09-为Java开疆拓土的ZGC深度剖析

发布时间:2023年12月25日

引言

对于Java 程序员来说,JVM 帮助我们做了很多事情。
JVM是虚拟机,能够识别字节码,就是class文件或者你打包的jar文件,运行在操作系统上。
JVM帮我们实现了跨平台,你只需要编译一次,就可以在不同的操作系统上运行,并且效果是一致的。
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在Java中你使用对象,使用内存,不用担心回收,只管new对象就行了,不用管垃圾的回收。
因为Java当中是自动化的垃圾回收机制。JVM有专门的垃圾回收器,把垃圾回收这件事给干了。
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ZGC出现背景

但是对于Java的项目来说,JVM进行垃圾回收会有一个很大的问题,就是STW。
什么是STW,STW的全称是StopThe World。
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Java项目中,如果JVM要进行垃圾回收,会暂停所有的业务线程,也就是项目中的线程,这样会导致业务系统暂停。

STW带来的问题

手机系统(Android) 显示卡顿

Google 主导的 Android 系统需要解决的一大问题就是显示卡顿问题,通过对 GC 算法的不断演进,停顿时间控制在几个ms 级别。
所以这也是Android与苹果IOS系统竞争的一大利器。

证券交易系统实时性要求

证券交易系统主要就是买入、卖出,现在都是使用系统完成自动下单,如果用Java系统来做,遇到了STW,假如STW的时间是3秒。
刚收到市场行情是比较低的买入的,但是因为STW卡顿了3秒,3秒后的市场行情可能完全不同。所以如果使用Java来做证券系统,一定是要求STW时间越短越好!

大数据平台(Hadoop集群性能)

同样,像58同城的大数据系统,单集群5000+的Hadoop集群,日万亿级实时数据分发。如果遇到STW也是不行的。

垃圾回收器的发展

为了满足不同的业务需求,Java 的 GC 算法也在不停迭代,对于特定的应用,选择其最适合的 GC 算法,才能更高效的帮助业务实现其业务目标。对于这些延迟敏感的应用来说,GC 停顿已经成为阻碍 Java 广泛应用的一大顽疾,需要更适合的 GC 算法以满足这些业务的需求。
近些年来,服务器的性能越来越强劲,各种应用可使用的堆内存也越来越大,常见的堆大小从 10G 到 100G 级别,部分机型甚至可以到达 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。
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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!)。

ZGC中JVM内存布局和设计

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

为什么这么设计?

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(了解即可)

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。
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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。
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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)
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我们通过一个例子演示Linux多视图映射。Linux中主要通过系统函数mmap完成视图映射。多个视图映射就是多次调用mmap函数,多次调用的返回结果就是不同的虚拟地址。示例代码如下

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <unistd.h>
#include <sys/mman.h>
#include <sys/types.h>
#include <fcntl.h>
#include <sys/stat.h>
#include <stdint.h>

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

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然后执行下,我们来看下执行结果
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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)
  • 转移阶段(对象复制或移动)
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根可达算法

来判定对象是否存活的。这个算法的基本思路就是通过一系列的称为“GC Roots”的对象作为起始点,从这些节点开始向下搜索,搜索所走过的路径称为引用链(Reference Chain),当一个对象到GC Roots没有任何引用链相连时,则证明此对象是不可用的。
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作为GC Roots的对象主要包括下面4种:

  • 虚拟机栈(栈帧中的本地变量表):各个线程调用方法堆栈中使用到的参数、局部变量、临时变量等。
  • 方法区中类静态变量:java类的引用类型静态变量。
  • 方法区中常量:比如:字符串常量池里的引用。
  • 本地方法栈中JNI指针:(即一般说的Native方法)。

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

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0.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。
1、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。
2、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。
3、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
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ZGC基于指针着色的重定位算法

并发标记对象的重定位

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
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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。
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演示代码:

package enjoy.jvm.zgc;

public class ZObject {
    ZObject instance = null;

    public  void ReadBarrier(){//读屏障演示 --方法在ZGC中运行。
        ZObject A = new ZObject();//A是局部变量:GCRoots
        A.instance= new ZObject();//A->B
        System.gc();//todo 这里发生一次ZGC, 因为并发转移 B的指针没修正
        //如果代码运行到从堆中读取引用,比如读到B
        Object D =  A.instance; //todo JVM触发读屏障代码:修正B的指针(同时从转发表去掉)4%开销
    }

ZGC中GC触发机制(JAVA16)

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.
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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”。
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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。

ZGC典型应用场景

对于性能来说,不同的配置对性能的影响是不同的,如充足的内存下即大堆场景,ZGC 在各类 Benchmark 中能够超过 G1 大约 5% 到 20%,而在小堆情况下,则要低于 G1 大约 10%;不同的配置对于应用的影响不尽相同,开发者需要根据使用场景来合理判断。
当前 ZGC 不支持压缩指针和分代 GC,其内存占用相对于 G1 来说要稍大,在小堆情况下较为明显,而在大堆情况下,这些多占用的内存则显得不那么突出。因此,以下两类应用强烈建议使用 ZGC 来提升业务体验

  • 超大堆应用。超大堆(百 G 以上)下,CMS 或者 G1 如果发生 Full GC,停顿会在分钟级别,可能会造成业务的终端,强烈推荐使用 ZGC。
  • 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,此类应用无论堆大小,均推荐采用低停顿的 ZGC。

ZGC生产注意事项

RSS 内存异常现象

由前面 ZGC 原理可知,ZGC 采用多映射 multi-mapping 的方法实现了三份虚拟内存指向同一份物理内存。而 Linux 统计进程 RSS 内存占用的算法是比较脆弱的,这种多映射的方式并没有考虑完整,因此根据当前 Linux 采用大页和小页时,其统计的开启 ZGC 的 Java 进程的内存表现是不同的。在内核使用小页的 Linux 版本上,这种三映射的同一块物理内存会被 linux 的 RSS 占用算法统计 3 次,因此通常可以看到使用 ZGC 的 Java 进程的 RSS 内存膨胀了三倍左右,但是实际占用只有统计数据的三分之一,会对运维或者其他业务造成一定的困扰。而在内核使用大页的 Linux 版本上,这部分三映射的物理内存则会统计到 hugetlbfs inode 上,而不是当前 Java 进程上。

共享内存调整

ZGC 需要在 share memory 中建立一个内存文件来作为实际物理内存占用,因此当要使用的 Java 的堆大小大于 /dev/shm 的大小时,需要对 /dev/shm 的大小进行调整。通常来说,命令如下(下面是将 /dev/shm 调整为 64G):
vi/etc/fstabtmpfs /dev/shm tmpfs defaults,size= 65536M00
首先修改 fstab 中 shm 配置的大小,size 的值根据需求进行修改,然后再进行 shm 的 mount 和 umount。
umount/dev/shmmount /dev/shm

mmap 节点上限调整

ZGC 的堆申请和传统的 GC 有所不同,需要占用的 memory mapping 数目更多,即每个 ZPage 需要 mmap 映射三次,这样系统中仅 Java Heap 所占用的 mmap 个数为 (Xmx / zpage_size) * 3,默认情况下 zpage_size 的大小为 2M。
为了给 JNI 等 native 模块中的 mmap 映射数目留出空间,内存映射的数目应该调整为 (Xmx / zpage_size) 31.2。
默认的系统 memory mapping 数目由文件 /proc/sys/vm/max_map_count 指定,通常数目为 65536,当给 JVM 配置一个很大的堆时,需要调整该文件的配置,使得其大于 (Xmx / zpage_size) 3
1.2。

ZGC存在的问题及持续改进

目前ZGC历代版本中存在的一些问题(阿里、腾讯、美团、华为等大厂在支持业务切换 ZGC 的出现的),基本上都已经将遇到的相关问题和修复积极向社区报告和回馈,很多问题在JDK16和JDK17已经修复完善。另外的话,问题相对来说不是非常严重,如果遇到类似的问题可以查看下JVM团队的历代修复日志,同时我的建议就是尽量使用比较新的版本来上线,以免重复掉坑里面。

ZGC与G1测试对比

使用JDK16测试STW的差异,代码如下:

package enjoy.jvm.zgc;

import java.util.LinkedList;
import java.util.List;

/**
 * 使用JDK16测试STW的差异
 * 默认G1: -Xmx2g -XX:+PrintGCDetails
 * ZGC:-XX:+UseZGC -Xmx2g -XX:+PrintGCDetails
 * PS: -XX:+UseParallelGC -Xmx2g -XX:+PrintGCDetails
 */
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();
    }
}

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文章来源:https://blog.csdn.net/wei_7396/article/details/135206470
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