ZGC 大堆内存与并发标记：理解限制与性能优化实践

心靈之曲

发布时间：2025-12-01 18:28:02

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ZGC 大堆内存与并发标记：理解限制与性能优化实践

zgc作为非分代收集器，其设计决定了必须扫描整个堆以确保垃圾回收的安全性与正确性，无法跳过大容量本地缓存的标记。文章将深入探讨zgc并发标记耗时长的原因，并提供一系列优化策略，包括调整gc参数、优化堆内存配置、考虑切换其他gc算法，以及从服务架构层面进行重构，以有效降低gc周期耗时，提升应用性能。

ZGC的工作原理与全堆扫描的必然性

ZGC（Z Garbage Collector）是JDK 11引入的一款低延迟、可伸缩的垃圾收集器，旨在处理TB级别的堆内存，并实现毫秒级的停顿时间。与传统的分代收集器（如G1GC、ParallelGC）不同，ZGC是一款非分代（Non-Generational）收集器。这意味着ZGC在每次GC周期中，不会将堆内存划分为年轻代和老年代，而是将整个堆视为一个整体进行收集。

这种非分代的设计带来了一些显著优势，例如简化了GC算法，避免了跨代引用扫描的复杂性。然而，它也带来了一个核心限制：ZGC必须对整个堆进行标记和收集。任何试图让ZGC跳过对特定区域（如大容量本地缓存）进行标记的想法，在技术上都是不可行的，并且会引入严重的安全隐患。

为何无法跳过标记？ 垃圾回收的根本目标是识别并回收不再被应用程序引用的对象。如果ZGC跳过对堆中某个部分的扫描，那么在该未扫描区域中，可能存在对已扫描区域中对象的引用。这些引用被称为“根引用”或“跨区引用”。如果ZGC在未扫描整个堆的情况下就进行回收，它可能会错误地判断某些被引用的对象为不可达，从而将其删除。这将导致应用程序在尝试访问这些已被删除的对象时出现内存访问错误（如NullPointerException）或程序崩溃。

因此，无论本地缓存（例如使用Caffeine或尝试结合堆外缓存）占据多大空间，只要其内部对象或其引用（即使是引用堆外内存的Java对象，如ByteBuffer）仍然存在于Java堆中，ZGC就必须对其进行扫描以构建完整的对象图，确保所有可达对象都不会被错误回收。将缓存分为多层或尝试使用堆外缓存，并不能从根本上改变ZGC需要扫描这些引用本身的事实。

ZGC并发标记时长过长的原因分析

在ZGC中，并发标记阶段是GC周期中耗时最长的阶段之一，其性能直接影响整体GC吞吐量和延迟。当并发标记时间过长（例如5秒），通常与以下因素有关：

堆内存大小与对象图复杂性： 堆越大，需要标记的对象越多。如果对象之间存在复杂的引用关系，遍历整个对象图所需的时间也会相应增加。
并发GC线程数不足： ZGC的并发标记是多线程执行的。如果分配给GC的并发线程数过少，而应用程序的活跃对象数量庞大，标记工作就会变得缓慢。
系统资源竞争： ZGC的并发操作需要CPU资源。如果服务器的CPU资源被其他进程大量占用，或者在虚拟化环境中存在CPU超额分配（over-committed），ZGC的并发线程可能无法获得足够的CPU时间片来高效执行。同理，如果物理内存不足导致频繁的页面交换（swapping），也会严重拖慢GC进程。
应用程序活动： 在并发标记阶段，应用程序线程仍在运行并可能创建新对象、修改引用。ZGC需要处理这些并发修改，这会增加标记的复杂性和开销。

ZGC并发标记性能优化策略

针对ZGC并发标记时长过长的问题，可以从多个层面采取优化措施：

1. 调整ZGC并发GC线程数

ZGC的并发标记是多线程执行的，可以通过-XX:ConcGCThreads 参数来调整并发GC线程的数量。默认情况下，ZGC会根据CPU核心数自动设置，但对于大堆和高并发场景，可能需要手动增加。

# 示例：设置并发GC线程数为4
java -Xmx12G -XX:+UseZGC -XX:ConcGCThreads=4 -jar YourApplication.jar

注意事项： 增加并发GC线程会占用更多的CPU资源，可能与应用程序线程竞争。需要根据实际CPU核心数和应用程序负载进行权衡和测试。通常，将其设置为物理CPU核心数的1/4到1/2是一个合理的起点。

2. 优化堆内存配置

虽然ZGC支持大堆，但过大的堆内存会增加GC的工作量。在满足应用需求的前提下，适当减少堆大小可以有效缩短GC周期。

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合理设置堆大小： 使用-Xmx 参数设置最大堆内存。例如，如果服务总内存为16GB，3GB的缓存，考虑将堆大小设置为10GB-12GB，为操作系统和其他进程留出空间。
避免内存泄漏： 内存泄漏会导致堆内存不断增长，最终迫使GC频繁工作。定期进行内存分析，排查并修复潜在的内存泄漏问题。

3. 排查外部资源竞争

确保ZGC能够获得足够的系统资源是其高效运行的基础。

CPU资源： 监控服务器的CPU利用率。如果CPU长期处于高负载状态，需要排查是应用程序本身的问题、其他进程的干扰，还是CPU核心数不足。在虚拟化环境中，要警惕宿主机CPU超额分配导致虚拟机性能下降的问题。
内存资源： 确保服务器有足够的物理RAM，避免操作系统频繁进行页面交换。free -h 或 top 命令可以帮助检查内存使用情况和交换区（swap）活动。

4. 考虑切换其他GC算法

如果ZGC的性能瓶颈难以解决，可以考虑尝试其他垃圾收集器，例如G1GC。

G1GC (Garbage-First Garbage Collector)： G1GC是JDK 9及以后版本的默认GC。它是一个分代收集器，将堆划分为多个区域（Region），并尝试优先回收垃圾最多的区域。G1GC在处理大堆内存时表现良好，并且可以通过设置最大停顿时间目标（-XX:MaxGCPauseMillis）来控制GC停顿。

# 示例：使用G1GC
java -Xmx12G -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200 -jar YourApplication.jar

选择建议： ZGC追求极致低延迟，而G1GC则在吞吐量和可预测停顿之间取得了良好平衡。如果对延迟要求不是极其苛刻，G1GC可能是一个更稳健的选择。

5. 服务架构层面优化

从根本上解决大缓存带来的GC压力，可能需要对服务架构进行调整。

数据分片 (Sharding)： 将大容量本地缓存的数据进行分片，使得单个服务实例只需处理部分数据。这样，每个实例的堆内存需求和GC压力都会显著降低。
多实例部署： 通过部署多个服务实例，每个实例持有较小部分的缓存数据，从而分散GC压力。这通常需要一个负载均衡器来分发请求。
纯堆外缓存： 如果业务允许，并且缓存数据不需要频繁地在Java对象和堆外内存之间转换，可以考虑使用纯粹的堆外缓存方案（例如，通过JNI直接操作内存或使用专门的堆外缓存库）。在这种情况下，Java堆中只保留对堆外内存的引用或索引，从而大大减少了ZGC需要扫描的对象数量。然而，这种方案的实现复杂度较高，且需要仔细管理堆外内存的生命周期。