现代计算机系统的发展趋向于多核设计与非均匀内存架构，加之CPU时钟速度远远超过内存带宽，使得内存延迟和带宽成为系统性能的关键瓶颈。在这一大背景下，程序运行时的内存访问模式变得尤为重要。特别是对于垃圾回收（GC）算法，如何高效地完成堆内存扫描并尽量减少因内存访问产生的延迟，成为提升垃圾回收效率的核心难题。Go语言作为当前热门的编程语言之一，其自带的并行三色标记算法虽然保证了GC的并发性，但在内存访问的空间局部性和拓扑感知上仍存在一定不足。针对这一瓶颈，Go团队提出了全新的Green Tea垃圾回收器，这是一种以提升内存访问的局部性和缓存命中率为目标的并行标记算法。Green Tea的核心创新在于从传统的逐对象扫描转变为以更大粒度、连续内存块为单位进行扫描，旨在提升扫描过程中的空间局部性，有效降低由于频繁跳转内存位置所引发的缓存未命中与等待。
当前Green Tea作为Go 1.25版本的实验特性，已经在Go语言的开发主干代码中实现，鼓励开发者在实际项目中测试和反馈。Green Tea认为将扫描单元由单个对象提升到“span”这一连续的内存块，可以显著改善内存访问效率。span大小固定为8 KiB，同时每个span内仅包含一种大小的对象，便于通过地址运算快速定位对象元信息，省去复杂的间接访问和依赖读取。对于每个对象，Green Tea利用灰色和黑色两位标记来区分对象扫描状态，并通过span级别的工作队列管理扫描任务。只有当span队列被激活时，mcanner才会对span中累计的灰色对象进行扫描，从而实现多对象批量扫描并提高处理密度。这种对象批量处理策略不仅减少了工作队列的竞争，还显著提升了数据访问的缓存友好度。
与Go传统GC中每个扫描器维护本地对象栈且频繁操作全局对象队列的设计相比，Green Tea将关注点转移到了更为粗粒度的span工作队列，利用分布式工作窃取机制降低了多核环境下的并发竞争。工作队列支持多种策略，在评估中发现先进先出(FIFO)队列策略能够有效累积更多待扫描对象，优化扫描效率。同时，Green Tea针对少对象扫描场景引入了单对象扫描优化。基于对span中首个标记对象的跟踪和命中标志，GC能够直接扫描该对象，避免处理整个span的开销。此优化在实际基准测试中发挥了关键作用，尤其在复杂数据结构频繁变动的场景下，大幅减少了不必要的扫描开销。在性能表现方面，Green Tea已经通过多样的微基准和实际应用场景进行了验证。
对于高度GC密集型的微基准测试，提升效果显著，GC CPU时间降低了10%-50%，且随核心数增加，性能优势更加明显。缓存未命中率减少一半，充分验证了其优化内存访问的设计目标。然而，在部分应用中表现存在波动，某些复杂场景由于堆内对象布局频繁改变，导致locality增强效果有限，甚至出现小幅性能回退。这些结果揭示了Green Tea适合具备较好内存拓扑稳定性的应用。未来工作中，Go团队计划探索结合SIMD指令加速扫描过程。由于Green Tea扫描统一大小类对象的连续布局特征，非常适合利用SIMD并行处理能力，将位操作进行批量化，进一步降低扫描成本。
尽管目前SIMD扫描内核尚处于原型阶段，已经展示了在部分场景可达15%-20%的额外性能提升潜力。这一方向不仅提升了GC本身，更为未来探索更广泛的硬件加速方案打下坚实基础。此外，设计初期曾提出的“浓缩网络”概念，旨在通过排序网络提高指针密度和元数据局部性，尽管短期内未被纳入核心实现，但作为一种极具潜力的通用技术路线，仍在后续研究范围内。Green Tea的诞生和发展得益于众多业内专家的贡献，特别是在微体系结构层面优化GC扫描循环、合理预取数据以及简化指针遍历算法等方面取得突破。业内认可Green Tea不仅是一项技术创新，更代表着垃圾回收技术的演进方向，即从单纯追求并行处理向内存访问效率转变，适应现代硬件架构的需求。对于Go开发者而言，尝试Green Tea垃圾回收器意味着能够在不牺牲GC核心功能的情况下体验更为高效的内存管理，特别是在多核心及大规模应用上享受更流畅的性能表现。
通过设置环境变量启用实验功能，开发者可自行评估Green Tea带来的影响，并通过反馈辅助完善这一新型GC技术。总的来看，Green Tea垃圾回收器以提升空间和时间局部性，降低缓存未命中和并发竞争为目标，代表了Go语言在内存管理领域的前沿探索。它针对小型对象扫描进行了聚焦优化，并通过跨越多个CPU核心的调度机制，解决了传统GC在多核扩展性及内存效率上的短板。未来，随着SIMD加速和更多拓扑感知算法的引入，Green Tea有望进一步提升Go应用的响应速度和资源利用率，推动Go语言成为高性能系统编程更加坚实的基础。
