javajdk9

❶ 從 JDK 9 到 19，認識一個新的 Java 形態（內存篇）

這篇文章是由EDAS團隊整理和提煉出的內容，旨在幫助大家認識新的Java形態，特別從雲原生的角度出發。

從JDK9開始，Java版本的更新節奏顯著加快，每年平均發布兩個大版本，到目前已有JDK19版本。除了更新頻率提高，JDK在雲原生場景下也推出了容器內資源動態感知、無停頓GC（ZGC、Shenandoah）等能力，以滿足雲原生環境的需求。本文是EDAS團隊成員在服務客戶過程中，根據雲原生場景整理和提煉的信息。

本文將重點介紹JDK從JDK9到JDK19在內存管理方面的變化。

在JVM中，內存管理的核心是GC（垃圾收集），其目標是實現資源利用的最優方案。從最初的CMS（Concurrent Mark Sweep）演算法到現代的G1（Garbage First）演算法，以及後來的ZGC（Zero Garbage Collection）演算法，JVM的GC技術不斷發展，旨在提升並發性和減少延遲。

在堆內存布局上，經典的分代模型（年輕代與老年代）被G1演算法所改變。G1演算法採用基於區域（Region）的布局模型，將內存劃分為大小一致的Region，這不僅提高了內存管理的靈活性，還允許預控一次FullGC的停頓時間。ZGC演算法進一步將Region劃分為Small、Medium和Large，更精細的管理進一步減少了內存碎片和提高了內存利用率。

在JVM的線程模型方面，GC線程與業務線程的協同工作，如ZGC中的Remap階段，業務線程通過內存讀屏障（Read Barrier）參與內存管理，有效縮短了整體的停頓時間。

收集行為的變化主要體現在：從最初的Mark Copy策略到Mark Sweep策略，再到Mark Sweep-Compact和Mark Sweep-Compact-Free策略，以減少內存碎片，提高內存利用率。現代分區模型演算法在FullGC後歸還整理後的內存，降低了進程的資源佔用，提升了宿主機的整體資源利用率。

雲原生場景下，JVM內存管理能力也有所強化。例如，G1 NUMA-Aware能力使得JVM能夠感知到多節點架構，優先在本地內存中分配內存，提高內存訪問速度。Elastic Metaspace和ZGC Uncommit Unused Memory則分別優化了類載入器和內存管理，以更高效地利用資源。

總的來說，JDK從JDK9到JDK19的內存管理演進，體現了JVM在面對雲原生場景時的適應性和技術創新。雲原生環境的推動使得JVM在內存管理方面不斷優化，以適應業務的彈性需求，提高資源利用效率。

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