HotSpot 虛拟機提供了多種垃圾收集器，每種收集器都有各自的特點，雖然我們要對各個收集器進行比較，但并非為了挑選出一個最好的收集器。我們選擇的隻是對具體應用最合适的收集器。
新生代垃圾收集器
Serial 垃圾收集器（單線程）
隻開啟一條 GC 線程進行垃圾回收，并且在垃圾收集過程中停止一切使用者線程(Stop The World)。
一般用戶端應用所需記憶體較小，不會建立太多對象，而且堆記憶體不大，是以垃圾收集器回收時間短，即使在這段時間停止一切使用者線程，也不會感覺明顯示卡頓。是以 Serial 垃圾收集器适合用戶端使用。
由于 Serial 收集器隻使用一條 GC 線程，避免了線程切換的開銷，進而簡單高效。
ParNew 垃圾收集器（多線程）
ParNew 是 Serial 的多線程版本。由多條 GC 線程并行地進行垃圾清理。但清理過程依然需要 Stop The World。
ParNew 追求“低停頓時間”,與 Serial 唯一差別就是使用了多線程進行垃圾收集，在多 CPU 環境下性能比 Serial 會有一定程度的提升；但線程切換需要額外的開銷，是以在單 CPU 環境中表現不如 Serial。
Parallel Scavenge 垃圾收集器（多線程）
Parallel Scavenge 和 ParNew 一樣，都是多線程、新生代垃圾收集器。但是兩者有巨大的不同點：
Parallel Scavenge：追求 CPU 吞吐量，能夠在較短時間内完成指定任務，是以适合沒有互動的背景計算。
ParNew：追求降低使用者停頓時間，适合互動式應用。
吞吐量 = 運作使用者代碼時間 / (運作使用者代碼時間 + 垃圾收集時間)
追求高吞吐量，可以通過減少 GC 執行實際工作的時間，然而，僅僅偶爾運作 GC 意味着每當 GC 運作時将有許多工作要做，因為在此期間積累在堆中的對象數量很高。單個 GC 需要花更多的時間來完成，進而導緻更高的暫停時間。而考慮到低暫停時間，最好頻繁運作 GC 以便更快速完成，反過來又導緻吞吐量下降。
通過參數 -XX:GCTimeRadio 設定垃圾回收時間占總 CPU 時間的百分比。
通過參數 -XX:MaxGCPauseMillis 設定垃圾處理過程最久停頓時間。
通過指令 -XX:+UseAdaptiveSizePolicy 開啟自适應政策。我們隻要設定好堆的大小和 MaxGCPauseMillis 或 GCTimeRadio，收集器會自動調整新生代的大小、Eden 和 Survivor 的比例、對象進入老年代的年齡，以最大程度上接近我們設定的 MaxGCPauseMillis 或 GCTimeRadio。
老年代垃圾收集器
Serial Old 垃圾收集器（單線程）
Serial Old 收集器是 Serial 的老年代版本，都是單線程收集器，隻啟用一條 GC 線程，都适合用戶端應用。它們唯一的差別就是：Serial Old 工作在老年代，使用“标記-整理”算法；Serial 工作在新生代，使用“複制”算法。
Parallel Old 垃圾收集器（多線程）
Parallel Old 收集器是 Parallel Scavenge 的老年代版本，追求 CPU 吞吐量。
CMS 垃圾收集器
CMS(Concurrent Mark Sweep，并發标記清除)收集器是以擷取最短回收停頓時間為目标的收集器（追求低停頓），它在垃圾收集時使得使用者線程和 GC 線程并發執行，是以在垃圾收集過程中使用者也不會感到明顯的卡頓。
初始标記：Stop The World，僅使用一條初始标記線程對所有與 GC Roots 直接關聯的對象進行标記。
并發标記：使用多條标記線程，與使用者線程并發執行。此過程進行可達性分析，标記出所有廢棄對象。速度很慢。
重新标記：Stop The World，使用多條标記線程并發執行，将剛才并發标記過程中新出現的廢棄對象标記出來。
并發清除：隻使用一條 GC 線程，與使用者線程并發執行，清除剛才标記的對象。這個過程非常耗時。
并發标記與并發清除過程耗時最長，且可以與使用者線程一起工作，是以，總體上說，CMS 收集器的記憶體回收過程是與使用者線程一起并發執行的。
CMS 的缺點：
吞吐量低
無法處理浮動垃圾，導緻頻繁 Full GC
使用“标記-清除”算法産生碎片空間
對于産生碎片空間的問題，可以通過開啟 -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection，在每次 Full GC 完成後都會進行一次記憶體壓縮整理，将零散在各處的對象整理到一塊。設定參數 -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction告訴 CMS，經過了 N 次 Full GC 之後再進行一次記憶體整理。
G1 通用垃圾收集器
G1 是一款面向服務端應用的垃圾收集器，它沒有新生代和老年代的概念，而是将堆劃分為一塊塊獨立的 Region。當要進行垃圾收集時，首先估計每個 Region 中垃圾的數量，每次都從垃圾回收價值最大的 Region 開始回收，是以可以獲得最大的回收效率。
從整體上看， G1 是基于“标記-整理”算法實作的收集器，從局部（兩個 Region 之間）上看是基于“複制”算法實作的，這意味着運作期間不會産生記憶體空間碎片。
這裡抛個問題
一個對象和它内部所引用的對象可能不在同一個 Region 中，那麼當垃圾回收時，是否需要掃描整個堆記憶體才能完整地進行一次可達性分析？
并不！每個 Region 都有一個 Remembered Set，用于記錄本區域中所有對象引用的對象所在的區域，進行可達性分析時，隻要在 GC Roots 中再加上 Remembered Set 即可防止對整個堆記憶體進行周遊。
如果不計算維護 Remembered Set 的操作，G1 收集器的工作過程分為以下幾個步驟：
并發标記：使用一條标記線程與使用者線程并發執行。此過程進行可達性分析，速度很慢。
最終标記：Stop The World，使用多條标記線程并發執行。
篩選回收：回收廢棄對象，此時也要 Stop The World，并使用多條篩選回收線程并發執行。
原文釋出時間為：2018-07-20
本文作者：楊立濱
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