要说哪个系统能让我半夜跳起来，那非咱们家那个支付核心应用莫属。这玩意儿流量大得吓人，高峰期一上来，时不时就卡顿一下，业务那边天天追着问，问是不是网络又抖了。我心里跟明镜似的，哪是网络抖，分明就是GC义父又在给我们上课了。
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从危机开始：为什么非得搞懂这些“老头子”？
我起初觉得自己挺懂GC的，不就是-XX:+UseParallelGC嘛简单粗暴。结果，应用跑在十几G内存上，一到Full GC，直接停顿三五秒。三五秒！用户早TM跑光了。老板下死命令，必须把P99延迟降到50毫秒以内。这任务，不用把所有GC版本都拉出来溜一遍，根本交不了差。
那段时间，我真是硬着头皮，把JDK 8到JDK 17的GC选项全部翻了一遍，就像考古一样，一个一个开始实践。我的实践记录，就是从一个破烂不堪的性能报告开始的。
我动手的过程：把老家伙们拉出来鞭策一遍
我们1建立了一套严格的压测模型，模拟了平时流量的1.5倍压力，专门用来观察STW（Stop-The-World）的时间。我决定了，不搞花里胡哨的理论，只看实践数据。
- 第一步：告别Parallel和Serial
- 第二步：鏖战CMS，被浮动垃圾教做人
- 第三步：拥抱G1，找到平衡点
我把应用先用Serial GC跑了一遍，那延迟简直惨不忍睹，虽然资源占用低，但明显不适合高并发。Parallel GC好一点，吞吐量确实高，但动不动就来个长停顿，直接判死刑。我直接在配置里划掉了这两个选项。
我们转战CMS（Concurrent Mark Sweep）。这老家伙号称低延迟，但我一用起来，发现配置参数能把人逼疯。一会儿是老年代空间预留不够，一会儿是并发模式失败，触发Full GC。我调整了-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction参数，从75%调到68%，又调到60%。每次调整都得重启服务、跑一轮压测。那段时间，光是处理CMS的“浮动垃圾”问题，我就耗费了差不多两周。得出的结论是：在我们的高负载场景下，CMS的配置复杂度太高，而且遇到内存碎片问题，依然会跪。
我们最终切换了G1（Garbage-First）。G1的设计思路确实先进，把堆划分成Region，可以预测停顿时间。我配置了-XX:MaxGCPauseMillis=200ms。一开始效果惊人，STW时间大幅缩短。但新的问题又来了：小对象太多，Region里碎片化严重。我观察了多次GC日志，发现混合回收（Mixed GC）太频繁。我试验了调整-XX:G1HeapWastePercent，试图让它更激进地回收。通过反复对比数据，我才摸索出了一套适合我们业务的Region大小和回收策略。
终极尝试：ZGC和Shenandoah的诱惑
虽然G1已经能满足大部分要求，但作为一个追求极致的工程师，我总觉得还能更我说服了团队，在测试环境上升级了JDK 17，专门为了体验ZGC和Shenandoah。这俩才是真正的“GC义父”——几乎无停顿。
我开启了ZGC，让应用跑起来。那感觉，简直是丝滑。P99延迟直接被打到了两位数以内。但代价是内存占用增加了不少。我记录了详细的内存膨胀数据，发现ZGC的并发操作确实需要更多堆外内存的支持。
Shenandoah我也跑了，表现同样优秀，但在部署复杂性上，ZGC对我们来说更友好一些。
最终的实践没有最好的，只有最合适的
整个过程，我记录了超过30份不同参数组合的GC日志，分析了上千次的GC事件。我最终得出的结论是：
光看理论是绝对不行的，GC的性能参数完全依赖于你的应用是吞吐量密集型还是延迟敏感型。对于我们的支付核心系统，我最终拍板确定了基于G1的调优方案，因为它在低延迟和高吞吐之间找到了一个完美的平衡点，而且对JDK版本的依赖也比较稳妥。至于ZGC，虽然但还需要在未来的版本中继续观察其稳定性和资源消耗。
这回折腾下来，我不仅解决了线上延迟高的问题，更重要的是，我学会了如何去定制化每一个GC，不再是盲目地复制粘贴配置。这些实践记录，比任何教科书都来得真实和管用。
