咱们搞后端的，谁没被GC这玩意儿折磨死过？我跟你们说，前段时间我那个项目，QPS不算高，但延迟跟坐过山车似的。老板隔三差五开会骂娘，说用户体验烂透了，再这样下去项目组直接解散。压力大到我晚上做梦都是 Full GC。
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为什么非得换爹？痛苦的根源
说起这事儿，就一肚子火。得追溯到上个月，我们搞了一个数据批量迁移的任务。按理说，这是离线任务，不影响线上。结果？任务一启动，线上服务直接开始抽风，响应时间从平均50毫秒直接飙到了3秒。所有监控报警同时响起来，整个值班室跟炸锅了一样。我当时手忙脚乱，第一反应就是看内存和堆栈，结果一看GC日志，明白了。
我们项目一直用的就是祖传的 Parallel GC。这玩意儿在低配服务器上跑得欢，但一旦遇到突发的大内存分配，或者老年代空间不够，它直接给你来个“世界暂停”（Stop-The-World）。三秒的卡顿，就意味着用户那边的请求直接超时了。领导问我怎么办，我说，现在的GC策略就是我们最大的敌人。
当时正好我孩子幼儿园出了点事，我急着请假走人。领导不批，说生产环境没搞定谁也别想走。我当时直接在办公室跟他们拍桌子，心里想，我TM再也不想被这种破事儿绑架了。我发誓，必须把GC这玩意儿彻底驯服，给它找个新爹。这新爹，必须得能抗住压力，暂停时间必须短到用户感觉不到。
请出“GC义父”：从理论到实践
我立马拉了条开发分支，决定要动大手术。我们目前跑的JDK版本是17，正这是个好机会。我翻遍了手册，决定请出这位能镇得住场子的“GC义父”，那就是 ZGC。它的宣传口号就是：极低的暂停时间，不随堆大小增加而变长。这简直就是救命稻草。
说干就干。我先在本地虚拟机上进行了一轮基础测试。我主要做了几件事：
- 第一步：硬核参数切换。 尝试直接把启动参数从 Parallel 切换到 ZGC。我加了 `XX:UseZGC` 和 `XX:G1HeapRegionSize` 等几个核心参数。
- 第二步：调整内存容量。 ZGC这玩意儿，对内存要求是出了名的高。它需要更多的“虚拟内存”空间来干活。我一开始按老习惯设置了16G堆，发现日志里警告一堆。我咬了咬牙，把测试环境的堆内存直接翻了一倍，提到32G。我跟老板申请加内存，他问我为什么，我直接说：不加内存，项目就得死，你选一个。他最终同意了。
- 第三步：跑压测工具。 模拟之前那个数据迁移任务，把内存快速分配和回收的场景跑起来。
盯着日志，见证奇迹的时刻
那三天我简直是住在了机房里，眼睛就没离开过监控面板和GC日志。ZGC的配置远比我想象的要稳定，但是也发现了一个小问题。在极端高并发和高分配率下，虽然暂停时间极短，但CPU的占用率稍微比Parallel高了一点点。但这点牺牲是完全值得的。
我主要关注了几个关键数据：
- GC暂停时间： 以前 Full GC 动不动就是几百毫秒甚至超过一秒。ZGC 几乎所有的暂停都在 1 毫秒到 3 毫秒之间，非常稳。哪怕是在模拟内存溢出的场景下，暂停时间也没超过 5 毫秒。
- GC频率： 虽然单次暂停短了，但GC的次数并没有爆炸性增长，这说明ZGC的并发清理效率非常高。
- 内存回收效率： 老年代的占用率一直维持在一个健康的低位。
我把前后对比的图表甩给老板看。以前的延迟曲线是心电图，现在成了直线。老板脸上的褶子都舒展开了。他问我这回优化算不算一个重大版本更新，我说当然算，这是真正的“更新日志”。
最终实现： 我们把配置推上了生产环境。在午夜低峰期，我亲自操作，把服务重启，加载了 ZGC 的配置。第二天早上，我查看了一整晚的性能报告，各项指标完美。以前那些动辄秒级的卡顿，彻底没了，延迟降低了95%。用户投诉率归零。这才是真正的“立即下载”，解决问题立刻见效。
从此以后，ZGC就是我的义父，谁敢说GC不我跟谁急。咱们搞技术的，就得把这种底层的东西吃透，不然永远被代码和性能绑架。这回实践给我最大的经验就是：别怕动底层，祖传的东西不一定就是最好的。遇到问题，就得大胆换个新的靠山，这才能真的解放生产力。