JDK 21分代ZGC在微服务混合部署场景下跨代引用扫描耗时？Remembered Set压缩与SATB标记协同优化

JDK 21 分代 ZGC 在微服务混合部署场景下跨代引用扫描耗时优化：Remembered Set 压缩与 SATB 标记协同

各位听众，大家好。今天我们来探讨一个在现代云原生架构中日益重要的议题：JDK 21 分代 ZGC 在微服务混合部署场景下的跨代引用扫描耗时，以及如何通过 Remembered Set 压缩与 SATB (Snapshot-At-The-Beginning) 标记协同优化来应对这一挑战。

背景：分代 ZGC 与微服务混合部署

Z Garbage Collector (ZGC) 是一款并发、低延迟的垃圾收集器，旨在提供亚毫秒级的停顿时间。JDK 21 引入了分代 ZGC，它将堆内存划分为新生代和老年代，分别进行收集，期望进一步提升吞吐量和效率。

微服务架构提倡将大型应用拆分为独立部署、可独立扩展的小型服务。混合部署则是在同一个物理或虚拟基础设施上运行不同类型的微服务，这些服务可能具有不同的内存压力、对象生命周期和垃圾收集特性。

在这种微服务混合部署的场景下，分代 ZGC 的跨代引用扫描成为了性能瓶颈之一。原因如下：

• 跨代引用的普遍性： 不同微服务可能存在数据共享或者通过 API 交互产生跨代引用。例如，一个订单服务创建的对象可能被缓存服务引用。
• Remembered Set 的膨胀： 为了跟踪跨代引用，ZGC 使用 Remembered Set (RSet)。RSet 记录了老年代对象指向新生代对象的引用。在微服务混合部署场景下，由于服务的复杂性和交互的增加，RSet 可能会膨胀，导致扫描时间过长。
• 扫描耗时的影响： RSet 扫描是分代 ZGC 中一个重要的停顿阶段。扫描耗时直接影响到应用的响应时间和整体性能。

因此，优化跨代引用扫描，特别是 RSet 的管理，对于提升分代 ZGC 在微服务混合部署场景下的性能至关重要。

Remembered Set：原理与问题

Remembered Set (RSet) 是 ZGC 中用于跟踪老年代对象指向新生代对象的引用的数据结构。其基本原理如下：

1. Card Table： 将堆内存划分为固定大小的区域，称为 Card。通常，一个 Card 的大小为 512 字节。
2. Card Marking： 当老年代对象修改了其指向新生代对象的引用时，该对象所在的 Card 会被标记为“dirty”。
3. RSet Entry： RSet 维护一个数据结构，记录了哪些 Card 包含了指向新生代对象的引用。每个 RSet Entry 对应一个 Card。
4. 扫描过程： 在新生代 GC 期间，ZGC 会扫描 RSet，找到所有包含指向新生代对象的引用的 Card，然后扫描这些 Card 中的对象，找到实际的引用。

RSet 虽然能够有效跟踪跨代引用，但也存在一些问题：

• 空间占用： RSet 本身需要占用大量的内存空间，特别是当跨代引用非常多时。
• 维护开销： 每次老年代对象修改引用时，都需要更新 Card Table 和 RSet，带来额外的性能开销。
• 扫描耗时： 扫描 RSet 本身需要时间，特别是当 RSet 膨胀时。

Remembered Set 压缩优化

为了解决 RSet 的问题，JDK 21 引入了 RSet 压缩优化。其核心思想是减少 RSet Entry 的数量，从而降低 RSet 的空间占用和扫描耗时。

RSet 压缩主要通过以下几种方式实现：

1. Coarse-Grained RSet： 将多个相邻的 Card 合并成一个更大的区域，称为 Coarse-Grained Card。这样，RSet Entry 的数量就会减少。
2. RSet Chunking： 将 RSet 分成多个 Chunk，每个 Chunk 负责管理一部分 Card。这样可以更有效地管理 RSet 的内存空间。
3. Adaptive RSet Sizing： 根据应用的实际情况，动态调整 RSet 的大小。如果 RSet 的利用率不高，可以缩小 RSet 的大小。

下面是一个简单的 Coarse-Grained RSet 的示例代码：

// 假设 Card 大小为 512 字节，Coarse-Grained Card 大小为 4KB (8个Card)
private static final int CARD_SIZE = 512;
private static final int COARSE_GRAINED_CARD_SIZE = 4096;
private static final int CARDS_PER_COARSE_GRAINED_CARD = COARSE_GRAINED_CARD_SIZE / CARD_SIZE;

// RSet 数据结构，使用 BitSet 表示 Coarse-Grained Card 是否包含跨代引用
private BitSet coarseGrainedRSet;

// 将 Card 地址转换为 Coarse-Grained Card 索引
private int getCoarseGrainedCardIndex(long cardAddress) {
    return (int) (cardAddress / COARSE_GRAINED_CARD_SIZE);
}

// 标记 Coarse-Grained Card
public void markCoarseGrainedCard(long cardAddress) {
    int index = getCoarseGrainedCardIndex(cardAddress);
    coarseGrainedRSet.set(index);
}

// 检查 Coarse-Grained Card 是否被标记
public boolean isCoarseGrainedCardMarked(long cardAddress) {
    int index = getCoarseGrainedCardIndex(cardAddress);
    return coarseGrainedRSet.get(index);
}

// 扫描 RSet，找到包含跨代引用的 Card
public void scanCoarseGrainedRSet() {
    for (int i = 0; i < coarseGrainedRSet.size(); i++) {
        if (coarseGrainedRSet.get(i)) {
            // 计算 Coarse-Grained Card 的起始地址
            long coarseGrainedCardAddress = (long) i * COARSE_GRAINED_CARD_SIZE;
            // 扫描 Coarse-Grained Card 中的所有 Card
            for (int j = 0; j < CARDS_PER_COARSE_GRAINED_CARD; j++) {
                long cardAddress = coarseGrainedCardAddress + (long) j * CARD_SIZE;
                // 扫描 Card 中的对象，找到跨代引用
                scanCard(cardAddress);
            }
        }
    }
}

// 扫描 Card，找到跨代引用 (简化实现)
private void scanCard(long cardAddress) {
    // TODO: 实现扫描 Card 的逻辑
    System.out.println("Scanning card at address: " + cardAddress);
}

在这个示例中，我们将 8 个 Card 合并成一个 Coarse-Grained Card。RSet 使用 BitSet 来表示 Coarse-Grained Card 是否包含跨代引用。扫描 RSet 时，只需要扫描被标记的 Coarse-Grained Card 即可。

通过使用 Coarse-Grained RSet，我们可以减少 RSet Entry 的数量，从而降低 RSet 的空间占用和扫描耗时。但是，Coarse-Grained RSet 也会引入一定的精度损失，因为一个 Coarse-Grained Card 中只要有一个 Card 包含跨代引用，整个 Coarse-Grained Card 都会被标记。

SATB 标记协同优化

SATB (Snapshot-At-The-Beginning) 是一种并发标记算法，用于在垃圾收集期间跟踪对象的存活状态。在分代 ZGC 中，SATB 标记与 RSet 扫描协同工作，进一步优化跨代引用扫描的性能。

SATB 的基本原理如下：

1. Snapshot： 在垃圾收集开始时，创建一个堆的快照。
2. Marking： 并发地标记所有从 GC Roots 可达的对象。
3. SATB Buffer： 当对象被修改时，如果该对象在快照中是存活的，则将其添加到 SATB Buffer 中。
4. 处理 SATB Buffer： 在标记阶段结束时，处理 SATB Buffer 中的对象，确保所有在垃圾收集期间被修改的对象都被标记为存活。

SATB 标记与 RSet 扫描的协同优化主要体现在以下几个方面：

• 减少 RSet 扫描范围： 通过 SATB 标记，我们可以知道哪些老年代对象在垃圾收集期间被修改过。只有这些被修改过的老年代对象才需要扫描 RSet。
• 避免重复扫描： 如果一个老年代对象在垃圾收集期间多次被修改，SATB Buffer 中只会记录一次。这样可以避免重复扫描 RSet。
• 并发处理： SATB 标记是并发执行的，可以充分利用多核 CPU 的优势，减少停顿时间。

下面是一个简化的 SATB 示例代码：

// 假设 HeapObject 是堆中的对象
class HeapObject {
    private Object data;
    private boolean marked; // 标记位

    public HeapObject(Object data) {
        this.data = data;
        this.marked = false;
    }

    public Object getData() {
        return data;
    }

    public void setData(Object data) {
        this.data = data;
        // 在对象被修改时，添加到 SATB Buffer
        SATBBuffer.add(this);
    }

    public boolean isMarked() {
        return marked;
    }

    public void setMarked(boolean marked) {
        this.marked = marked;
    }
}

// SATB Buffer
class SATBBuffer {
    private static final ConcurrentLinkedQueue<HeapObject> buffer = new ConcurrentLinkedQueue<>();

    public static void add(HeapObject object) {
        buffer.offer(object);
    }

    public static void processBuffer() {
        HeapObject object;
        while ((object = buffer.poll()) != null) {
            // 重新标记对象
            markObject(object);
        }
    }

    private static void markObject(HeapObject object) {
        // 标记对象为存活
        object.setMarked(true);
    }
}

// 垃圾收集器
class GarbageCollector {
    public void collect() {
        // 1. 创建堆快照
        createSnapshot();

        // 2. 并发标记
        concurrentMark();

        // 3. 处理 SATB Buffer
        SATBBuffer.processBuffer();

        // 4. RSet 扫描 (只扫描被 SATB 记录的对象)
        scanRSetForSATBObjects();

        // 5. 清理垃圾
        sweep();
    }

    private void createSnapshot() {
        // TODO: 创建堆快照的逻辑
        System.out.println("Creating heap snapshot...");
    }

    private void concurrentMark() {
        // TODO: 并发标记的逻辑
        System.out.println("Concurrent marking...");
        // 模拟标记过程
        for (HeapObject obj : getAllHeapObjects()) {
            if (isReachableFromRoot(obj)) {
                obj.setMarked(true);
            }
        }
    }

    private void scanRSetForSATBObjects() {
        // 只扫描被 SATB 记录的对象
        System.out.println("Scanning RSet for SATB objects...");
        for (HeapObject obj : getAllHeapObjects()) {
            if (obj.isMarked()) {
                // 扫描 RSet 中指向该对象的引用
                scanRSetForObject(obj);
            }
        }
    }

    private void scanRSetForObject(HeapObject obj) {
        // TODO: 扫描 RSet 中指向该对象的引用的逻辑
        System.out.println("Scanning RSet for object: " + obj);
    }

    private void sweep() {
        // TODO: 清理垃圾的逻辑
        System.out.println("Sweeping garbage...");
    }

    // 模拟获取所有堆对象
    private List<HeapObject> getAllHeapObjects() {
        List<HeapObject> objects = new ArrayList<>();
        // 创建一些测试对象
        objects.add(new HeapObject(new Object()));
        objects.add(new HeapObject(new Object()));
        return objects;
    }

    // 模拟判断对象是否可达
    private boolean isReachableFromRoot(HeapObject obj) {
        // 假设第一个对象是可达的
        return getAllHeapObjects().indexOf(obj) == 0;
    }
}

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        GarbageCollector gc = new GarbageCollector();
        gc.collect();
    }
}

在这个示例中，我们定义了一个 HeapObject 类，当对象被修改时，会被添加到 SATBBuffer 中。在垃圾收集期间，SATBBuffer 中的对象会被重新标记为存活。RSet 扫描只需要扫描被 SATB 记录的对象即可。

通过 SATB 标记的协同优化，我们可以减少 RSet 的扫描范围，避免重复扫描，并充分利用多核 CPU 的优势，从而进一步提升跨代引用扫描的性能。

微服务混合部署场景下的优化策略

在微服务混合部署场景下，我们可以根据不同服务的特性，采用不同的优化策略。

1. 识别跨代引用热点： 通过监控和分析，识别跨代引用较多的服务。针对这些服务，可以重点优化 RSet 的管理。
2. 调整 RSet 大小： 根据服务的内存压力和对象生命周期，动态调整 RSet 的大小。对于内存压力较小的服务，可以缩小 RSet 的大小。
3. 优化 API 交互： 尽量减少不同服务之间的跨代引用。可以通过优化 API 接口设计，减少数据共享，或者使用更轻量级的数据传输方式。
4. 隔离服务： 将跨代引用较多的服务部署在不同的节点上，减少 RSet 的共享，降低扫描耗时。
5. 使用 ZGC Tuning 参数： JDK 提供了许多 ZGC Tuning 参数，可以根据应用的实际情况进行调整。例如，可以使用 -XX:ZFragmentationTolerance 参数来控制 ZGC 的碎片整理策略，使用 -XX:ZAllocationSpikeTolerance 参数来控制 ZGC 的分配速率。

以下是一个表格，总结了不同优化策略的优缺点：

优化策略	优点	缺点	适用场景
识别跨代引用热点	针对性强，可以有效优化 RSet 的管理	需要监控和分析，成本较高	跨代引用较多的服务
调整 RSet 大小	可以根据服务的实际情况，动态调整 RSet 的大小	需要监控服务的内存压力和对象生命周期	内存压力较小或对象生命周期较短的服务
优化 API 交互	可以减少不同服务之间的跨代引用，降低 RSet 的压力	需要修改 API 接口设计，可能影响现有应用	不同服务之间数据共享较多的场景
隔离服务	可以减少 RSet 的共享，降低扫描耗时	需要额外的部署成本，可能影响服务的可用性	跨代引用较多的服务，且可以容忍一定的部署成本
使用 ZGC Tuning 参数	可以根据应用的实际情况进行调整，提高 ZGC 的性能	需要深入了解 ZGC 的原理，并进行大量的测试	所有使用 ZGC 的应用

实践案例

假设我们有一个电商平台，包含订单服务、商品服务和缓存服务。订单服务负责处理订单，商品服务负责管理商品信息，缓存服务负责缓存热点数据。

订单服务和缓存服务之间存在大量的跨代引用，因为订单服务创建的对象可能被缓存服务引用。为了优化 RSet 的管理，我们可以采取以下措施：

1. 识别跨代引用热点： 通过监控和分析，发现订单服务和缓存服务之间的跨代引用最多。
2. 调整 RSet 大小： 根据订单服务的内存压力和对象生命周期，动态调整 RSet 的大小。
3. 优化 API 交互： 尽量减少订单服务和缓存服务之间的数据共享。例如，可以使用缓存键值对的方式，避免直接引用订单对象。
4. 隔离服务： 将订单服务和缓存服务部署在不同的节点上，减少 RSet 的共享，降低扫描耗时。
5. 使用 ZGC Tuning 参数： 根据电商平台的实际情况调整ZGC参数。

通过以上措施，我们可以有效优化 RSet 的管理，降低跨代引用扫描的耗时，提升电商平台的性能和稳定性。

总结

今天我们深入探讨了 JDK 21 分代 ZGC 在微服务混合部署场景下的跨代引用扫描耗时问题，以及如何通过 Remembered Set 压缩与 SATB 标记协同优化来应对这一挑战。理解 RSet 的原理和问题，掌握 RSet 压缩和 SATB 标记的优化策略，并根据实际情况进行调整，是提升分代 ZGC 在微服务混合部署场景下性能的关键。

希望今天的讲座能够帮助大家更好地理解和应用分代 ZGC，在微服务混合部署场景下构建高性能、低延迟的应用。