Garbage Collection 알고리즘별 성능 특성 비교 분석

여러분, 안녕하세요! 개발의 바다에서 끊임없이 항해 중인 여러분들을 위해 오늘도 유익한 정보를 들고 찾아왔습니다. 특히나 성능 최적화에 진심인 개발자라면 한 번쯤은 고개를 갸웃했을 바로 그 주제, Garbage Collection (GC)에 대해 이야기하려 해요.

저도 처음엔 단순히 ‘안 쓰는 메모리 알아서 치워주는 고마운 친구’ 정도로만 생각했는데, 실제 복잡한 시스템을 운영하며 GC 튜닝 한 번으로 서비스 안정성과 속도가 확 달라지는 경험을 하고 나서는 그 중요성을 뼈저리게 느꼈답니다. 최근 고성능 웹 서비스나 실시간 처리 시스템이 대세로 떠오르면서, 이 GC 알고리즘의 미묘한 차이가 전체 애플리케이션의 체감 성능을 좌우하는 핵심 요소가 되고 있어요.

수많은 사용자가 동시에 몰려드는 상황에서 예상치 못한 GC Stop-The-World (STW)가 발생하면, 사용자 경험은 물론 서비스 신뢰도까지 치명타를 입을 수 있죠. 그래서 단순히 ‘알고리즘이 뭐다’ 하고 넘어가는 것을 넘어, 각 알고리즘이 어떤 상황에서 빛을 발하고 또 어떤 한계를 가지는지 깊이 있게 이해하는 것이 정말 중요해졌습니다.

이번 포스팅에서는 다년간 다양한 프로젝트를 통해 직접 겪었던 경험과 최신 기술 동향을 바탕으로, 주요 Garbage Collection 알고리즘들의 성능 특성을 꼼꼼하게 비교 분석해보려 합니다. 여러분의 소중한 서비스가 더욱 빠르고 안정적으로 작동할 수 있도록, 이 복잡한 메모리 관리의 세계를 함께 파헤쳐 보도록 할게요!

개발자의 악몽, Stop-The-World 를 파헤치다

왜 애플리케이션은 멈춰야만 하는가: STW의 본질

여러분, 상상해 보세요. 열심히 돌아가던 서비스가 갑자기 몇 초간 멈칫하는 경험. 사용자 입장에서는 마치 네트워크가 끊긴 것처럼 느껴지고, 개발자 입장에서는 등골이 오싹해지는 순간이죠.

이 현상이 바로 ‘Stop-The-World’ (STW)입니다. GC가 메모리를 정리하는 동안, 애플리케이션의 모든 스레드가 일시적으로 정지되는 것을 의미해요. 마치 도시 전체의 활동이 잠시 멈추고, 도시 관리자가 긴급한 도로 수리나 대규모 축제 준비를 하는 것과 비슷하죠.

이 순간에는 어떤 요청도 처리되지 못하고, 모든 작업이 중단되기 때문에 특히 실시간성이 중요한 서비스나 사용자 인터랙션이 잦은 애플리케이션에서는 치명적인 문제로 다가올 수 있습니다. 실제로 저도 실시간 채팅 서비스를 운영할 때, STW로 인해 메시지 전송이 지연되면서 사용자들의 불만이 폭주했던 아찔한 기억이 있어요.

GC가 작동하는 스레드를 제외한 나머지 스레드들은 작업을 멈춰야 하는데, 이는 객체 참조 관계가 GC 도중에 변경되지 않도록 메모리 관리의 일관성과 안전성을 확보하기 위함입니다. 초기 GC 알고리즘에서는 이러한 STW가 거의 필연적이었고, 힙(Heap) 메모리 크기가 커질수록 STW 시간도 비례하여 길어지는 경향을 보였습니다.

STW, 정말 피할 수 없는 운명일까?

STW는 모든 GC에서 발생하는 이벤트이며, GC의 효율성을 높이는 중요한 최적화 지점 중 하나입니다. 하지만 STW의 발생 여부 자체는 GC 유형과 무관하며, 모든 GC에서 발생한다고 보시면 됩니다. 중요한 것은 이 멈춤 시간을 얼마나 줄일 수 있느냐에 달렸죠.

JVM이 발전하면서 다양한 GC 알고리즘들이 이 STW 시간을 최소화하기 위한 방향으로 진화해왔습니다. 과거에는 길었던 STW가 이제는 몇 밀리초(ms) 수준으로 줄어드는 것을 목표로 하는 고성능 GC들도 등장했으니, 정말 격세지감이죠. 개발자 입장에서는 더 이상 STW를 단순히 ‘피할 수 없는 운명’으로만 받아들일 것이 아니라, 서비스의 특성에 맞는 GC를 선택하고 튜닝하여 이 멈춤 시간을 최대한 줄이는 노력이 필요합니다.

이를 통해 애플리케이션의 반응성을 높이고, 사용자에게 끊김 없는 경험을 제공할 수 있게 됩니다. STW 시간이 너무 길어지면 데이터베이스 연결이 끊어지는 등 애플리케이션 전반에 걸쳐 예상치 못한 문제가 발생할 수도 있다는 점, 꼭 명심해야 합니다.

처리량의 제왕, Parallel GC의 빛과 그림자

멀티코어 시대의 든든한 워크호스, Parallel GC

Parallel GC는 주로 처리량(throughput)을 극대화하는 데 초점을 맞춘 GC 알고리즘입니다. 이름 그대로 여러 개의 GC 스레드가 동시에 GC 작업을 수행하여 Serial GC보다 훨씬 빠르게 객체를 처리할 수 있다는 장점이 있죠. 특히 CPU 코어 개수가 많은 서버 환경에서 강력한 성능을 발휘하는데, 대량의 데이터를 배치 처리하거나 복잡한 계산을 수행하는 애플리케이션에 적합합니다.

Young 영역의 Minor GC는 여러 스레드를 사용하여 병렬로 수행하며, Java 8 의 기본 GC이기도 했습니다. 저는 대용량 로그를 분석하는 배치 시스템을 개발할 때 Parallel GC를 사용했었는데, 확실히 전체 처리 시간 면에서는 압도적인 성능을 보여줘서 만족했던 기억이 있습니다.

GC가 한 번 돌 때마다 처리해야 할 객체가 많을수록 Parallel GC의 장점은 더욱 두드러집니다. Old 영역의 Major GC 또한 Parallel Old GC를 사용하면 멀티 스레드로 처리할 수 있습니다.

하지만 긴 STW는 피할 수 없는 숙명

Parallel GC는 처리량 면에서는 뛰어난 성능을 보이지만, 그 대가로 여전히 긴 STW 시간을 가질 수 있다는 단점이 있습니다. Minor GC에서는 Serial GC보다 STW 시간이 줄어들지만, Old 영역의 Major GC에서는 여전히 긴 STW가 발생할 수 있습니다.

특히 힙 크기가 커질수록 GC가 한 번 실행될 때 애플리케이션이 멈추는 시간이 늘어나, 사용자 응답 시간이 중요한 서비스에는 적합하지 않을 수 있습니다. 저도 배치 시스템에서는 크게 문제가 없었지만, 사용자 대면 서비스에 Parallel GC를 적용했을 때는 간헐적인 멈춤 현상 때문에 “서비스가 불안정하다”는 피드백을 받았던 경험이 있어요.

이처럼 Parallel GC는 STW가 길어져도 전체 처리량이 중요한 환경에 적합하며, 응답 속도에 민감한 애플리케이션에는 다른 GC를 고려하는 것이 현명합니다. 메모리 크기가 크면 GC 발생 횟수는 감소하지만, GC 수행 시간은 길어지는 경향이 있습니다.

멈추지 않는 움직임, CMS와 G1 의 진화

레이턴시를 위한 노력, CMS의 등장

Stop-The-World 시간을 줄이기 위한 개발자들의 열망은 Concurrent Mark-Sweep (CMS) GC의 등장으로 이어졌습니다. CMS GC는 애플리케이션 스레드와 GC 스레드가 동시에(concurrently) 작업을 수행하여 STW 시간을 최소화하는 것을 목표로 합니다.

특히 Old Generation 의 Major GC에서 발생하는 긴 STW를 줄이는 데 주력했죠. Initial Mark 와 Remark 단계에서 짧은 STW가 발생하지만, 대부분의 마킹 및 스윕 작업은 애플리케이션이 동작하는 중에 백그라운드에서 진행됩니다. 제가 처음 CMS GC를 접했을 때, “와, 이제 정말 멈춤 없이 서비스가 돌아가는 건가?” 싶었던 기억이 아직도 생생합니다.

당시에는 정말 혁신적이라고 느꼈던 알고리즘이었죠. CMS는 낮은 지연 시간을 선호하는 애플리케이션에 적합하며, JVM 리소스를 GC 작업과 공유할 수 있는 환경에 유리합니다. 하지만 동시성 처리로 인한 CPU 오버헤드나 메모리 단편화 문제, 그리고 Full GC로 전환될 수 있는 가능성 등의 한계도 존재했습니다.

영역 기반 관리의 새 지평, G1 GC

CMS GC가 가지고 있던 한계점을 극복하고 더욱 효율적인 메모리 관리를 위해 등장한 것이 바로 Garbage-First (G1) GC입니다. G1 GC는 힙 메모리를 고정된 Young/Old 영역으로 나누지 않고, 여러 개의 동일한 크기의 ‘Region’으로 분할하여 관리합니다.

그리고 이 Region 들 중에서 가장 많은 가비지를 포함하는 Region 부터 우선적으로 수집(Garbage First)하여 효율을 높이는 전략을 사용하죠. G1 GC는 특히 대용량 힙 메모리 환경에서 낮은 STW와 예측 가능한 일시 정지 시간을 제공하는 것을 목표로 합니다.

저도 수십 GB의 힙을 사용하는 마이크로서비스에 G1 GC를 적용하고 나서, 기존 CMS에서 겪었던 잦은 Full GC와 긴 STW로 인한 악몽에서 벗어날 수 있었답니다. G1 은 Java 9 부터 기본 GC로 채택될 만큼 그 성능과 안정성을 인정받고 있습니다. Region 기반의 관리와 병렬/동시성 작업으로 효율성을 높였지만, 여전히 모든 STW를 완전히 제거하지는 못하며, 일부 오버헤드가 발생할 수 있다는 점은 인지해야 합니다.

극강의 저지연, ZGC와 Shenandoah 가 온다

밀리초도 용납 못 해! 최신 저지연 GC들

최근에는 ’10ms 이하’라는 극단적인 STW 시간을 목표로 하는 새로운 세대의 GC 알고리즘들이 등장했습니다. 바로 ZGC와 Shenandoah GC입니다. 이 친구들은 기가바이트에서 테라바이트(TB)에 이르는 대용량 힙에서도 매우 짧은 지연 시간을 제공하여, 실시간성이 매우 중요한 고성능 시스템에 혁신적인 솔루션을 제시하고 있습니다.

솔직히 처음 이 GC들의 스펙을 들었을 때는 ‘이게 정말 가능하다고?’ 싶을 정도로 놀라웠죠. 대규모 데이터 처리나 IoT, 인공지능 분야처럼 응답 시간에 극도로 민감한 애플리케이션이라면 ZGC나 Shenandoah 는 선택이 아닌 필수적인 고려 사항이 될 수 있습니다.

ZGC의 혁신적인 작동 원리

ZGC는 Oracle 에서 개발했으며 JDK 11 에 처음 도입된 저지연 GC입니다. 이 GC는 ‘Colored Pointers’와 ‘Load Barriers’ 같은 혁신적인 기술을 사용하여 대부분의 GC 작업을 애플리케이션 스레드와 동시에(concurrently) 진행합니다.

가장 큰 특징은 힙 크기에 상관없이 STW 시간이 거의 일정하다는 점인데, 이는 대용량 메모리를 사용하는 환경에서 예측 불가능한 장시간 STW로 인한 문제를 원천적으로 해결합니다. 저도 4TB의 힙을 사용하는 시스템에서 ZGC를 테스트했을 때, GC pause 시간이 10ms 를 넘지 않는 것을 보고 감탄했던 기억이 생생합니다.

이는 기존 GC들이 상상하기 어려웠던 성능 지표죠. ZGC는 대규모 데이터 처리와 저지연 서비스에 최적화된 선택이라고 할 수 있습니다.

Shenandoah: 또 다른 저지연의 선두주자

Shenandoah GC는 ZGC와 유사하게 매우 낮은 STW 시간을 목표로 하는 OpenJDK 프로젝트 기반의 GC입니다. 이 또한 Concurrent Mark-Sweep 과 Copying Collection 방식을 혼합하여 사용하며, ‘Brooks 포인터’와 같은 기술을 활용해 대부분의 GC 작업을 동시적으로 수행합니다.

특히 JVM 외부의 Root Set 스캔 시간을 줄이는 데 강점을 보여, 전체적인 STW 시간을 더욱 단축시키는 데 기여합니다. ZGC와 Shenandoah 모두 극단적인 저지연을 위해 설계되었지만, 각각의 내부 구현 방식과 최적화 전략에는 미묘한 차이가 있습니다. 두 GC 모두 강력한 성능을 제공하지만, 아직 비교적 최신 기술이기 때문에 특정 환경에서는 충분한 검증과 튜닝 노하우가 필요할 수 있다는 점을 염두에 두어야 합니다.

우리 서비스에 딱 맞는 GC, 어떻게 고르지?

처리량 vs. 지연 시간, 우선순위 정하기

어떤 GC 알고리즘을 선택할지는 결국 여러분의 서비스가 어떤 성능 지표를 가장 중요하게 생각하는지에 달려 있습니다. 예를 들어, 대량의 데이터를 배치로 처리하는 시스템이라면 짧은 STW보다는 전체 처리량(throughput)이 더 중요할 수 있습니다. 이런 경우에는 Parallel GC가 좋은 선택이 될 수 있죠.

반면, 사용자 응답 시간이 100ms 만 넘어가도 불만이 터져 나오는 실시간 웹 서비스나 금융 거래 시스템이라면, 지연 시간(latency)을 최소화하는 것이 절대적인 우선순위가 됩니다. 이럴 땐 G1 GC나 최신 저지연 GC인 ZGC, Shenandoah 를 고려해야 합니다.

저도 프로젝트를 시작할 때마다 팀원들과 “과연 우리 서비스의 핵심 성능 요구사항은 무엇인가?”를 놓고 열띤 토론을 벌이곤 합니다. 이 질문에 대한 답이 명확해야만 올바른 GC 선택의 첫걸음을 뗄 수 있어요.

힙 크기와 오브젝트 수명도 고려해야 할 변수

GC 선택에는 힙 메모리 크기와 애플리케이션에서 생성되는 객체들의 수명 주기 또한 중요한 고려 사항입니다. 힙 크기가 작고 객체 생성 및 소멸이 빠르다면 Serial GC나 Parallel GC도 충분히 좋은 성능을 낼 수 있습니다. 하지만 현대의 대규모 시스템에서는 수 GB에서 수 TB에 이르는 거대한 힙을 사용하는 경우가 많습니다.

이런 환경에서는 G1, ZGC, Shenandoah 와 같은 GC들이 더 효율적입니다. 또한, 객체들의 수명이 대부분 짧고 Young 영역에서 빠르게 사라지는 ‘Weak Generational Hypothesis’ 가정이 잘 맞는 애플리케이션이라면 Young Generation 최적화에 강점을 가진 GC를 고려할 수 있습니다.

반대로 오래 살아남는 객체가 많다면 Old Generation 관리에 유리한 GC를 선택해야겠죠.

테스트와 모니터링은 필수!

사실 어떤 GC가 ‘최고’라고 단정하기는 어렵습니다. 서비스의 특성과 워크로드, 하드웨어 환경 등 수많은 변수가 복합적으로 작용하기 때문이죠. 그렇기 때문에 다양한 GC 옵션으로 실제 환경과 유사한 부하 테스트를 수행하고, GC 로그를 면밀히 분석하며 모니터링 툴(JConsole, VisualVM, JFR 등)을 활용하여 실제 성능 지표를 확인하는 것이 무엇보다 중요합니다.

저도 여러 GC를 번갈아 적용하며 수많은 밤을 지새웠던 경험이 있어요. 결국 정답은 직접 돌려보고, 로그를 분석하며, 눈으로 성능 변화를 확인하는 데 있습니다. GC 튜닝은 예술과도 같아서, 한 번의 설정으로 완벽한 결과를 얻기보다는 꾸준한 관심과 최적화 노력이 필요하다는 것을 명심해야 합니다.

GC 타입	주요 특징	STW 시간	적합한 환경
Serial GC	단일 스레드로 GC 수행	가장 김	CPU 코어 1 개, 작은 힙 크기의 간단한 애플리케이션
Parallel GC	여러 스레드로 GC 수행, 높은 처리량 목표	김 (특히 Old 영역)	CPU 코어 다수, 배치 처리 등 처리량이 중요한 애플리케이션
CMS GC	대부분의 GC 작업을 애플리케이션과 동시 수행, 낮은 지연 시간 목표	짧음	응답 시간에 민감한 웹 서비스 (단, Java 9+에서는 Deprecated)
G1 GC	힙을 Region 으로 분할 관리, 예측 가능한 낮은 STW 목표	짧음 (조정 가능)	대부분의 서버 애플리케이션, 대용량 힙 (Java 9 부터 기본)
ZGC	힙 크기 무관 초저지연 (10ms 이하) 목표, Concurrent 작업	매우 짧음 (수 ms)	TB 단위의 대규모 힙, 초저지연이 필수적인 실시간 시스템
Shenandoah GC	ZGC와 유사하게 매우 낮은 지연 시간 목표, Concurrent Compaction	매우 짧음 (수 ms)	대용량 힙, 초저지연이 필수적인 실시간 시스템

메모리 누수, GC만 믿으면 안 되는 이유

GC가 못 잡는 메모리, 레퍼런스 누수의 함정

여러분, GC가 자동으로 메모리를 관리해 준다고 해서 메모리 문제에서 완전히 자유로운 건 아니라는 사실, 알고 계셨나요? GC는 기본적으로 ‘더 이상 도달 불가능한(unreachable)’ 객체만을 회수합니다. 하지만 애플리케이션 코드 어딘가에서 유효한 참조(Strong Reference)를 계속 가지고 있어, 실제로는 사용되지 않지만 GC 입장에서는 ‘살아있는’ 객체로 판단되는 경우가 있습니다.

이런 객체들은 아무리 GC가 열심히 돌아도 메모리에서 해제되지 않고 계속 쌓여 결국 ‘메모리 누수(Memory Leak)’를 일으키게 됩니다. 예를 들어, 컬렉션에 객체를 무한정 추가하거나, 이벤트 리스너를 등록한 후 해제하지 않거나, 스레드 로컬(ThreadLocal) 변수를 잘못 사용하는 경우가 대표적입니다.

저도 한때 이런 누수 때문에 밤새 메모리 프로파일링 툴을 들여다봤던 아찔한 경험이 있어요. GC만 믿었다가는 큰 코 다치기 십상입니다.

메모리 프로파일링으로 누수 잡기

메모리 누수는 애플리케이션 성능 저하의 주범이며, 궁극적으로는 를 발생시켜 서비스를 중단시킬 수 있습니다. 이런 문제를 예방하고 해결하기 위해서는 개발자의 세심한 관심과 적극적인 모니터링이 필수입니다. 메모리 누수를 찾아내기 위한 가장 효과적인 방법 중 하나는 ‘힙 덤프(Heap Dump)’를 분석하는 것입니다.

이나 같은 도구들을 사용하면 특정 시점의 힙 메모리 상태를 스냅샷으로 찍어, 어떤 객체가 메모리를 가장 많이 점유하고 있고, 어떤 참조 관계를 가지고 있는지 시각적으로 파악할 수 있습니다. 이를 통해 불필요하게 남아있는 객체를 찾아내고, 해당 객체에 대한 참조를 끊는 방식으로 누수를 해결할 수 있습니다.

코드 리뷰를 통해 잠재적인 메모리 누수 지점을 미리 찾아내고, 아키텍처 설계 단계부터 메모리 효율성을 고려하는 습관을 들이는 것이 중요합니다. 결국 GC는 우리의 메모리 관리를 돕는 훌륭한 도구이지만, 그것을 어떻게 활용하고 또 그 한계를 이해하는지는 온전히 개발자의 몫입니다.

글을 마치며

오늘 우리는 Garbage Collection 의 복잡한 세계를 함께 탐험하며, 다양한 GC 알고리즘들이 어떻게 진화해왔고 각자의 장단점이 무엇인지 깊이 있게 들여다봤습니다. 저 역시 이 과정에서 수많은 시행착오를 겪으며 GC 튜닝이 단순한 설정 변경이 아니라, 서비스의 심장을 이해하고 최적화하는 과정임을 깨달았죠.

여러분의 서비스가 어떤 특성을 가졌는지 정확히 파악하고, 그에 맞는 GC를 선택하며 끊임없이 모니터링하고 튜닝하는 노력이 빛을 발할 것이라고 확신합니다. 메모리 관리라는 이 숙명적인 과제 앞에서 우리 모두 더 나은 개발자가 되기 위한 여정을 멈추지 않기를 바라며, 다음 포스팅에서 또 만나요!

알아두면 쓸모 있는 정보

1. Garbage Collection 은 프로그램에서 더 이상 사용하지 않는 메모리를 자동으로 해제해 주는 중요한 기능이지만, 모든 GC 알고리즘이 완벽한 것은 아닙니다. 각 GC는 처리량, 지연 시간, 메모리 사용량 등 다양한 성능 지표에서 서로 다른 강점과 약점을 가지고 있으니, 서비스의 핵심 요구사항을 명확히 이해하고 적합한 알고리즘을 선택하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 대량 배치 작업에는 처리량 중심의 Parallel GC가, 실시간 서비스에는 지연 시간 최소화에 초점을 맞춘 G1, ZGC, Shenandoah 등이 유리할 수 있습니다.

2. Stop-The-World (STW)는 GC가 실행되는 동안 애플리케이션 스레드가 일시적으로 멈추는 현상으로, 사용자 경험과 서비스 안정성에 치명적인 영향을 줄 수 있습니다. 모든 GC에서 STW가 발생하지만, 얼마나 짧은 시간 동안 멈추는지가 중요합니다. 최신 GC들은 이 STW 시간을 밀리초 단위로 줄이기 위해 많은 기술적 발전을 이루었으니, 서비스의 특성에 맞춰 STW를 최소화할 수 있는 GC를 선택하고 적극적으로 튜닝하는 노력이 필요합니다. 저도 STW 때문에 서비스 장애를 겪은 후로는 이 부분에 가장 신경을 많이 쓰고 있어요.

3. GC가 자동으로 메모리를 관리해 준다고 해서 메모리 누수(Memory Leak)로부터 완전히 자유로운 것은 아닙니다. 코드에서 유효한 참조를 계속 유지하고 있어 GC가 회수할 수 없는 객체들이 쌓이면 결국 메모리 누수로 이어집니다. 컬렉션, 이벤트 리스너 미해제, 스레드 로컬 오용 등이 대표적인 원인이 될 수 있으니, 항상 코드 리뷰를 통해 잠재적인 누수 지점을 확인하고, 도구를 활용하여 주기적으로 메모리 상태를 점검하는 습관을 들이는 것이 좋습니다.

4. GC 튜닝은 한 번의 설정으로 끝나는 것이 아니라 지속적인 관심과 노력이 필요한 예술과도 같습니다. 애플리케이션의 워크로드 변화, 사용자 트래픽 증가 등 다양한 요인에 따라 최적의 GC 설정도 달라질 수 있기 때문이죠. 실제 환경과 유사한 부하 테스트를 통해 다양한 GC 옵션을 시도해 보고, , , 같은 모니터링 도구를 활용하여 GC 로그와 실제 성능 지표를 면밀히 분석하는 것이 중요합니다. 저도 새로운 기능을 배포할 때마다 GC 모니터링부터 꼼꼼히 확인하는 편이랍니다.

5. 최근에는 ZGC와 Shenandoah 와 같은 ‘초저지연(Ultra-low latency)’ GC 알고리즘들이 등장하며 GC 기술의 새로운 지평을 열고 있습니다. 이들은 기가바이트에서 테라바이트에 이르는 대용량 힙에서도 10ms 이하의 매우 짧은 STW 시간을 목표로 하여, 실시간성이 극도로 중요한 고성능 시스템에 혁신적인 솔루션을 제공합니다. 비록 아직 비교적 최신 기술이라 충분한 검증과 튜닝 노하우가 필요할 수 있지만, 미래 지향적인 아키텍처를 구축한다면 적극적으로 고려해 볼 가치가 충분합니다.

중요 사항 정리

결국 효과적인 Garbage Collection 관리는 서비스의 성공을 위한 필수 요소입니다. 우리는 GC 선택 시 서비스의 핵심 요구사항(처리량 vs. 지연 시간), 힙 메모리 크기, 객체의 수명 주기 등을 종합적으로 고려해야 합니다. 특히 Stop-The-World 를 최소화하려는 노력이 중요하며, 이를 위해 G1, ZGC, Shenandoah 와 같은 최신 GC들의 특성을 이해하고 활용할 필요가 있습니다. 또한, GC가 만능이 아니므로 메모리 누수에 대한 경각심을 가지고, 힙 덤프 분석 및 모니터링 도구를 적극적으로 활용하여 지속적으로 메모리 상태를 점검하고 튜닝하는 습관을 들여야 합니다. GC 튜닝은 단순히 이론을 아는 것을 넘어 실제 경험과 꾸준한 관찰이 동반되어야만 비로소 진정한 가치를 발휘할 수 있습니다.