痛定思痛：为什么我非要搞个“GC义父”的版本全集？
我跟你说，干我们这行，最怕的就是那种说不清道不明的卡顿。前段时间，我们那套核心交易系统，每到高峰期就跟老年人犯哮喘一样，喘不过气。用户投诉直接炸锅，老板那张脸黑得能滴出墨水来。
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起初，运维小伙子拍着胸脯保证说，肯定不是网络问题。开发那边查了代码，也没找出明显的死循环或者锁竞争。追踪下去，所有的性能曲线都指向一个地方——GC暂停时间爆炸。那暂停时间，长得能让人原地表演一套广播体操。
我们用的是一个比较老旧的JDK版本，搭着默认的并行GC。以前业务量小，能凑合用，现在流量一上来，直接歇菜。我当时就拍桌子了，不能再这么混日子了。既然要解决，就得彻底解决，我要把市面上所有能找到的、能用的GC版本和JDK版本，全部拉过来溜一遍，找出那个“GC义父”，也就是最适合我们业务的那个版本。
从零开始：捋版本，定规矩
我当时的目标很明确：不是看文档，不是听别人吹水，而是要亲手跑一遍。
第一步，是地毯式搜索。我们常用的JDK，从Java 8到Java 17，每一个主版本我都得搞到手。我没有直接用官方的发行版，而是选择了几个社区维护得比较好的分支，因为它们对新的GC算法支持更激进一些。光是把这些不同版本的JDK下载下来，并确保它们能在我的测试环境里和平共处，就花了我整整两天时间。我甚至把一些已经淘汰的老旧版本也拉了回来，纯粹是为了对照。
第二步，是配置矩阵。这才是真正要命的地方。我要针对每一个JDK版本，分别启用并测试不同的GC策略：
- 默认的并行GC (Parallel GC)，这是拿来垫底的。
- 老牌的CMS GC，看看它在老版本上的表现。
- 主流的G1 GC，这是重点观察对象。
- 还有那些后起之秀，比如ZGC和Shenandoah GC，它们号称能把暂停时间压到毫秒级，我得亲自试试是真是假。
你可以想象一下，我建了一个巨大的Excel表，横轴是JDK版本，纵轴是GC类型。光是把这些配置参数摸清楚，不让它们互相打架，我就差点把电脑砸了。
实战测试：疯狂压测和抓取数据
环境搭好后，我立马开始干活。测试的程序就是把我们线上交易系统的核心逻辑剥离出来，写成一个高并发的压测脚本。我用的是我们内部的流量模拟工具，直接把线上最“脏”的，内存分配最混乱的请求模式，一股脑全扔进去。
我当时给自己定了个死规矩：每次测试，必须跑满半小时，确保服务能够进入稳定状态，并且至少经历三次Full GC。我得用肉眼去看，用我们自己开发的监控工具去抓取数据。
那段时间，我的屏幕上永远是密密麻麻的GC日志。我天天盯着那些
老年代（Old Gen）和新生代（Young Gen）的内存使用情况，看哪个GC算法能把内存切得最均匀，最不容易产生碎片。我甚至开始琢磨，哪种GC算法的日志打印格式我看着最顺眼，因为我要看成百上千份日志。
在这个过程中，我发现一个让人拍案叫绝的事情：在Java 11上，配置参数稍微激进一点的G1，表现居然不如Java 8上那个参数调得保守的CMS。我原本以为，新版本对老问题总有更好的解决方案，结果并不是！很多时候，“默认”不一定是最好的，但“新”也不一定是最优解。你得根据你的业务特性来调。
最终的发现：驯服GC义父
经过两周的魔鬼测试，我终于找到了答案。我们公司的业务，特点是瞬时流量高，内存对象生命周期短，但是单次分配的对象体积巨大。
一开始我迷信ZGC和Shenandoah，觉得它们低暂停时间肯定无敌。结果它们虽然暂停时间是短，但是因为我们的对象分配速率实在太快，它们回收得有点跟不上趟，导致CPU使用率飙升，整个系统反而抖动得厉害。
我定下来的是一个中庸的方案：我们选择了Java 17，并且配上了最新的G1 GC。但关键不是版本新，而是我对它的参数进行了大刀阔斧的修改。我把年轻代的大小调得非常保守，同时把触发混合GC的阈值提得很高。
这个调整一上去，效果立竿见影。
以前每次暂停要卡个几百毫秒，现在稳定在了10毫秒以内。高峰期，交易系统的延迟曲线平得跟一滩死水一样。老板看了报告后，当场就给我批了一笔奖金，说我这简直是给系统“换了颗心脏”。
这就是我为什么要搞这么一出“GC义父版本大全”的缘故。干IT这行，别听别人吹，也别迷信新老，所有的问题，你都得自己动手，一个个版本去试，一个个配置去摸索，才能找到最适合你的那个版本。光说不练，那永远只是理论家。