最近这几天，我们那套跑核心API的服务跟闹鬼了一样，时不时就抽风。啥叫抽风？就是延迟曲线，本来好好的像一条平躺的直线，突然就“噔”的一下，垂直向上猛蹿，然后过个一两秒才跌回来。用户那边反馈已经炸锅了，说操作慢得要死，我们这边运维的警报更是嚎得整个机房都能听到。
发现问题：谁在拖后腿？
刚开始大家都在互相甩锅。老张说是数据库慢了，老李说是网络抖动了。我可不信邪，一把抓过监控界面，先盯着机器的CPU和内存看。CPU是有点高，但还没到顶，内存占用倒是稳得一批，就是那GC活动图，把我眼睛都看直了。
我立马就感觉不对劲。那GC暂停时间，动不动就蹦出个几百毫秒甚至超过一秒。这哪里是暂停，这是直接把线程给摁在地上摩擦！尤其是在业务高峰期，请求量冲上来的时候，它就越发嚣张。我当时就拍了拍脑袋，明白了，真正的罪魁祸首不是别人，正是我们的“GC义父”——它老人家又开始作妖了。
之前那套服务，配置是几年前的老黄历了，用的还是比较传统的收集器。在高并发低延迟的要求下，这种时不时的长暂停简直就是要命的毒药。
开始动手：请出新“义父”
既然找到了病灶，那就得动刀。我赶紧拉了几个核心开发，开了个短会，决定马上升级我们的GC策略。目标很明确：干掉那些恶心的长暂停，把延迟压到两位数毫秒以内。
我们决定直接跳过一些中间选项，瞄准现在业界公认能打的低延迟收集器。虽然切换这种核心配置风险很大，但看着那性能曲线，我们知道不换是等死，换了还有一线生机。
动手之前，我们先在预发布环境搭了个镜像，把生产环境的配置原封不动地搬了过去，同时抓取了几个小时的真实流量进行回放测试。那场面，简直就是一场灾难预演。在旧配置下，回放流量一上去，系统瞬间就崩了。
- 第一步实践： 我们先尝试调整了堆内存的分配比例，把老年代和新生代的比重略微拉大了一些。结果？暂停次数是少了，但一旦发生Full GC，那暂停时间更长了，完全是饮鸩止渴。
- 第二步实践： 马上推翻第一步，我们给系统换上了全新的“引擎”。为了保险，我们只改动了最关键的几个参数，比如启用新的收集器，并设定了一个严格的暂停时间目标（比如50ms）。
折腾细节：调教新“义父”
新的收集器上来后，表现确实比以前好太多了。长暂停基本看不见了，延迟曲线明显平滑了一大截。但是，新的问题又冒出来了：虽然没有大暂停，但短暂停的频率突然暴增。这就像以前挨一顿毒打，现在改成了持续性的针扎，虽然不致命，但也让人心烦。
我们知道，这是新收集器在努力清理垃圾，但是清理得太积极，反而影响了正常的业务线程。
我开始细抠日志，咬着牙把堆栈信息和GC日志一行一行翻看。那段时间，屏幕上的G1日志看得我眼睛都快花了。我们发现，某些大对象的分配速度远远超过了收集器的处理速度。
针对这个问题，我们又进行了第三轮调整：
- 调整了触发GC的阈值： 稍微给它松了松缰绳，让它不要那么急着动手。
- 优化了内存区域划分： 重点关注了那些经常触发回收的区域，进行针对性设置。
- 增加了并发线程数： 让GC在后台跑得更猛烈一些，减少业务线程的感知。
这第三次调整部署上去之后，我们死死盯着监控大盘，心都提到嗓子眼了。这回曲线终于稳住了。短暂停的频率降了下来，平均暂停时间稳定在二十毫秒左右，业务接口的P99延迟也直接腰斩。我当时真的感觉，这几个通宵的实践和折腾，值了。
这回的“GC义父”更新日志，记录的就是这么个从被动挨打到主动出击的过程。搞定GC，就像是请了个新的、更懂事的“义父”回来管家。虽然过程一团麻，但结果是好的，总算是把这块硬骨头啃下来了。现在我把这些操作细节整理下来，也是给自己一个交代，毕竟这些都是血淋淋的实践记录。