今天就跟大家聊聊有关怎么进行新一代垃圾回收器ZGC的探索与实践，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
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ZGC（The Z Garbage Collector）是JDK 11中推出的一款低延迟垃圾回收器，它的设计目标包括：
从设计目标来看，我们知道ZGC适用于大内存低延迟服务的内存管理和回收。下面主要介绍ZGC在低延时场景中的应用和卓越表现。
GC之痛
很多低延迟高可用Java服务的系统可用性经常受GC停顿的困扰。GC停顿指垃圾回收期间STW（Stop The World），当STW时，所有应用线程停止活动，等待GC停顿结束。以美团风控服务为例，部分上游业务要求风控服务65ms内返回结果，并且可用性要达到99.99%。但因为GC停顿，我们未能达到上述可用性目标。当时使用的是CMS垃圾回收器，单次Young GC 40ms，一分钟10次，接口平均响应时间30ms。通过计算可知，有（40ms + 30ms) * 10次 / 60000ms = 1.12%的请求的响应时间会增加0 ~ 40ms不等，其中30ms * 10次 / 60000ms = 0.5%的请求响应时间会增加40ms。可见，GC停顿对响应时间的影响较大。为了降低GC停顿对系统可用性的影响，我们从降低单次GC时间和降低GC频率两个角度出发进行了调优，还测试过G1垃圾回收器，但这三项措施均未能降低GC对服务可用性的影响。
CMS与G1停顿时间瓶颈
在介绍ZGC之前，首先回顾一下CMS和G1的GC过程以及停顿时间的瓶颈。CMS新生代的Young GC、G1和ZGC都基于标记-复制算法，但算法具体实现的不同就导致了巨大的性能差异。
标记-复制算法应用在CMS新生代（ParNew是CMS默认的新生代垃圾回收器）和G1垃圾回收器中。标记-复制算法可以分为三个阶段：
下面以G1为例，通过G1中标记-复制算法过程（G1的Young GC和Mixed GC均采用该算法），分析G1停顿耗时的主要瓶颈。G1垃圾回收周期如下图所示：
G1的混合回收过程可以分为标记阶段、清理阶段和复制阶段。
标记阶段停顿分析
初始标记阶段：初始标记阶段是指从GC Roots出发标记全部直接子节点的过程，该阶段是STW的。由于GC Roots数量不多，通常该阶段耗时非常短。
并发标记阶段：并发标记阶段是指从GC Roots开始对堆中对象进行可达性分析，找出存活对象。该阶段是并发的，即应用线程和GC线程可以同时活动。并发标记耗时相对长很多，但因为不是STW，所以我们不太关心该阶段耗时的长短。
再标记阶段：重新标记那些在并发标记阶段发生变化的对象。该阶段是STW的。
清理阶段停顿分析
复制阶段停顿分析
四个STW过程中，初始标记因为只标记GC Roots，耗时较短。再标记因为对象数少，耗时也较短。清理阶段因为内存分区数量少，耗时也较短。转移阶段要处理所有存活的对象，耗时会较长。因此，G1停顿时间的瓶颈主要是标记-复制中的转移阶段STW。为什么转移阶段不能和标记阶段一样并发执行呢？主要是G1未能解决转移过程中准确定位对象地址的问题。
G1的Young GC和CMS的Young GC，其标记-复制全过程STW，这里不再详细阐述。
ZGC原理
全并发的ZGC
与CMS中的ParNew和G1类似，ZGC也采用标记-复制算法，不过ZGC对该算法做了重大改进：ZGC在标记、转移和重定位阶段几乎都是并发的，这是ZGC实现停顿时间小于10ms目标的最关键原因。
ZGC垃圾回收周期如下图所示：
ZGC只有三个STW阶段：初始标记，再标记，初始转移。其中，初始标记和初始转移分别都只需要扫描所有GC Roots，其处理时间和GC Roots的数量成正比，一般情况耗时非常短；再标记阶段STW时间很短，最多1ms，超过1ms则再次进入并发标记阶段。即，ZGC几乎所有暂停都只依赖于GC Roots集合大小，停顿时间不会随着堆的大小或者活跃对象的大小而增加。与ZGC对比，G1的转移阶段完全STW的，且停顿时间随存活对象的大小增加而增加。
ZGC关键技术
ZGC通过着色指针和读屏障技术，解决了转移过程中准确访问对象的问题，实现了并发转移。大致原理描述如下：并发转移中“并发”意味着GC线程在转移对象的过程中，应用线程也在不停地访问对象。假设对象发生转移，但对象地址未及时更新，那么应用线程可能访问到旧地址，从而造成错误。而在ZGC中，应用线程访问对象将触发“读屏障”，如果发现对象被移动了，那么“读屏障”会把读出来的指针更新到对象的新地址上，这样应用线程始终访问的都是对象的新地址。那么，JVM是如何判断对象被移动过呢？就是利用对象引用的地址，即着色指针。下面介绍着色指针和读屏障技术细节。
着色指针
着色指针是一种将信息存储在指针中的技术。
ZGC仅支持64位系统，它把64位虚拟地址空间划分为多个子空间，如下图所示：
其中，[0~4TB) 对应Java堆，[4TB ~ 8TB) 称为M0地址空间，[8TB ~ 12TB) 称为M1地址空间，[12TB ~ 16TB) 预留未使用，[16TB ~ 20TB) 称为Remapped空间。
当应用程序创建对象时，首先在堆空间申请一个虚拟地址，但该虚拟地址并不会映射到真正的物理地址。ZGC同时会为该对象在M0、M1和Remapped地址空间分别申请一个虚拟地址，且这三个虚拟地址对应同一个物理地址，但这三个空间在同一时间有且只有一个空间有效。ZGC之所以设置三个虚拟地址空间，是因为它使用“空间换时间”思想，去降低GC停顿时间。“空间换时间”中的空间是虚拟空间，而不是真正的物理空间。后续章节将详细介绍这三个空间的切换过程。
与上述地址空间划分相对应，ZGC实际仅使用64位地址空间的第0~41位，而第42~45位存储元数据，第47~63位固定为0。
ZGC将对象存活信息存储在42~45位中，这与传统的垃圾回收并将对象存活信息放在对象头中完全不同。
读屏障
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。
读屏障示例：
Object o = obj.FieldA // 从堆中读取引用，需要加入屏障
Object p = o // 无需加入屏障，因为不是从堆中读取引用
o.dosomething() // 无需加入屏障，因为不是从堆中读取引用
int i = obj.FieldB //无需加入屏障，因为不是对象引用
ZGC中读屏障的代码作用：在对象标记和转移过程中，用于确定对象的引用地址是否满足条件，并作出相应动作。
ZGC并发处理演示
接下来详细介绍ZGC一次垃圾回收周期中地址视图的切换过程：
初始化：ZGC初始化之后，整个内存空间的地址视图被设置为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，此时进入标记阶段。
并发标记阶段：第一次进入标记阶段时视图为M0，如果对象被GC标记线程或者应用线程访问过，那么就将对象的地址视图从Remapped调整为M0。所以，在标记阶段结束之后，对象的地址要么是M0视图，要么是Remapped。如果对象的地址是M0视图，那么说明对象是活跃的；如果对象的地址是Remapped视图，说明对象是不活跃的。
并发转移阶段：标记结束后就进入转移阶段，此时地址视图再次被设置为Remapped。如果对象被GC转移线程或者应用线程访问过，那么就将对象的地址视图从M0调整为Remapped。
其实，在标记阶段存在两个地址视图M0和M1，上面的过程显示只用了一个地址视图。之所以设计成两个，是为了区别前一次标记和当前标记。也即，第二次进入并发标记阶段后，地址视图调整为M1，而非M0。
着色指针和读屏障技术不仅应用在并发转移阶段，还应用在并发标记阶段：将对象设置为已标记，传统的垃圾回收器需要进行一次内存访问，并将对象存活信息放在对象头中；而在ZGC中，只需要设置指针地址的第42~45位即可，并且因为是寄存器访问，所以速度比访问内存更快。
ZGC调优实践
ZGC不是“银弹”，需要根据服务的具体特点进行调优。网络上能搜索到实战经验较少，调优理论需自行摸索，我们在此阶段也耗费了不少时间，最终才达到理想的性能。本文的一个目的是列举一些使用ZGC时常见的问题，帮助大家使用ZGC提高服务可用性。
调优基础知识
理解ZGC重要配置参数
以我们服务在生产环境中ZGC参数配置为例，说明各个参数的作用：
重要参数配置样例：
-Xms10G -Xmx10G
-XX:ReservedCodeCacheSize=256m -XX:InitialCodeCacheSize=256m
-XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseZGC
-XX:ConcGCThreads=2 -XX:ParallelGCThreads=6
-XX:ZCollectionInterval=120 -XX:ZAllocationSpikeTolerance=5
-XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:-ZProactive
-Xlog:safepoint,classhisto*=trace,age*,gc*=info:file=/opt/logs/logs/gc-%t.log:time,tid,tags:filecount=5,filesize=50m
-Xms -Xmx：堆的最大内存和最小内存，这里都设置为10G，程序的堆内存将保持10G不变。 -XX:ReservedCodeCacheSize -XX:InitialCodeCacheSize：设置CodeCache的大小， JIT编译的代码都放在CodeCache中，一般服务64m或128m就已经足够。我们的服务因为有一定特殊性，所以设置的较大，后面会详细介绍。 -XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseZGC：启用ZGC的配置。 -XX:ConcGCThreads：并发回收垃圾的线程。默认是总核数的12.5%，8核CPU默认是1。调大后GC变快，但会占用程序运行时的CPU资源，吞吐会受到影响。 -XX:ParallelGCThreads：STW阶段使用线程数，默认是总核数的60%。 -XX:ZCollectionInterval：ZGC发生的最小时间间隔，单位秒。 -XX:ZAllocationSpikeTolerance：ZGC触发自适应算法的修正系数，默认2，数值越大，越早的触发ZGC。 -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:-ZProactive：是否启用主动回收，默认开启，这里的配置表示关闭。 -Xlog：设置GC日志中的内容、格式、位置以及每个日志的大小。
理解ZGC触发时机
相比于CMS和G1的GC触发机制，ZGC的GC触发机制有很大不同。ZGC的核心特点是并发，GC过程中一直有新的对象产生。如何保证在GC完成之前，新产生的对象不会将堆占满，是ZGC参数调优的第一大目标。因为在ZGC中，当垃圾来不及回收将堆占满时，会导致正在运行的线程停顿，持续时间可能长达秒级之久。
ZGC有多种GC触发机制，总结如下：
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”。
基于分配速率的自适应算法：最主要的GC触发方式，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”。自适应算法的详细理论可参考彭成寒《新一代垃圾回收器ZGC设计与实现》一书中的内容。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。我们通过调整此参数解决了一些问题。日志中关键字是“Allocation Rate”。
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。日志中关键字是“Timer”。
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。 日志中关键字是“Proactive”。
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”。
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”。
理解ZGC日志
一次完整的GC过程，需要注意的点已在图中标出。
注意：该日志过滤了进入安全点的信息。正常情况，在一次GC过程中还穿插着进入安全点的操作。
GC日志中每一行都注明了GC过程中的信息，关键信息如下：
Start：开始GC，并标明的GC触发的原因。上图中触发原因是自适应算法。
Phase-Pause Mark Start：初始标记，会STW。
Phase-Pause Mark End：再次标记，会STW。
Phase-Pause Relocate Start：初始转移，会STW。
Heap信息：记录了GC过程中Mark、Relocate前后的堆大小变化状况。High和Low记录了其中的最大值和最小值，我们一般关注High中Used的值，如果达到100%，在GC过程中一定存在内存分配不足的情况，需要调整GC的触发时机，更早或者更快地进行GC。
GC信息统计：可以定时的打印垃圾收集信息，观察10秒内、10分钟内、10个小时内，从启动到现在的所有统计信息。利用这些统计信息，可以排查定位一些异常点。
日志中内容较多，关键点已用红线标出，含义较好理解，更详细的解释大家可以自行在网上查阅资料。
理解ZGC停顿原因
我们在实战过程中共发现了6种使程序停顿的场景，分别如下：
GC时，初始标记：日志中Pause Mark Start。
GC时，再标记：日志中Pause Mark End。
GC时，初始转移：日志中Pause Relocate Start。
内存分配阻塞：当内存不足时线程会阻塞等待GC完成，关键字是"Allocation Stall"。
调优案例
我们维护的服务名叫Zeus，它是美团的规则平台，常用于风控场景中的规则管理。规则运行是基于开源的表达式执行引擎Aviator。Aviator内部将每一条表达式转化成Java的一个类，通过调用该类的接口实现表达式逻辑。
Zeus服务内的规则数量超过万条，且每台机器每天的请求量几百万。这些客观条件导致Aviator生成的类和方法会产生很多的ClassLoader和CodeCache，这些在使用ZGC时都成为过GC的性能瓶颈。接下来介绍两类调优案例。
内存分配阻塞，系统停顿可达到秒级
案例一：秒杀活动中流量突增，出现性能毛刺
日志信息：对比出现性能毛刺时间点的GC日志和业务日志，发现JVM停顿了较长时间，且停顿时GC日志中有大量的“Allocation Stall”日志。
分析：这种案例多出现在“自适应算法”为主要GC触发机制的场景中。ZGC是一款并发的垃圾回收器，GC线程和应用线程同时活动，在GC过程中，还会产生新的对象。GC完成之前，新产生的对象将堆占满，那么应用线程可能因为申请内存失败而导致线程阻塞。当秒杀活动开始，大量请求打入系统，但自适应算法计算的GC触发间隔较长，导致GC触发不及时，引起了内存分配阻塞，导致停顿。
解决方法：
（1）开启”基于固定时间间隔“的GC触发机制：-XX:ZCollectionInterval。比如调整为5秒，甚至更短。
（2）增大修正系数-XX:ZAllocationSpikeTolerance，更早触发GC。ZGC采用正态分布模型预测内存分配速率，模型修正系数ZAllocationSpikeTolerance默认值为2，值越大，越早的触发GC，Zeus中所有集群设置的是5。
案例二：压测时，流量逐渐增大到一定程度后，出现性能毛刺
日志信息：平均1秒GC一次，两次GC之间几乎没有间隔。
分析：GC触发及时，但内存标记和回收速度过慢，引起内存分配阻塞，导致停顿。
解决方法：增大-XX:ConcGCThreads， 加快并发标记和回收速度。ConcGCThreads默认值是核数的1/8，8核机器，默认值是1。该参数影响系统吞吐，如果GC间隔时间大于GC周期，不建议调整该参数。
GC Roots 数量大，单次GC停顿时间长
案例三： 单次GC停顿时间30ms，与预期停顿10ms左右有较大差距
日志信息：观察ZGC日志信息统计，“Pause Roots ClassLoaderDataGraph”一项耗时较长。
分析：dump内存文件，发现系统中有上万个ClassLoader实例。我们知道ClassLoader属于GC Roots一部分，且ZGC停顿时间与GC Roots成正比，GC Roots数量越大，停顿时间越久。再进一步分析，ClassLoader的类名表明，这些ClassLoader均由Aviator组件生成。分析Aviator源码，发现Aviator对每一个表达式新生成类时，会创建一个ClassLoader，这导致了ClassLoader数量巨大的问题。在更高Aviator版本中，该问题已经被修复，即仅创建一个ClassLoader为所有表达式生成类。
解决方法：升级Aviator组件版本，避免生成多余的ClassLoader。
案例四：服务启动后，运行时间越长，单次GC时间越长，重启后恢复
日志信息：观察ZGC日志信息统计，“Pause Roots CodeCache”的耗时会随着服务运行时间逐渐增长。
分析：CodeCache空间用于存放Java热点代码的JIT编译结果，而CodeCache也属于GC Roots一部分。通过添加-XX:+PrintCodeCacheOnCompilation参数，打印CodeCache中的被优化的方法，发现大量的Aviator表达式代码。定位到根本原因，每个表达式都是一个类中一个方法。随着运行时间越长，执行次数增加，这些方法会被JIT优化编译进入到Code Cache中，导致CodeCache越来越大。
解决方法：JIT有一些参数配置可以调整JIT编译的条件，但对于我们的问题都不太适用。我们最终通过业务优化解决，删除不需要执行的Aviator表达式，从而避免了大量Aviator方法进入CodeCache中。
值得一提的是，我们并不是在所有这些问题都解决后才全量部署所有集群。即使开始有各种各样的毛刺，但计算后发现，有各种问题的ZGC也比之前的CMS对服务可用性影响小。所以从开始准备使用ZGC到全量部署，大概用了2周的时间。在之后的3个月时间里，我们边做业务需求，边跟进这些问题，最终逐个解决了上述问题，从而使ZGC在各个集群上达到了一个更好表现。
升级ZGC效果
延迟降低
TP(Top Percentile)是一项衡量系统延迟的指标：TP999表示99.9%请求都能被响应的最小耗时；TP99表示99%请求都能被响应的最小耗时。
在Zeus服务不同集群中，ZGC在低延迟（TP999 < 200ms）场景中收益较大：
超低延迟（TP999 < 20ms）和高延迟（TP999 > 200ms）服务收益不大，原因是这些服务的响应时间瓶颈不是GC，而是外部依赖的性能。
吞吐下降
对吞吐量优先的场景，ZGC可能并不适合。例如，Zeus某离线集群原先使用CMS，升级ZGC后，系统吞吐量明显降低。究其原因有二：第一，ZGC是单代垃圾回收器，而CMS是分代垃圾回收器。单代垃圾回收器每次处理的对象更多，更耗费CPU资源；第二，ZGC使用读屏障，读屏障操作需耗费额外的计算资源。
总结
ZGC作为下一代垃圾回收器，性能非常优秀。ZGC垃圾回收过程几乎全部是并发，实际STW停顿时间极短，不到10ms。这得益于其采用的着色指针和读屏障技术。
Zeus在升级JDK 11+ZGC中，通过将风险和问题分类，然后各个击破，最终顺利实现了升级目标，GC停顿也几乎不再影响系统可用性。
最后推荐大家升级ZGC，Zeus系统因为业务特点，遇到了较多问题，而风控其他团队在升级时都非常顺利。欢迎大家加入“ZGC使用交流”群。
参考文献
附录
如何使用新技术
在生产环境升级JDK 11，使用ZGC，大家最关心的可能不是效果怎么样，而是这个新版本用的人少，网上实践也少，靠不靠谱，稳不稳定。其次是升级成本会不会很大，万一不成功岂不是白白浪费时间。所以，在使用新技术前，首先要做的是评估收益、成本和风险。
评估收益
对于JDK这种世界关注的程序，大版本升级所引入的新技术一般已经在理论上经过验证。我们要做的事情就是确定当前系统的瓶颈是否是新版本JDK可解决的问题，切忌问题未诊断清楚就采取措施。评估完收益之后再评估成本和风险，收益过大或者过小，其他两项影响权重就会小很多。
以本文开头提到的案例为例，假设GC次数不变（10次/分钟)，且单次GC时间从40ms降低10ms。通过计算，一分钟内有100/60000 = 0.17%的时间在进行GC，且期间所有请求仅停顿10ms，GC期间影响的请求数和因GC增加的延迟都有所减少。
评估成本
这里主要指升级所需要的人力成本。此项相对比较成熟，根据新技术的使用手册判断改动点。跟做其他项目区别不大，不再具体细说。
在我们的实践中，两周时间完成线上部署，达到安全稳定运行的状态。后续持续迭代3个月，根据业务场景对ZGC进行了更契合的优化适配。
评估风险
升级JDK的风险可以分为三类：
兼容性风险：Java程序JAR包依赖很多，升级JDK版本后程序是否能运行起来。例如我们的服务是从JDK 7升级到JDK 11，需要解决较多JAR包不兼容的问题。
功能风险：运行起来后，是否会有一些组件逻辑变更，影响现有功能的逻辑。
性能风险：功能如果没有问题，性能是否稳定，能稳定的在线上运行。
经过分类后，每类风险的应对转化成了常见的测试问题，不再属于未知风险。风险是指不确定的事情，如果不确定的事情都能转化成可确定的事情，意味着风险已消除。
升级JDK 11
选择JDK 11，是因为在JDK 11中首次支持ZGC，而且JDK 11属于长期支持（Long Term Support，LTS）版本，至少会被维护三年，普通版本（如JDK 12、JDK 13和JDK 14）只有6个月的维护周期，不建议使用。
本地测试环境安装
从两个源OpenJDK和OracleJDK 下载JDK 11，二个版本的JDK主要区别是长时期的免费和付费，短期内都免费。注意JDK 11版本中的ZGC不支持Mac OS系统，在Mac OS系统上使用JDK 11只能用其他垃圾回收器，如G1。
生产环境安装
升级JDK 11不仅仅是升级自己项目的JDK版本，还需要编译、发布部署、运行、监控、性能内存分析工具等项目支持。美团内部的实践：
编译打包：美团发布系统支持选择JDK 11进行编译打包。 线上运行 & 全量部署：要求线上机器已安装JDK11，有3种方式：
1.新申请默认安装JDK 11的虚拟机：试用JDK 11时可用这种方式；全量部署时，如果新申请机器数量过多，可能没有足够机器资源。 2.通过手写脚本给存量虚拟机安装JDK 11：不推荐，业务同学过多参与到运维当中。 3.使用容器提供的镜像部署功能，在打包镜像时安装JDK 11：推荐方式，不需要新申请资源。
监控指标：主要是GC的时间和频率，我们通过美团的CAT监控系统支持ZGC数据的收集（CAT已开源）。 性能内存分析：线上遇到性能问题时，还需要借助Profiling工具，美团的性能诊断优化平台Scalpel已支持JDK 11的性能内存分析。如果你的公司没有相关工具，推荐使用JProfier。
解决组件兼容性
我们的项目包含二十多万行代码，需要从JDK 7升级到JDK 11，依赖组件众多。虽然看起来升级会比较复杂，但实际只花了两天时间即解决了兼容性问题。具体过程如下：
1.编译，需要修改pom文件中的build配置，根据报错作修改，主要有两类：
a.一些类被删除：比如“sun.misc.BASE64Encoder”，找到替换类java.util.Base64即可。
b.组件依赖版本不兼容JDK 11问题：找到对应依赖组件，搜索最新版本，一般都支持JDK 11。
2.编译成功后，启动运行，此时仍有可能组件依赖版本问题，按照编译时的方式处理即可。
升级所修改的依赖：
javax.annotation
javax.annotation-api
1.3.2
javax.validation
validation-api
2.0.1.Final
org.projectlombok
lombok
1.18.4
org.hibernate.validator
hibernate-validator-parent
6.0.16.Final
com.sankuai.inf
patriot-sdk
1.2.1
org.apache.commons
commons-lang3
3.9
commons-lang
commons-lang
2.6
io.netty
netty-all
4.1.39.Final
junit
junit
4.12
JDK 11已经出来两年，常见的依赖组件都有兼容性版本。但是，如果是公司内部提供的公司级组件，可能会不兼容JDK 11，需要推动相关组件进行升级。如果对方升级较为困难，可以考虑拆分功能，将依赖这些组件的功能单独部署，继续使用低版本JDK。随着JDK11的卓越性能被大家悉知，相信会有更多团队会用JDK 11解决GC问题，使用者越多，各个组件升级的动力也会越大。
验证功能正确性
通过完备的单测、集成和回归测试，保证功能正确性。
看完上述内容，你们对怎么进行新一代垃圾回收器ZGC的探索与实践有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。
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