在 Hacker News 上看到連結「Bending pause times to your will with Generational ZGC (netflixtechblog.com)」，發現這篇還沒整理：「Bending pause times to your will with Generational ZGC」，裡面講的東西都有圖有數字 (i.e. Y 軸)，作者是 Danny Thomas。
在這之前他們就已經知道 GC pause 是延遲的重要來源，會導致 timeout & retry：
In both our GRPC and DGS Framework services, GC pauses are a significant source of tail latencies.
That’s particularly true of our GRPC clients and servers, where request cancellations due to timeouts interact with reliability features such as retries, hedging and fallbacks.
第一張圖拉出來的資料是 error rate，白色是上個禮拜的資料，紫色是這個禮拜的資料，而從 G1GC 切到 ZGC 是在 2023/11/16 發生的：
可以看到很明顯的 error rate 改變：尖峰從 2k 下降到大約 0.3k，大約是原來的 1/6 到 1/7 的下降。
第二張圖是 GC 的時間：
可以看到 G1GC 還是偶而會撞到 2 秒，發生時平均值也都還是會 >100ms，切到 ZGC 後直接降到個位數 ms 等級了。
第三張圖是 memory overhead 的部分：
從圖上可以看到上週與本週的對比，導入 ZGC 後記憶體的使用量下降了，不過文裡面倒是沒解釋這點，反而提到 ZGC 比起 G1GC 有個固定的 3% overhead：
ZGC has a fixed overhead 3% of the heap size, requiring more native memory than G1. Except in a couple of cases, there’s been no need to lower the maximum heap size to allow for more headroom, and those were services with greater than average native memory needs.
第四張則是 Huge Pages 的差異，這邊要注意這張圖的 Y 軸不是從 0 計算：
可以看到在開 Huge Pages 後，在 RPS (request per second) 不變的情況下 CPU 使用率是有下降的，大約從 50% 降到 45% 左右，不過這張圖的時間跨度有點少，應該是要拉長一點的圖... 不過既然被提出來了，就假設 Netflix 內看起來應該是有這個趨勢，只是抓圖的時候懶了點？
整體算是大成功？
