为什么jvm不用协程实现 gc 呢？
好的，我们来聊聊为什么 JVM 不直接用协程（Coroutines）来实现垃圾回收（GC），而是选择其他更传统的方式。这是一个很有意思的问题，涉及到 JVM 设计的权衡、GC 的本质以及协程的适用范围。
首先，我们得明确一点：JVM 的 GC 并非一成不变，它是一个不断发展和优化的系统。目前主流的 GC 算法，比如 G1、ZGC、Shenandoah 等，都在努力减少 GC 对应用程序性能的影响，其中就包括了“暂停时间”。而协程，以其轻量级、用户态调度等特点，确实能给人一种“或许能让 GC 更平滑”的联想。
但为什么 JVM 没有走这条路呢？原因其实蛮多的，我们一点点拆解：
1. GC 的本质与协程的“弱点”：
GC 的核心是“追踪”和“标记”： 无论是哪种 GC 算法，其核心工作都是要找出不再被程序引用的对象（垃圾），然后回收它们的内存。这个过程需要“扫描”堆内存，从根对象（例如栈上的局部变量、静态变量）出发，沿着引用链一路向下，标记所有可达的对象。
GC 的“全局性”和“一致性”要求： GC 操作需要一个相对“静止”的程序运行环境，至少在扫描和标记阶段，需要保证应用程序的引用关系不会在 GC 过程中发生剧烈变化，否则标记的结果可能是不准确的，导致误回收（dangling pointer）或漏回收（内存泄露）。
协程的“协作”模型 vs. GC 的“强制”模型： 协程的调度是“协作”的，一个协程需要主动让出 CPU 才能让另一个协程运行。这意味着，如果 GC 过程被实现成一个或多个协程，那么这些 GC 协程的运行就需要其他应用程序协程的“配合”。
GC 的“不可中断性”： 想象一下，如果 GC 协程在标记一半时，因为应用程序协程不“让出”CPU，GC 进程就卡在那里了，这是 JVM 无法接受的。GC 必须能够以一种系统性的、可预测的方式完成其工作，而不能依赖于应用程序代码的“善意”协作。
2. JVM GC 的设计哲学：隔离与控制
GC 线程是“独立的”： JVM 的 GC 并不是“嵌入”到应用程序代码中的，而是作为独立的、高优先级的线程来运行的。它们有自己的控制逻辑，可以独立于应用程序线程进行调度和执行。
“StoptheWorld” (STW) 的历史与演进： 早期 GC 算法需要暂停所有应用程序线程（STW），这样 GC 就能在一个稳定的环境中工作。虽然现代 GC（如 G1、ZGC、Shenandoah）极力减少甚至消除了 STW，但它们实现的方式并不是通过让 GC 线程像协程一样“等待”应用程序，而是通过更精细的控制、读写屏障（write barrier）、并发扫描等技术，在应用程序线程正常运行时，GC 线程也能在后台进行一部分工作。
GC 的“强制性”介入： 当 GC 需要执行某个关键操作时（比如收集根对象、更新 GC 元数据），它需要能够“立即”执行，而不是等待应用程序协程“yield”。如果 GC 的执行依赖于应用程序协程的让出，那么 GC 的执行时间就会变得不可预测，甚至可能导致死锁。
3. 协程的“用户态”和 JVM GC 的“内核态”思考
协程的“用户态”调度： 协程通常是在用户空间实现的，由应用程序代码自己管理其状态和切换。这使得协程非常轻量，切换成本低。
JVM GC 的“系统级”任务： 垃圾回收涉及到对整个 JVM 堆内存的访问和管理，这更像是一个“系统级”的任务。JVM 需要对内存进行底层的操作，需要与操作系统的内存管理、线程调度器进行更深层次的交互。
GC 的“状态”和“同步”： GC 的执行过程涉及到大量的状态维护，例如每个对象的 GC 状态（是否被标记、是否是垃圾）、GC 队列、GC 元数据等等。这些状态需要在多线程环境下保持一致性，并且 GC 线程之间、GC 线程和应用程序线程之间也需要进行有效的同步。让 GC 过程完全“用户态”化，并且依赖于协程的协作，可能会让这种底层的、全局的状态管理变得异常复杂且难以保证正确性。
4. 协程的适用场景 vs. GC 的挑战
协程擅长 I/O 密集型任务： 协程之所以流行，很大程度上是因为它能优雅地处理大量的 I/O 操作。当一个协程在等待 I/O 时，它可以主动让出 CPU，让其他协程运行，从而提高并发度。
GC 并非典型的 I/O 密集型： GC 的主要工作是对内存进行遍历、标记、复制、压缩等计算密集型操作。虽然它会访问内存，但并不是像网络 I/O 那样有大量的等待时间。
GC 的“全局锁”需求： 在某些 GC 阶段，可能需要对某些内存区域或者 GC 状态进行排他性的访问，这通常需要一把锁。如果 GC 的各个阶段都由不同的协程负责，并且它们之间需要频繁地获取和释放这些锁，那么协程的低切换成本优势可能会被锁的争用所抵消，甚至引入额外的复杂性。
5. 替代方案的优势
独立的 GC 线程： 拥有独立的、高优先级的 GC 线程，JVM 可以更主动地控制 GC 的执行时机和调度。
精细的同步机制： JVM 使用读写屏障（write barrier）、CAS（CompareandSwap）等底层同步原语，来在应用程序线程正常运行时，精确地记录对象的引用变化，为并发 GC 提供支持。
专门优化的 GC 算法： 针对不同的应用场景，JVM 提供了多种 GC 算法（Serial, Parallel, CMS, G1, ZGC, Shenandoah）。这些算法的设计目标就是如何在可接受的停顿时间内完成内存回收，它们是通过对内存访问模式、对象生命周期等进行深入分析和优化来实现的，而不是寄希望于某种通用的并发模型。
举个例子来说明:
想象一下，GC 线程正在对堆进行标记，它扫描到对象 A，发现 A 指向对象 B。GC 线程需要知道 B 是否已经被标记。如果此时应用程序线程突然修改了 A 的引用，让 A 指向了对象 C，并且 C 已经被标记了。
如果 GC 是 STW 的： 应用程序线程被暂停，GC 线程在稳定的环境下完成标记，问题不大。
如果 GC 是并发的（类似现代 GC）：
GC 线程在读取 A 的引用时，会使用一种特殊的机制（例如读写屏障）来“保护”这个引用。
当应用程序线程修改 A 的引用时（A > C），它也需要通过写屏障来通知 GC 线程：“嘿，我改变了一个引用，请注意”。GC 线程会记录这个变化，以便在后续阶段正确处理。
如果 GC 是通过协程实现的： 假设 GC 标记过程是一个 GC 协程。当 GC 协程标记到 A > B 时，它需要知道 B 的状态。如果应用程序协程突然修改了 A 的引用（A > C），如果应用程序协程不主动“让出”CPU，GC 协程就一直拿不到机会去处理这个引用变更，或者它的标记工作可能已经基于过时的信息。为了保证 GC 的正确性，JVM 可能需要引入更复杂的机制来强制应用程序协程在特定时刻让出，或者让 GC 协程能够“打断”应用程序协程，这实际上又回到了某种形式的 STW 或者强制中断，而这恰恰是协程模型试图避免的（协程更侧重于开发者控制的让出）。
总结一下:
JVM 之所以没有用协程来实现 GC，不是因为协程不好，而是因为 GC 的需求与协程的设计模型存在根本性的错配。GC 需要的是一种可控的、低延迟的、在必要时能强制介入的、能够进行全局内存状态管理的系统级任务，而协程更擅长高并发的、I/O 密集型的、由开发者主动控制的协作式并发。
JVM 通过设计独立的 GC 线程、精细的同步机制和优化的 GC 算法，实现了在不依赖于应用程序代码“配合”的前提下，尽量减少 GC 对应用程序性能的影响。用协程来解决 GC 的问题，可能会引入不必要的复杂性，并且难以保证 GC 的正确性和可预测性。
未来，随着协程技术的进一步发展，或者 JVM 内部对并发模型进行更深层次的抽象，我们不能完全排除 GC 实现方式的演变，但至少目前来看，直接用协程实现 GC 并不是一个自然或最优的选择。JVM 的 GC 团队一直在努力，他们通过引入 ZGC、Shenandoah 等低延迟 GC，已经在这条“减少 GC 影响”的道路上取得了巨大的成就，这些成就并非通过引入协程来实现的，而是通过更底层的、更系统化的优化。
首先，我们得明确一点：JVM 的 GC 并非一成不变，它是一个不断发展和优化的系统。目前主流的 GC 算法，比如 G1、ZGC、Shenandoah 等，都在努力减少 GC 对应用程序性能的影响，其中就包括了“暂停时间”。而协程，以其轻量级、用户态调度等特点，确实能给人一种“或许能让 GC 更平滑”的联想。
但为什么 JVM 没有走这条路呢？原因其实蛮多的，我们一点点拆解：
1. GC 的本质与协程的“弱点”：
GC 的核心是“追踪”和“标记”： 无论是哪种 GC 算法，其核心工作都是要找出不再被程序引用的对象（垃圾），然后回收它们的内存。这个过程需要“扫描”堆内存，从根对象（例如栈上的局部变量、静态变量）出发，沿着引用链一路向下，标记所有可达的对象。
GC 的“全局性”和“一致性”要求： GC 操作需要一个相对“静止”的程序运行环境，至少在扫描和标记阶段，需要保证应用程序的引用关系不会在 GC 过程中发生剧烈变化，否则标记的结果可能是不准确的，导致误回收（dangling pointer）或漏回收（内存泄露）。
协程的“协作”模型 vs. GC 的“强制”模型： 协程的调度是“协作”的，一个协程需要主动让出 CPU 才能让另一个协程运行。这意味着，如果 GC 过程被实现成一个或多个协程，那么这些 GC 协程的运行就需要其他应用程序协程的“配合”。
GC 的“不可中断性”： 想象一下，如果 GC 协程在标记一半时，因为应用程序协程不“让出”CPU，GC 进程就卡在那里了，这是 JVM 无法接受的。GC 必须能够以一种系统性的、可预测的方式完成其工作，而不能依赖于应用程序代码的“善意”协作。
2. JVM GC 的设计哲学：隔离与控制
GC 线程是“独立的”： JVM 的 GC 并不是“嵌入”到应用程序代码中的，而是作为独立的、高优先级的线程来运行的。它们有自己的控制逻辑，可以独立于应用程序线程进行调度和执行。
“StoptheWorld” (STW) 的历史与演进： 早期 GC 算法需要暂停所有应用程序线程（STW），这样 GC 就能在一个稳定的环境中工作。虽然现代 GC（如 G1、ZGC、Shenandoah）极力减少甚至消除了 STW，但它们实现的方式并不是通过让 GC 线程像协程一样“等待”应用程序，而是通过更精细的控制、读写屏障（write barrier）、并发扫描等技术，在应用程序线程正常运行时，GC 线程也能在后台进行一部分工作。
GC 的“强制性”介入： 当 GC 需要执行某个关键操作时（比如收集根对象、更新 GC 元数据），它需要能够“立即”执行，而不是等待应用程序协程“yield”。如果 GC 的执行依赖于应用程序协程的让出，那么 GC 的执行时间就会变得不可预测，甚至可能导致死锁。
3. 协程的“用户态”和 JVM GC 的“内核态”思考
协程的“用户态”调度： 协程通常是在用户空间实现的，由应用程序代码自己管理其状态和切换。这使得协程非常轻量，切换成本低。
JVM GC 的“系统级”任务： 垃圾回收涉及到对整个 JVM 堆内存的访问和管理，这更像是一个“系统级”的任务。JVM 需要对内存进行底层的操作，需要与操作系统的内存管理、线程调度器进行更深层次的交互。
GC 的“状态”和“同步”： GC 的执行过程涉及到大量的状态维护，例如每个对象的 GC 状态（是否被标记、是否是垃圾）、GC 队列、GC 元数据等等。这些状态需要在多线程环境下保持一致性，并且 GC 线程之间、GC 线程和应用程序线程之间也需要进行有效的同步。让 GC 过程完全“用户态”化，并且依赖于协程的协作，可能会让这种底层的、全局的状态管理变得异常复杂且难以保证正确性。
4. 协程的适用场景 vs. GC 的挑战
协程擅长 I/O 密集型任务： 协程之所以流行，很大程度上是因为它能优雅地处理大量的 I/O 操作。当一个协程在等待 I/O 时，它可以主动让出 CPU，让其他协程运行，从而提高并发度。
GC 并非典型的 I/O 密集型： GC 的主要工作是对内存进行遍历、标记、复制、压缩等计算密集型操作。虽然它会访问内存，但并不是像网络 I/O 那样有大量的等待时间。
GC 的“全局锁”需求： 在某些 GC 阶段，可能需要对某些内存区域或者 GC 状态进行排他性的访问，这通常需要一把锁。如果 GC 的各个阶段都由不同的协程负责，并且它们之间需要频繁地获取和释放这些锁，那么协程的低切换成本优势可能会被锁的争用所抵消，甚至引入额外的复杂性。
5. 替代方案的优势
独立的 GC 线程： 拥有独立的、高优先级的 GC 线程，JVM 可以更主动地控制 GC 的执行时机和调度。
精细的同步机制： JVM 使用读写屏障（write barrier）、CAS（CompareandSwap）等底层同步原语，来在应用程序线程正常运行时，精确地记录对象的引用变化，为并发 GC 提供支持。
专门优化的 GC 算法： 针对不同的应用场景，JVM 提供了多种 GC 算法（Serial, Parallel, CMS, G1, ZGC, Shenandoah）。这些算法的设计目标就是如何在可接受的停顿时间内完成内存回收，它们是通过对内存访问模式、对象生命周期等进行深入分析和优化来实现的，而不是寄希望于某种通用的并发模型。
举个例子来说明:
想象一下，GC 线程正在对堆进行标记，它扫描到对象 A，发现 A 指向对象 B。GC 线程需要知道 B 是否已经被标记。如果此时应用程序线程突然修改了 A 的引用，让 A 指向了对象 C，并且 C 已经被标记了。
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如果 GC 是并发的（类似现代 GC）：
GC 线程在读取 A 的引用时，会使用一种特殊的机制（例如读写屏障）来“保护”这个引用。
当应用程序线程修改 A 的引用时（A > C），它也需要通过写屏障来通知 GC 线程：“嘿，我改变了一个引用，请注意”。GC 线程会记录这个变化，以便在后续阶段正确处理。
如果 GC 是通过协程实现的： 假设 GC 标记过程是一个 GC 协程。当 GC 协程标记到 A > B 时，它需要知道 B 的状态。如果应用程序协程突然修改了 A 的引用（A > C），如果应用程序协程不主动“让出”CPU，GC 协程就一直拿不到机会去处理这个引用变更，或者它的标记工作可能已经基于过时的信息。为了保证 GC 的正确性，JVM 可能需要引入更复杂的机制来强制应用程序协程在特定时刻让出，或者让 GC 协程能够“打断”应用程序协程，这实际上又回到了某种形式的 STW 或者强制中断，而这恰恰是协程模型试图避免的（协程更侧重于开发者控制的让出）。
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JVM 通过设计独立的 GC 线程、精细的同步机制和优化的 GC 算法，实现了在不依赖于应用程序代码“配合”的前提下，尽量减少 GC 对应用程序性能的影响。用协程来解决 GC 的问题，可能会引入不必要的复杂性，并且难以保证 GC 的正确性和可预测性。
未来，随着协程技术的进一步发展，或者 JVM 内部对并发模型进行更深层次的抽象，我们不能完全排除 GC 实现方式的演变，但至少目前来看，直接用协程实现 GC 并不是一个自然或最优的选择。JVM 的 GC 团队一直在努力，他们通过引入 ZGC、Shenandoah 等低延迟 GC，已经在这条“减少 GC 影响”的道路上取得了巨大的成就，这些成就并非通过引入协程来实现的，而是通过更底层的、更系统化的优化。
网友意见
gc跟io啥关系？
gc不是cpu密集型操作么？
啥时候成io密集型了
io要么操作网络，要么操作硬盘上的文件
gc时候既不需要网络，也不需要硬盘，几乎是纯内存操作，处理的都是内存
协程/虚拟线程/绿色线程 对这一块影响很小
另外java在诞生的时候，有些平台上（比如solaris）就已经有虚拟线程了，那时候叫做green thread，绿色线程
只是后来觉得不应该对操作系统的线程做包装，所以就没有继续使用下去，而且当时的重点也不在那边，有其他更重要的问题要解决
所以java在诞生的时候，就已经有了类似的技术，只是对gc这一块影响并不大
还有就是，现在gc这一块，明显是原来bea的jrockit团队更强
zgc就是bea的jrockit的per liden做的，shenandoah是red hat做的
都不是hotspot团队做的，所以hotspot的人，对短暂停gc的造诣相对没那么深
然后现在在做的虚拟线程，是ron pressler做的，最早ron pressler是做quasar那个东西的
所以java是很大一块东西，很多特性都是不同的人做的
这些人，如果追溯到早期，都不在sun一家公司里面，所以指望一开始就吃成胖子，并不现实
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