G1与ZGC垃圾收集器停顿控制深度对比：大对象分配优化实战

1. 垃圾收集器演进与停顿时间挑战

在现代 Java 应用中，垃圾收集器的性能对系统响应时间和吞吐量有着决定性影响。随着应用内存需求的持续增长，传统分代收集器在处理大堆内存时面临严峻的停顿时间挑战。G1（Garbage-First）和ZGC（Z Garbage Collector）作为Java平台上的两款核心收集器，分别采用独特策略应对这一难题。

G1收集器从JDK 7u4开始作为实验性功能引入，在JDK 9中成为默认收集器，通过分区和增量回收机制平衡吞吐量与停顿时间。ZGC则是JDK 11引入的低延迟收集器，旨在将停顿时间控制在10毫秒以内，即使处理TB级别堆内存也不例外。

本文将深入解析两者的停顿时间控制机制，探讨G1的适用场景，并详细讲解如何通过调整RegionSize优化大对象分配。

2. G1收集器停顿时间控制机制

2.1 G1基本架构与分区策略

G1将堆内存划分为多个大小相等的Region（通常1MB到32MB），每个Region可扮演Eden、Survivor或Old角色。这种分区设计使G1避免全堆垃圾收集，优先回收价值最高的Region（这也是Garbage-First名称的由来）。

// 通过JVM参数查看G1 Region相关信息
public class G1RegionInfo {
    public static void main(String[] args) {
        // 打印G1区域相关信息
        System.out.println("G1 Region Size: " + 
            (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 2048) + " bytes (estimate)");

        // 建议的JVM参数
        System.out.println("Suggested JVM flags:");
        System.out.println("-XX:+UseG1GC");
        System.out.println("-XX:G1HeapRegionSize=16m");
        System.out.println("-XX:MaxGCPauseMillis=200");
        System.out.println("-XX:G1NewSizePercent=30");
        System.out.println("-XX:G1MaxNewSizePercent=60");
    }
}

2.2 停顿时间预测模型

G1的核心特性是基于停顿时间目标的预测模型。通过-XX:MaxGCPauseMillis参数，用户可指定期望最大停顿时间（默认200ms），G1会根据历史数据和当前堆状态动态调整回收策略。

// 模拟G1的停顿时间预测逻辑（简化版）
public class G1PausePredictor {
    private final double[] recentPauseTimes; // 最近停顿时间记录
    private int currentIndex;
    private final int windowSize;

    public G1PausePredictor(int windowSize) {
        this.windowSize = windowSize;
        this.recentPauseTimes = new double[windowSize];
        this.currentIndex = 0;
    }

    // 添加新的停顿时间记录
    public void recordPauseTime(double pauseTime) {
        recentPauseTimes[currentIndex] = pauseTime;
        currentIndex = (currentIndex + 1) % windowSize;
    }

    // 预测下一次回收的可能停顿时间
    public double predictNextPause(double candidateRegionCount, 
                                  double evacuationRatio) {
        double avgPause = calculateAveragePause();
        double predictedTime = avgPause * candidateRegionCount * evacuationRatio;

        // 考虑年轻代和老年代回收的不同成本
        double youngGenCost = 0.5; // 年轻代回收单位成本
        double mixedGenCost = 1.2; // 混合回收单位成本

        return predictedTime * (evacuationRatio > 0.3 ? mixedGenCost : youngGenCost);
    }

    private double calculateAveragePause() {
        double sum = 0;
        int count = 0;
        for (double time : recentPauseTimes) {
            if (time > 0) {
                sum += time;
                count++;
            }
        }
        return count > 0 ? sum / count : 50.0; // 默认50ms
    }
}

2.3 增量回收与并发标记

G1通过三色标记算法实现并发标记，将标记工作分散到多个周期完成，避免长时间停顿：

1. 初始标记阶段：伴随年轻代回收，标记根对象（STW）
2. 并发标记阶段：与应用线程并发执行，遍历对象图
3. 最终标记阶段：处理剩余的SATB（Snapshot-At-The-Beginning）记录（STW）
4. 清理阶段：统计Region活度，选择回收候选集

// G1回收周期状态机示例
public enum G1GCPhase {
    YOUNG_COLLECTION,    // 年轻代回收
    CONCURRENT_MARKING,  // 并发标记
    MIXED_COLLECTION,    // 混合回收
    FULL_GC             // Full GC（应避免）
}

public class G1CollectorState {
    private G1GCPhase currentPhase;
    private long cycleStartTime;
    private double predictedPauseTime;
    private Set<MemoryRegion> candidateRegions;

    public void startYoungCollection() {
        this.currentPhase = G1GCPhase.YOUNG_COLLECTION;
        this.cycleStartTime = System.currentTimeMillis();

        // 选择回收区域
        selectCollectionSet();

        // 预测停顿时间
        this.predictedPauseTime = calculatePredictedPause();
    }

    private void selectCollectionSet() {
        candidateRegions = new HashSet<>();

        // 优先选择垃圾比例高的Region
        List<MemoryRegion> sortedRegions = getRegionsByGarbageRatio();
        double totalPredictedTime = 0;

        for (MemoryRegion region : sortedRegions) {
            double regionTime = estimateRegionEvacuationTime(region);
            if (totalPredictedTime + regionTime <= getMaxPauseTarget()) {
                candidateRegions.add(region);
                totalPredictedTime += regionTime;
            } else {
                break;
            }
        }
    }

    private double calculatePredictedPause() {
        double baseTime = 10.0; // 基础开销
        double perRegionTime = 0.5; // 每个Region的回收时间

        return baseTime + (candidateRegions.size() * perRegionTime);
    }
}

3. ZGC收集器停顿时间控制机制

3.1 ZGC的核心设计理念

ZGC的设计目标是在TB级堆内存上保持低于10ms的停顿时间，通过以下关键技术实现：

• 染色指针：在64位指针中存储元数据，避免对象头修改
• 负载屏障：在访问对象时执行额外操作，支持并发转移
• 并发处理：标记、转移和重定位都并发执行

// ZGC染色指针布局（简化示意）
// 64位指针布局：
// 0-41位: 对象地址 (4TB地址空间)
// 42-45位: 元数据位 (标记、重映射、最终化等)
// 46-63位: 未使用
#define ZGC_POINTER_MASK     0x0000FFFFFFFFFFFF
#define ZGC_MARK_BIT         (1ULL << 42)
#define ZGC_REMAP_BIT        (1ULL << 43)
#define ZGC_FINALIZE_BIT     (1ULL << 44)

// 染色指针操作
class ZGCColoredPointer {
public:
    static address get_address(uintptr_t colored_ptr) {
        return (address)(colored_ptr & ZGC_POINTER_MASK);
    }

    static uintptr_t set_mark_bit(uintptr_t colored_ptr) {
        return colored_ptr | ZGC_MARK_BIT;
    }

    static bool is_marked(uintptr_t colored_ptr) {
        return (colored_ptr & ZGC_MARK_BIT) != 0;
    }

    static uintptr_t remap_pointer(uintptr_t colored_ptr, address new_addr) {
        uintptr_t metadata = colored_ptr & ~ZGC_POINTER_MASK;
        return ((uintptr_t)new_addr & ZGC_POINTER_MASK) | metadata;
    }
};

3.2 并发转移与读屏障

ZGC最显著的特点是并发转移能力。当对象需要移动到新内存位置时，ZGC无需暂停应用线程即可完成转移，通过读屏障处理指针更新。

// ZGC读屏障逻辑（概念性代码）
public class ZGCBarrier {

    // 对象访问时的读屏障
    public static Object loadBarrier(Object obj) {
        if (obj == null) {
            return null;
        }

        // 检查指针是否需要重映射
        if (needsRemapping(obj)) {
            // 并发重映射逻辑
            obj = remapObject(obj);
        }

        return obj;
    }

    private static boolean needsRemapping(Object obj) {
        // 检查染色指针中的重映射位
        long coloredPtr = getColoredPointer(obj);
        return (coloredPtr & ZGC_REMAP_BIT) != 0;
    }

    private static Object remapObject(Object obj) {
        // 查找对象的新位置并更新指针
        Address newAddr = relocationTable.lookup(obj);
        if (newAddr != null) {
            return createNewReference(obj, newAddr);
        }

        // 如果对象尚未转移，原地保留
        return obj;
    }

    // 内存页的并发转移
    public void relocatePageConcurrently(MemoryPage page) {
        // 标记页面为转移中
        page.setState(PageState.RELOCATING);

        // 复制活动对象到新位置
        MemoryPage newPage = copyLiveObjects(page);

        // 更新重定位表
        updateRelocationTable(page, newPage);

        // 发布新页面，原子替换旧页面
        publishNewPage(page, newPage);
    }
}

3.3 ZGC的停顿时间特征

与G1不同，ZGC的停顿时间主要与GC根数量相关，而非堆大小或活动数据量，这在超大堆场景下优势明显：

• 初始停顿：处理GC根，通常1-2ms
• 并发阶段：标记、转移、重定位完全并发
• 最终停顿：处理剩余根引用，通常<1ms

4. G1与ZGC停顿时间控制策略对比

4.1 架构差异对比

特性	G1收集器	ZGC收集器
停顿时间目标	软实时（尽力达到）	硬实时（严格保证）
最大堆大小	～64GB	～16TB
主要停顿来源	转移集合的回收	GC根处理
并发能力	部分并发（标记并发）	完全并发（标记、转移、重定位）
内存开销	～10-20%	～15-25%
JDK版本	JDK 7+（生产级）	JDK 11+（生产级）

4.2 停顿时间可预测性分析

// 停顿时间可预测性测试框架
public class PausePredictabilityBenchmark {
    private static final int ALLOCATION_RATE = 100 * 1024 * 1024; // 100MB/s
    private static final int TEST_DURATION = 60 * 1000; // 60秒

    public void testG1Predictability() {
        G1PausePredictor predictor = new G1PausePredictor(10);
        List<Double> pauseTimes = new ArrayList<>();
        List<Double> deviations = new ArrayList<>();

        long startTime = System.currentTimeMillis();
        while (System.currentTimeMillis() - startTime < TEST_DURATION) {
            // 模拟分配压力
            createAllocationPressure();

            // 记录停顿时间
            double pauseTime = simulateG1Collection();
            pauseTimes.add(pauseTime);
            predictor.recordPauseTime(pauseTime);

            // 计算预测偏差
            double predicted = predictor.predictNextPause(50, 0.3);
            double deviation = Math.abs(predicted - pauseTime) / pauseTime;
            deviations.add(deviation);
        }

        analyzeResults("G1", pauseTimes, deviations);
    }

    public void testZGCpredictability() {
        List<Double> pauseTimes = new ArrayList<>();

        long startTime = System.currentTimeMillis();
        while (System.currentTimeMillis() - startTime < TEST_DURATION) {
            // 模拟分配压力
            createAllocationPressure();

            // ZGC停顿时间通常更稳定
            double pauseTime = simulateZGCCollection();
            pauseTimes.add(pauseTime);
        }

        analyzeResults("ZGC", pauseTimes, Collections.emptyList());
    }

    private void analyzeResults(String collector, List<Double> pauses, List<Double> deviations) {
        DoubleSummaryStatistics stats = pauses.stream()
            .mapToDouble(Double::doubleValue)
            .summaryStatistics();

        System.out.println(collector + " 停顿时间统计:");
        System.out.println("  平均: " + stats.getAverage() + "ms");
        System.out.println("  最大: " + stats.getMax() + "ms");
        System.out.println("  标准差: " + calculateStdDev(pauses));

        if (!deviations.isEmpty()) {
            double avgDeviation = deviations.stream()
                .mapToDouble(Double::doubleValue)
                .average()
                .orElse(0);
            System.out.println("  预测偏差: " + (avgDeviation * 100) + "%");
        }
    }
}

5. 何时选择G1：适用场景分析

5.1 G1的优势场景

尽管ZGC在低延迟方面表现优异，但G1在以下场景中仍然是更好选择：

5.1.1 中小规模堆内存应用

对于堆内存小于32GB的应用，G1通常能提供更好吞吐量，同时保持合理停顿时间。

// 中小规模应用配置示例
public class MediumHeapApplication {
    public static void main(String[] args) {
        // 适合G1的中等规模应用配置
        String[] g1Flags = {
            "-XX:+UseG1GC",
            "-Xmx16g",                    // 16GB堆，G1最佳范围
            "-Xms16g",                    // 固定堆大小
            "-XX:MaxGCPauseMillis=200",   // 200ms停顿目标
            "-XX:G1HeapRegionSize=8m",    // 8MB Region大小
            "-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=45", // 并发周期触发阈值
            "-XX:G1NewSizePercent=30",    // 年轻代最小占比
            "-XX:G1MaxNewSizePercent=60"  // 年轻代最大占比
        };

        System.out.println("G1 recommended for medium heap applications");
    }
}

5.1.2 吞吐量敏感型应用

对于批处理、科学计算等吞吐量优先的应用，G1的吞吐量通常比ZGC高5-15%。

// 吞吐量敏感型任务
public class ThroughputSensitiveTask {
    private static final int BATCH_SIZE = 100000;

    public void processBatch() {
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        List<DataObject> batch = new ArrayList<>(BATCH_SIZE);

        for (int i = 0; i < BATCH_SIZE; i++) {
            DataObject obj = new DataObject(createPayload());
            batch.add(obj);

            // G1在这种分配模式下表现更好
            if (i % 1000 == 0) {
                intermediateProcessing(batch);
            }
        }

        long duration = System.currentTimeMillis() - startTime;
        double throughput = (double) BATCH_SIZE / duration * 1000;
        System.out.println("Throughput: " + throughput + " ops/sec");
    }
}

5.1.3 预算受限环境

ZGC需要更多内存开销和CPU资源维持低延迟，在资源受限环境中，G1是更经济选择。

5.2 G1与ZGC选择决策矩阵

public class GCSelector {
    public enum ApplicationProfile {
        LOW_LATENCY_WEB,    // 低延迟Web服务
        BATCH_PROCESSING,   // 批处理
        MIXED_WORKLOAD,     // 混合工作负载
        REAL_TIME_SYSTEM   // 实时系统
    }

    public static String recommendCollector(ApplicationProfile profile, 
                                          long heapSizeGB, 
                                          double maxPauseMs) {
        if (heapSizeGB > 64) {
            return "ZGC (堆大小超过64GB)";
        }

        if (maxPauseMs < 10) {
            return "ZGC (要求停顿时间<10ms)";
        }

        switch (profile) {
            case LOW_LATENCY_WEB:
                return heapSizeGB > 32 ? "ZGC" : "G1";

            case BATCH_PROCESSING:
                return "G1 (吞吐量优先)";

            case MIXED_WORKLOAD:
                return heapSizeGB > 16 ? "ZGC" : "G1";

            case REAL_TIME_SYSTEM:
                return "ZGC (硬实时要求)";

            default:
                return "G1 (保守选择)";
        }
    }
}

6. G1 RegionSize优化与大对象分配

6.1 RegionSize对性能的影响

G1的Region大小直接影响内存分配效率和碎片化程度。合适的RegionSize能显著改善大对象分配性能。

// RegionSize优化分析工具
public class RegionSizeAnalyzer {
    private final MemoryPoolMXBean g1Pool;

    public RegionSizeAnalyzer() {
        this.g1Pool = findG1MemoryPool();
    }

    public void analyzeRegionPerformance() {
        // 获取当前Region大小
        long regionSize = getCurrentRegionSize();

        System.out.println("Current Region Size: " + regionSize + " bytes");

        // 分析对象分配模式
        analyzeObjectSizeDistribution();

        // 推荐优化策略
        suggestRegionSizeOptimization();
    }

    private void analyzeObjectSizeDistribution() {
        // 模拟对象大小分析
        Map<String, Integer> sizeDistribution = new HashMap<>();
        sizeDistribution.put("Tiny (<1K)", 45);    // 45%的对象小于1K
        sizeDistribution.put("Small (1K-64K)", 35); // 35%的对象1K-64K
        sizeDistribution.put("Medium (64K-1M)", 15); // 15%的对象64K-1M
        sizeDistribution.put("Large (1M-32M)", 4);  // 4%的对象1M-32M
        sizeDistribution.put("Humongous (>32M)", 1); // 1%的对象大于32M

        System.out.println("Object Size Distribution:");
        sizeDistribution.forEach((range, percent) -> 
            System.out.println("  " + range + ": " + percent + "%"));
    }

    private void suggestRegionSizeOptimization() {
        long currentSize = getCurrentRegionSize();
        long recommendedSize = calculateOptimalRegionSize();

        if (recommendedSize != currentSize) {
            System.out.println("Recommended RegionSize: " + 
                recommendedSize + " bytes (" + (recommendedSize/1024/1024) + "MB)");
            System.out.println("JVM flag: -XX:G1HeapRegionSize=" + 
                (recommendedSize/1024/1024) + "m");
        }
    }

    private long calculateOptimalRegionSize() {
        // 基于应用特性的RegionSize计算逻辑
        long heapSize = Runtime.getRuntime().maxMemory();
        int humongousThreshold = 50; // 大对象阈值百分比

        // 目标：使大多数对象能完全放入单个Region
        if (heapSize <= 4 * 1024 * 1024 * 1024L) { // 4GB
            return 1 * 1024 * 1024; // 1MB
        } else if (heapSize <= 16 * 1024 * 1024 * 1024L) { // 16GB
            return 2 * 1024 * 1024; // 2MB
        } else if (heapSize <= 64 * 1024 * 1024 * 1024L) { // 64GB
            return 4 * 1024 * 1024; // 4MB
        } else {
            return 8 * 1024 * 1024; // 8MB
        }
    }
}

6.2 大对象分配优化策略

6.2.1 Humongous对象处理

G1将超过Region大小50%的对象称为Humongous对象，这些对象需要特殊分配策略：

// 大对象分配监控与优化
public class HumongousAllocationMonitor {
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(HumongousAllocationMonitor.class);
    private final AtomicLong humongousAllocations = new AtomicLong();
    private final AtomicLong totalAllocations = new AtomicLong();

    public void monitorAllocation(Object obj) {
        totalAllocations.incrementAndGet();

        if (isHumongousObject(obj)) {
            long count = humongousAllocations.incrementAndGet();
            logHumongousAllocation(obj, count);

            // 如果大对象分配频繁，建议优化
            if (count > 1000) { // 阈值可配置
                suggestOptimization();
            }
        }
    }

    private boolean isHumongousObject(Object obj) {
        // 估算对象大小（简化实现）
        long objectSize = estimateObjectSize(obj);
        long regionSize = getG1RegionSize();

        return objectSize > (regionSize / 2);
    }

    private void logHumongousAllocation(Object obj, long count) {
        if (logger.isWarnEnabled() && count % 100 == 0) {
            logger.warn("Humongous allocation detected: {} (total: {})", 
                obj.getClass().getSimpleName(), count);
        }
    }

    private void suggestOptimization() {
        double humongousRatio = (double) humongousAllocations.get() / totalAllocations.get();

        if (humongousRatio > 0.05) { // 5%的大对象分配比例
            logger.warn("High humongous allocation rate: {}. Consider:", humongousRatio);
            logger.warn("  1. Increase G1HeapRegionSize (-XX:G1HeapRegionSize=16m)");
            logger.warn("  2. Optimize object structure to reduce size");
            logger.warn("  3. Implement object pooling for large objects");
        }
    }

    // 大对象池化优化示例
    public class LargeObjectPool<T> {
        private final Queue<T> pool;
        private final int maxSize;
        private final Supplier<T> creator;

        public LargeObjectPool(int maxSize, Supplier<T> creator) {
            this.pool = new ConcurrentLinkedQueue<>();
            this.maxSize = maxSize;
            this.creator = creator;
        }

        public T borrowObject() {
            T obj = pool.poll();
            return obj != null ? obj : creator.get();
        }

        public void returnObject(T obj) {
            if (pool.size() < maxSize) {
                pool.offer(obj);
            }
            // 否则让对象被GC回收
        }
    }
}

6.2.2 RegionSize调优实践

根据应用特点调整RegionSize可以显著改善性能：

// RegionSize调优配置生成器
public class RegionSizeTuner {

    public static class TuningRecommendation {
        private final long recommendedSize;
        private final String reasoning;
        private final String[] jvmFlags;

        public TuningRecommendation(long size, String reason, String[] flags) {
            this.recommendedSize = size;
            this.reasoning = reason;
            this.jvmFlags = flags;
        }

        // getters...
    }

    public TuningRecommendation generateRecommendation(ApplicationCharacteristics app) {
        if (app.isMemoryIntensive() && app.hasLargeObjects()) {
            // 内存密集型且有大对象的应用
            return new TuningRecommendation(
                16 * 1024 * 1024, // 16MB
                "减少Humongous对象分配，提高大对象分配效率",
                new String[] {
                    "-XX:G1HeapRegionSize=16m",
                    "-XX:G1HeapWastePercent=10", // 增加可回收空间容忍度
                    "-XX:G1MixedGCCountTarget=16" // 增加混合GC次数
                }
            );
        } else if (app.isLatencySensitive() && app.getHeapSize() < 8 * 1024 * 1024 * 1024L) {
            // 延迟敏感的中小堆应用
            return new TuningRecommendation(
                2 * 1024 * 1024, // 2MB
                "平衡内存利用率和回收效率",
                new String[] {
                    "-XX:G1HeapRegionSize=2m",
                    "-XX:MaxGCPauseMillis=100",
                    "-XX:G1NewSizePercent=40"
                }
            );
        } else {
            // 默认推荐
            return new TuningRecommendation(
                4 * 1024 * 1024, // 4MB
                "通用场景平衡配置",
                new String[] {"-XX:G1HeapRegionSize=4m"}
            );
        }
    }
}

// 应用特征分析
class ApplicationCharacteristics {
    private long heapSize;
    private boolean memoryIntensive;
    private boolean latencySensitive;
    private boolean hasLargeObjects;
    private double allocationRate;

    // 分析方法
    public void analyzeFromGCLogs(List<GCLogEntry> logs) {
        // 分析GC日志提取应用特征
        this.hasLargeObjects = detectLargeAllocations(logs);
        this.allocationRate = calculateAllocationRate(logs);
        this.memoryIntensive = allocationRate > 100 * 1024 * 1024; // 100MB/s
    }

    // getters and setters...
}

6.3 监控与验证优化效果

优化后需要监控关键指标验证效果：

// G1优化效果监控
public class G1OptimizationMonitor {
    private final MBeanServer mbeanServer;
    private final ObjectName g1MBean;

    public G1OptimizationMonitor() throws Exception {
        this.mbeanServer = ManagementFactory.getPlatformMBeanServer();
        this.g1MBean = new ObjectName("java.lang:type=GarbageCollector,name=G1*");
    }

    public void monitorOptimizationEffect() {
        // 监控关键G1指标
        Map<String, String> metrics = new HashMap<>();

        try {
            metrics.put("CollectionCount", 
                mbeanServer.getAttribute(g1MBean, "CollectionCount").toString());
            metrics.put("CollectionTime", 
                mbeanServer.getAttribute(g1MBean, "CollectionTime").toString());

            // 获取更详细的G1指标
            monitorDetailedG1Metrics();

        } catch (Exception e) {
            logger.error("Failed to monitor G1 metrics", e);
        }

        logMetrics(metrics);
    }

    private void monitorDetailedG1Metrics() {
        // 使用G1特定的MXBean获取详细指标
        List<GarbageCollectorMXBean> gcs = ManagementFactory.getGarbageCollectorMXBeans();
        for (GarbageCollectorMXBean gc : gcs) {
            if (gc.getName().contains("G1")) {
                System.out.println("G1 GC: " + gc.getName());
                System.out.println("  Collections: " + gc.getCollectionCount());
                System.out.println("  Total Time: " + gc.getCollectionTime() + "ms");

                // 年轻代和混合GC统计
                if (gc instanceof com.sun.management.GarbageCollectorMXBean) {
                    com.sun.management.GarbageCollectorMXBean sunGc = 
                        (com.sun.management.GarbageCollectorMXBean) gc;
                    System.out.println("  Last GC Cause: " + sunGc.getLastGcCause());
                }
            }
        }
    }
}

7. 总结与最佳实践

G1和ZGC代表了Java垃圾收集器发展的两个方向：G1在吞吐量和延迟之间取得平衡，而ZGC专注于极致低延迟。选择收集器时需综合考虑应用特点、硬件资源和性能要求。

G1收集器最佳实践：

1. 对于32GB以下堆内存，G1通常是安全高效的选择
2. 通过适当RegionSize调优可显著改善大对象分配性能
3. 监控Humongous对象分配，避免频繁大对象分配影响性能
4. 根据应用负载特点调整年轻代比例和并发周期触发阈值

ZGC适用场景：

1. 超大堆内存（64GB+）应用
2. 严格低延迟要求（<10ms停顿）
3. 资源充足环境，能承受ZGC额外内存和CPU开销

通过深入理解两种收集器工作原理和 停顿时间控制策略，开发人员可根据具体应用场景做出合适选择，并在必要时进行精细调优，达到最佳性能表现。