的地址是Remapped视图，说明对象是不活跃的。
- 并发转移阶段：标记结束后就进入转移阶段，此时地址视图再次被设置为Remapped。如果对象被GC转移线程或者应用线程访问过，那么就将对象的地址视图从M0调整为Remapped。
其实，在标记阶段存在两个地址视图M0和M1，上面的过程显示只用了一个地址视图。之所以设计成两个，是为了区别前一次标记和当前标记。也即，第二次进入并发标记阶段后，地址视图调整为M1，而非M0。
着色指针和读屏障技术不仅应用在并发转移阶段，还应用在并发标记阶段：将对象设置为已标记，传统的垃圾回收器需要进行一次内存访问，并将对象存活信息放在对象头中；而在ZGC中，只需要设置指针地址的第42~45位即可，并且因为是寄存器访问，所以速度比访问内存更快。
ZGC调优参数分析
重要参数配置样例：
-Xms10G -Xmx10G
-XX:ReservedCodeCacheSize=256m -XX:InitialCodeCacheSize=256m
-XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseZGC
-XX:ConcGCThreads=2 -XX:ParallelGCThreads=6
-XX:ZCollectionInterval=120 -XX:ZAllocationSpikeTolerance=5
-XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:-ZProactive
-Xlog:safepoint,classhisto*=trace,age*,gc*=info:file=/opt/logs/logs/gc-%t.log:time,tid,tags:filecount=5,filesize=50m
解释如下：
-Xms -Xmx：堆的最大内存和最小内存，这里都设置为10G，程序的堆内存将保持10G不变。
-XX:ReservedCodeCacheSize -XX:InitialCodeCacheSize：设置CodeCache的大小， JIT编译的代码都放在CodeCache中，一般服务64m或128m就已经足够。我们的服务因为有一定特殊性，所以设置的较大，后面会详细介绍。
-XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseZGC：启用ZGC的配置。
-XX:ConcGCThreads：并发回收垃圾的线程。默认是总核数的12.5%，8核CPU默认是1。调大后GC变快，但会占用程序运行时的CPU资源，吞吐会受到影响。
-XX:ParallelGCThreads：STW阶段使用线程数，默认是总核数的60%。
-XX:ZCollectionInterval：ZGC发生的最小时间间隔，单位秒。
-XX:ZAllocationSpikeTolerance：ZGC触发自适应算法的修正系数，默认2，数值越大，越早的触发ZGC。
-XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:-ZProactive：是否启用主动回收，默认开启，这里的配置表示关闭。
-Xlog：设置GC日志中的内容、格式、位置以及每个日志的大小。
调优案例
内存分配阻塞，系统停顿达到秒级
案例一：秒杀活动中流量突增，出现性能毛刺
日志信息：对比出现性能毛刺时间点的GC日志和业务日志，发现JVM停顿了较长时间，且停顿时GC日志中有大量的“Allocation Stall”日志。
分析：这种案例多出现在“自适应算法”为主要GC触发机制的场景中。ZGC是一款并发的垃圾回收器，GC线程和应用线程同时活动，在GC过程中，还会产生新的对象。GC完成之前，新产生的对象将堆占满，那么应用线程可能因为申请内存失败而导致线程阻塞。当秒杀活动开始，大量请求打入系统，但自适应算法计算的GC触发间隔较长，导致GC触发不及时，引起了内存分配阻塞，导致停顿。
解决方法：
（1）开启”基于固定时间间隔“的GC触发机制：-XX:ZCollectionInterval。比如调整为5秒，甚至更短。
（2）增大修正系数-XX:ZAllocationSpikeTolerance，更早触发GC。ZGC采用正态分布模型预测内存分配速率，模型修正系数ZAllocationSpikeTolerance默认值为2，值越大，越早的触发GC，Zeus中所有集群设置的是5。
案例二：压测时，流量逐渐增大到一定程度后，出现性能毛刺
日志信息：平均1秒GC一次，两次GC之间几乎没有间隔。
分析：GC触发及时，但内存标记和回收速度过慢，引起内存分配阻塞，导致停顿。
解决方法：增大-XX:ConcGCThreads， 加快并发标记和回收速度。ConcGCThreads默认值是核数的1/8，8核机器，默认值是1。该参数影响系统吞吐，如果GC间隔时间大于GC周期，不建议调整该参数。
GC Roots 数量大，单次GC停顿长
案例一： 单次GC停顿时间30ms，与预期停顿10ms左右有较大差距
日志信息：观察ZGC日志信息统计，“Pause Roots ClassLoaderDataGraph”一项耗时较长。
分析：dump内存文件，发现系统中有上万个ClassLoader实例。我们知道ClassLoader属于GC Roots一部分，且ZGC停顿时间与GC Roots成正比，GC Roots数量越大，停顿时间越久。再进一步分析，ClassLoader的类名表明，这些ClassLoader均由Aviator组件生成。分析Aviator源码，发现Aviator对每一个表达式新生成类时，会创建一个ClassLoader，这导致了ClassLoader数量巨大的问题。在更高Aviator版本中，该问题已经被修复，即仅创建一个ClassLoader为所有表达式生成类。
解决方法：升级Aviator组件版本，避免生成多余的ClassLoader。
案例二：服务启动后，运行时间越长，单次GC时间越长，重启后恢复
日志信息：观察ZGC日志信息统计，“Pause Roots CodeCache”的耗时会随着服务运行时间逐渐增长。
分析：CodeCache空间用于存放Java热点代码的JIT编译结果，而CodeCache也属于GC Roots一部分。通过添加-XX:+PrintCodeCacheOnCompilation参数，打印CodeCache中的被优化的方法，发现大量的Aviator表达式代码。定位到根本原因，每个表达式都是一个类中一个方法。随着运行时间越长，执行次数增加，这些方法会被JIT优化编译进入到Code Cache中，导致CodeCache越来越大。
解决方法：JIT有一些参数配置可以调整JIT编译的条件，但对于我们的问题都不太适用。我们最终通过业务优化解决，删除不需要执行的Aviator表达式，从而避免了大量Aviator方法进入CodeCache中。
ZGC缺陷
1.ZGC目前只在Linux/x64上可用。
2.对吞吐量优先的场景，ZGC可能并不适合。例如，Zeus某离线集群原先使用CMS，升级ZGC后，系统吞吐量明显降低。究其原因有二：第一，ZGC是单代垃圾回收器，而CMS是分代垃圾回收器。单代垃圾回收器每次处理的对象更多，更耗费CPU资源；第二，ZGC使用读屏障，读屏障操作需耗费额外的计算资源。
总结
ZGC作为下一代垃圾回收器，性能非常优秀。ZGC垃圾回收过程几乎全部是并发，实际STW停顿时间极短，不到10ms。这得益于其采用的着色指针和读屏障技术。Zeus在升级JDK 11+ZGC中，通过将风险和问题分类，然后各个击破，最终顺利实现了升级目标，GC停顿也几乎不再影响系统可用性。如果G1能够进行并发升级，效果也会提升一些，而且G1的吞吐量是十分可观的。