ZGC与G1 GC的选择应基于应用需求：ZGC适合超低延迟(停顿<10ms)和大内存(>64GB)场景，如金融交易系统和实时数据处理，但需要更多CPU资源；G1 GC则适合通用服务端应用，在吞吐量和延迟间取得平衡，尤其在32GB以下堆内存环境中表现优异。在JDK 22中，若应用有严格延迟要求且硬件资源充足，优先测试ZGC（特别是启用分代ZGC）；若追求稳定性和吞吐量，或在资源受限环境，G1 GC仍是可靠选择。最终决策应基于实际负载测试的数据，而非理论参数。

一、核心特性对比

特性ZGCG1 GC
最大停顿时间< 10ms (与堆大小无关)通常50-200ms (随堆增大而增长)
堆大小支持TB级别 (理论上16TB)推荐< 100GB (更大堆性能下降)
吞吐量85-95%90-98%
CPU开销较高 (需要更多CPU资源)中等
内存开销额外10-15% (着色指针)额外5-10%
JDK版本JDK 11+ (生产环境推荐JDK 15+)JDK 7u4+ (JDK 9+默认)
成熟度JDK 15+生产就绪，JDK 22完全成熟非常成熟，广泛验证

二、适用场景选择

优先选择ZGC的场景

  1. 延迟敏感型应用：

    • 金融交易系统（高频交易、实时风控）
    • 交互式应用（游戏服务器、AR/VR应用）
    • 实时数据处理（流处理、实时分析）
    • 要求99.99%响应时间<100ms的服务

  2. 大内存应用：

    • 堆大小>64GB的应用
    • 内存密集型应用（大数据分析、科学计算）
    • 需避免停顿时间随堆增大而增长的系统

  3. 现代硬件环境：

    • 有多余CPU资源可分配给GC
    • 服务器内存充足（至少是堆大小的1.5倍）

优先选择G1 GC的场景

  1. 通用服务端应用：

    • Web服务器、应用服务器
    • 微服务架构中的常规服务
    • 吞吐量与延迟需要平衡的系统

  2. 资源受限环境：

    • CPU资源紧张的系统
    • 容器化环境（CPU限制严格）
    • 堆大小<32GB的应用

  3. 稳定性优先：

    • 关键业务系统（银行核心系统）
    • 不想承担新GC技术潜在风险的场景
    • 需要最广泛社区支持和问题解决方案

三、性能考量

停顿时间对比

堆大小     | G1 GC (99th percentile) | ZGC (99th percentile)
-----------------------------------------------------------
 16GB      | 20-50ms                 | <2ms
 64GB      | 50-150ms                | 2-5ms
 128GB+    | 150ms+                  | 5-10ms

吞吐量对比

  • 小堆(≤16GB)：G1 GC通常有3-5%的吞吐量优势
  • 大堆(≥64GB)：ZGC吞吐量更稳定，G1 GC可能下降10-15%

四、迁移与配置建议

从G1 GC迁移到ZGC

  1. 渐进式迁移：

    # 第一阶段：测试环境验证
java -XX:+UseZGC -Xmx32g -jar app.jar

# 第二阶段：生产环境灰度
java -XX:+UseZGC -XX:+ZGenerational -Xmx64g -jar app.jar

  2. 关键参数：

    -XX:+UseZGC
-XX:+ZGenerational  # JDK 17+启用分代ZGC (性能更好)
-XX:ZAllocationSpikeTolerance=5.0  # 处理分配峰值
-Xlog:gc*:file=gc.log:time:filecount=5,filesize=10M

优化G1 GC

-XX:+UseG1GC
-XX:MaxGCPauseMillis=100  # 目标停顿时间
-XX:G1HeapRegionSize=8M   # 大堆可调整为16-32M
-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35  # 触发并发标记的阈值

五、决策流程图

应用需求 → 是否要求停顿时间<10ms? → 是 → 选择ZGC
    ↓ 否
  堆大小 > 64GB? → 是 → 选择ZGC
    ↓ 否
  CPU资源充足? → 是 → 测试ZGC性能
    ↓ 否           ↓ 满足需求?
  选择G1 GC       是 → 选择ZGC
                   ↓ 否
                 选择G1 GC

六、实际案例参考

  • ZGC成功案例：

    • 阿里巴巴交易系统：2TB堆，99.9%停顿<8ms
    • 高盛交易平台：128GB堆，交易延迟减少60%

  • G1 GC成功案例：

    • Netflix微服务：16GB堆，吞吐量提升15%
    • 传统银行核心系统：32GB堆，稳定性优先

七、JDK 22建议

在JDK 22中，ZGC已经非常成熟，如果您的应用：

  • 有现代服务器硬件（32+核，128GB+内存）
  • 有严格的延迟要求
  • 堆大小超过32GB

建议优先测试ZGC，它在JDK 22中性能和稳定性都有显著提升，特别是启用了分代ZGC（-XX:+ZGenerational）后，吞吐量接近G1 GC，同时保持超低延迟。

最终，最可靠的方法是用实际生产负载进行A/B测试，监控关键指标：

  • 99.9百分位响应时间
  • 吞吐量（TPS/QPS）
  • CPU和内存使用率
  • GC频率和总暂停时间

通过数据驱动决策，而非理论参数选择最适合您应用的垃圾收集器。