ZGC收集器是什么？ZGC收集器是如何工作？

ZGC收集器

一款在 JDK 11中新加入的具有实验性质的低延迟垃圾收集器

(相关资料图)

ZGC的目标是希望在尽可能对吞吐量影响不太大的前提下，实现在任意堆内存大小下都可以把垃圾收集的停顿时间限制在十毫秒以内的低延迟。

ZGC主要特征

ZGC收集器是一款基于Region内存布局的，（暂时） 不设分代的，使用了读屏障、染色指针和内存多重映射等技术来实现可并发的标记-整理算法的，以低延迟为首要目标的一款垃圾收集器。

ZGC内存布局

ZGC采用基于Region的堆内存布局，但与它们不同的是，ZGC的Region（在一些官方资料中将它称为Page或者ZPage，本文为行文一致继续称为Region）具有动态性——动态创建和销毁，以及动态的区域容量大小。在x64硬件平台下，ZGC的 Region可以具有大、中、小三类容量：

小型Region（Small Region）：容量固定为2MB，用于放置小于256KB的小对象。

中型Region（Medium Region）：容量固定为32MB，用于放置大于等于256KB但小于4MB的对 象。

大型Region（Large Region）：容量不固定，可以动态变化，但必须为2MB的整数倍，用于放置 4MB或以上的大对象。每个大型Region中只会存放一个大对象，这也预示着虽然名字叫作“大型 Region”，但它的实际容量完全有可能小于中型Region，最小容量可低至4MB。大型Region在ZGC的实 现中是不会被重分配（重分配是ZGC的一种处理动作，用于复制对象的收集器阶段，稍后会介绍到） 的，因为复制一个大对象的代价非常高昂。

并发整理算法的实现

染色指针技术Colored Pointer

从前，如果我们要在对象上存储一些额外的、只供收集器或者虚拟机本身使用的数据，通常会在对象头中增加额外的存储字段，如对 象的哈希码、分代年龄、锁记录等就是这样存储的。这种记录方式在有对象访问的场景下是很自然流畅的，不会有什么额外负担。

但如果对象存在被移动过的可能性，即不能保证对象访问能够成功呢？ 又或者有一些根本就不会去访问的对象，但又希望得知该对象的某些信息的应用场景呢？

HotSpot虚拟机的几种收集器有不同的标记实现方案，有的把标记直接记录在 对象头上（如Serial收集器），有的把标记记录在与对象相互独立的数据结构上（如G1、Shenandoah使用了一种相当于堆内存的1/64大小的，称为BitMap的结构来记录标记信息），而ZGC的染色指针是最直接的、最纯粹的，它直接把标记信息记在引用对象的指针上，这时，与其说可达性分析是遍历对象图来标记对象，还不如说是遍历“引用图”来标记“引用”了。

染色指针是一种直接将少量额外的信息存储在指针上的技术，可是为什么指针本身也可以存储额外信息呢？在64位系统中，理论可以访问的内存高达16EB（2的64次幂）字节。实际上，基于需求（用不到那么多内存）、性能（地址越宽在做地址转换时需要的页表级数越多）和成本（消耗更多晶 体管）的考虑，在AMD64架构中只支持到52位（4PB）的地址总线和48位（256TB）的虚拟地址空 间，所以目前64位的硬件实际能够支持的最大内存只有256TB。此外，操作系统一侧也还会施加自己的约束，64位的Linux则分别支持47位（128TB）的进程虚拟地址空间和46位（64TB）的物理地址空 间，64位的Windows系统甚至只支持44位（16TB）的物理地址空间。

尽管Linux下64位指针的高18位不能用来寻址，但剩余的46位指针所能支持的64TB内存在今天仍然能够充分满足大型服务器的需要。鉴于此，ZGC的染色指针技术继续盯上了这剩下的46位指针宽度，将其高4位提取出来存储四个标志信息。通过这些标志位，虚拟机可以直接从指针中看到其引用对象的三色标记状态、是否进入了重分配集（即被移动过）、是否只能通过finalize()方法才能被访问到。当然，由于这些标志位进一步压缩了原本就只有46位的地址空间，也直接导致 ZGC能够管理的内存不可以超过4TB（2的42次幂）

染色指针的三大优势

染色指针可以使得一旦某个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。使得理论上只要还有一个空闲Region，ZGC就能完成收集，至于为什么染色指针能够导致这样的结果，笔者将在后续解释其“自愈”特性的时候进行解释。

染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，设置内存屏障，尤其是写屏障的目的通常是为了记录对象引用的变动情况，如果将这些信息直接维护在指针中，显然就可以省去一些专门的记录操作。实际上，到目前为止ZGC都并未使用任何写屏障，只使用了读屏障（一部分是染色 指针的功劳，一部分是ZGC现在还不支持分代收集，天然就没有跨代引用的问题）。能够省去一部分的内存屏障，显然对程序运行效率是大有裨益的，所以ZGC对吞吐量的影响也相对较低。

染色指针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。现在Linux下的64位指针还有前18位并未使用，它们虽然不能用来寻址，却可以通过其他手段用于信息记录。如果开发了这18位，既可以腾出已用的4个标志位，将ZGC可支持的最大堆内存从4TB拓展到64TB，也可以利用其余位置再存储更多的标志，譬如存储一些追踪信息来让垃圾收集器在移动对象时能将低频次使用的对象移动到不常访问的内存区域。

前置问题

Java虚拟机作为一个普普通通的进程， 这样随意重新定义内存中某些指针的其中几位，操作系统是否支持？处理器是否支持？

这个问题在Solaris/SPARC平台上比较容易解决，因为SPARC硬件层面本身就支持虚拟 地址掩码，设置之后其机器指令直接就可以忽略掉染色指针中的标志位。但在x86-64平台上并没有提 供类似的黑科技，ZGC设计者就只能采取其他的补救措施了。

Linux/x86-64平台上的ZGC使用了多重映射（Multi-Mapping）将多个不同的虚拟内存地址映射到同一个物理内存地址上，这是一种多对一映射，意味着ZGC在虚拟内存中看到的地址空间要比实际的堆内存容量来得更大。把染色指针中的标志位看作是地址的分段符，那只要将这些不同的地址段都映射到同一个物理内存空间，经过多重映射转换后，就可以使用染色指针正常进行寻址了。

在某些场景下，多重映射技术确实可能会带来一些诸如复制大对象时会更容易这样的额外好处， 可从根源上讲，ZGC的多重映射只是它采用染色指针技术的伴生产物，并不是专门为了实现其他某种 特性需求而去做的。

ZGC收集器是如何工作

ZGC的运作过程大致可划分为以下四个大的阶段。全部四个阶段都是可以并发执行的，仅是两个阶段中间会存在短暂的停顿小阶段，这些小阶段， 譬如初始化GC Root直接关联对象的Mark Start，与之前G1和Shenandoah的Initial Mark阶段并没有什么差异。

并发标记（Concurrent Mark）：并发标记是遍历对象图做可达性分析的阶段，前后也要经过初始标记、最终标记的短暂停顿，而且这些停顿阶段所做的事情在目标上也是相类似的。ZGC 的标记是在指针上而不是在对象上进行的，标记阶段会更新染色指针中的Marked 0、Marked 1标志位。

并发预备重分配（Concurrent Prepare for Relocate）：这个阶段需要根据特定的查询条件统计得出本次收集过程要清理哪些Region，将这些Region组成重分配集（Relocation Set）。ZGC划分Region的目的并非为了像G1那样做收益优先的增量回收。ZGC每次回收都会扫描所有的Region，用范围更大的扫描成本换取省去G1中记忆集的维护成本。因此，ZGC的重分配集只是决定了里面的存活对象会被重新复制到其他的Region中，里面的Region会被释放，而并不能说回收行为就只是针对这个集合里面的Region进行，因为标记过程是针对全堆的。此外，在JDK 12的ZGC中开始支持的类卸载以及弱引用的处理，也是在这个阶段中完成的。

并发重分配（Concurrent Relocate）：重分配是ZGC执行过程中的核心阶段，这个过程要把重分配集中的存活对象复制到新的Region上，并为重分配集中的每个Region维护一个转发表（Forward Table），记录从旧对象到新对象的转向关系。得益于染色指针的支持，ZGC收集器能仅从引用上就明确得知一个对象是否处于重分配集之中，如果用户线程此时并发访问了位于重分配集中的对象，这次访问将会被预置的内存屏障所截获，然后立即根据Region上的转发表记录将访问转发到新复制的对象上，并同时修正更新该引用的值，使其直接指向新对象，ZGC将这种行为称为指针的“自愈”（SelfHealing）能力。这样做的好处是只有第一次访问旧对象会陷入转发，也就是只慢一次，对比 Shenandoah的Brooks转发指针，那是每次对象访问都必须付出的固定开销，简单地说就是每次都慢， 因此ZGC对用户程序的运行时负载要比Shenandoah来得更低一些。还有另外一个直接的好处是由于染色指针的存在，一旦重分配集中某个Region的存活对象都复制完毕后，这个Region就可以立即释放用于新对象的分配（但是转发表还得留着不能释放掉），哪怕堆中还有很多指向这个对象的未更新指针也没有关系，这些旧指针一旦被使用，它们都是可以自愈的。

并发重映射（Concurrent Remap）：重映射所做的就是修正整个堆中指向重分配集中旧对象的所有引用，这一点从目标角度看是与Shenandoah并发引用更新阶段一样的，但是ZGC的并发重映射并不是一个必须要“迫切”去完成的任务，因为前面说过，即使是旧引用，它也是可以自愈的，最多只是第一次使用时多一次转发和修正操作。重映射清理这些旧引用的主要目的是为了不变慢（还有清理结束后可以释放转发表这样的附带收益），所以说这并不是很“迫切”。因此，ZGC很巧妙地把并发重映射阶段要做的工作，合并到了下一次垃圾收集循环中的并发标记阶段里去完成，反正它们都是要遍历所有对象的，这样合并就节省了一次遍历对象图的开销。一旦所有指针都被修正之后，原来记录新旧对象关系的转发表就可以释放掉了。

ZGC的设计理念与Azul System公司的PGC和C4收集器一脉相承，是迄今垃圾收集器研究的最前沿成果，它与Shenandoah一样做到了几乎整个收集过程都全程可并发，短暂停顿也只与GC Roots大小相关而与堆内存大小无关，因而同样实现了任何堆上停顿都小于十毫秒的目标。

相比G1、Shenandoah

相比G1、Shenandoah等先进的垃圾收集器，ZGC在实现细节上做了一些不同的权衡选择，譬如G1 需要通过写屏障来维护记忆集，才能处理跨代指针，得以实现Region的增量回收。记忆集要占用大量的内存空间，写屏障也对正常程序运行造成额外负担，这些都是权衡选择的代价。ZGC就完全没有使用记忆集，它甚至连分代都没有，连像CMS中那样只记录新生代和老年代间引用的卡表也不需要，因而完全没有用到写屏障，所以给用户线程带来的运行负担也要小得多。可是，必定要有优有劣才会称作权衡，ZGC的这种选择也限制了它能承受的对象分配速率不会太高。可以想象以下场景来理解 ZGC的这个劣势：ZGC准备要对一个很大的堆做一次完整的并发收集，假设其全过程要持续十分钟以上（切勿混淆并发时间与停顿时间，ZGC立的Flag是停顿时间不超过十毫秒），在这段时间里面，由于应用的对象分配速率很高，将创造大量的新对象，这些新对象很难进入当次收集的标记范围，通常就只能全部当作存活对象来看待——尽管其中绝大部分对象都是朝生夕灭的，这就产生了大量的浮动垃圾。如果这种高速分配持续维持的话，每一次完整的并发收集周期都会很长，回收到的内存空间持续小于期间并发产生的浮动垃圾所占的空间，堆中剩余可腾挪的空间就越来越小了。目前唯一的办法就是尽可能地增加堆容量大小，获得更多喘息的时间。但是若要从根本上提升ZGC能够应对 的对象分配速率，还是需要引入分代收集，让新生对象都在一个专门的区域中创建，然后专门针对这 个区域进行更频繁、更快的收集。Azul的C4收集器实现了分代收集后，能够应对的对象分配速率就比 不分代的PGC收集器提升了十倍之多。

ZGC还有一个常在技术资料上被提及的优点是支持**“NUMA-Aware”**的内存分配。

在NUMA架构下，ZGC收集器会优先尝试在请求线程当前所处的处理器的本地内存上分配对象，以保证高效内存访问。在ZGC之前的收集器就只有针对吞吐量设计的Parallel Scavenge支持NUMA内存分配，如今ZGC也成为另外一个选择。

在性能方面，尽管目前还处于实验状态，还没有完成所有特性，稳定性打磨和性能调优也仍在进行，但即使是这种状态下的ZGC，其性能表现已经相当亮眼，从官方给出的测试结果来看，用“令人震惊的、革命性的ZGC”来形容都不为过。

ZGC与Parallel Scavenge、G1三款收集器通过SPECjbb 2015的测试结果。在 ZGC的“弱项”吞吐量方面，以低延迟为首要目标的ZGC已经达到了以高吞吐量为目标Parallel Scavenge 的99%，直接超越了G1。如果将吞吐量测试设定为面向SLA（Service Level Agreements）应用 的“Critical Throughput”的话，ZGC的表现甚至还反超了Parallel Scavenge收集器。

而在ZGC的强项停顿时间测试上，它就毫不留情地与Parallel Scavenge、G1拉开了两个数量级的差距。不论是平均停顿，还是95%停顿、99%停顿、99.9%停顿，抑或是最大停顿时间，ZGC均能毫不费劲地控制在十毫秒之内，以至于把它和另外两款停顿数百近千毫秒的收集器放到一起对比，就几乎显示不了ZGC的柱状条，必须把结果的纵坐标从线性尺度调整成对数尺度才能观察到ZGC的测试结果。

ZGC的吞吐量测试

ZGC的停顿时间测试

总结

ZGC原本是Oracle作为一项商业特性（如同JFR、JMC这些功能）来设计和实现的，只不过在它横空出世的JDK 11时期，正好适逢Oracle调整许可证授权，把所有商业特性都开源给了OpenJDK，所以用户对其商业性并没有明显的感知。ZGC有着令所有开发人员趋之若鹜的优秀性能，让以前大多数人只是听说，但从未用过的“Azul式的垃圾收集器”一下子飞入寻常百姓家， 笔者相信它完全成熟之后，将会成为服务端、大内存、低延迟应用的首选收集器的有力竞争者。