图解JVM垃圾回收机制
目录
1 概述
1.1 什么是垃圾？
1.2 哪些“垃圾”需要回收？
1.3 基本概念
2 垃圾判断算法
2.1 引用计数法
2.2 可达性分析算法
3.垃圾回收算法
3.1 标记-清除算法
3.2 复制算法
3.3 标记-整理算法
3.4 分代收集算法
4 内存区域与回收策略
4.1 对象优先在Eden分配
4.2 Survivor区
4.3 大对象直接进入老年代
4.4 长期存活的对象将进入老年代
4.5 动态对象年龄判定
5 垃圾回收器
查看 JVM 使用的默认垃圾收集器
1 概述
Java技术体系中所提倡的 自动内存管理 最终可以归结为自动化地解决了两个问题：给对象分配内存 以及 回收分配给对象的内存，而且这两个问题针对的内存区域就是Java内存模型中的 堆区。
垃圾回收（Garbage Collection，GC），顾名思义就是释放垃圾占用的空间，防止内存泄露。有效的使用可以使用的内存，对内存堆中已经死亡的或者长时间没有使用的对象进行清除和回收
随着程序的运行，内存中存在的实例对象、变量等信息占据的内存越来越多，如果不及时进行垃圾回收，必然会带来程序性能的下降，甚至会因为可用内存不足造成一些不必要的系统异常。
1.1 什么是垃圾？
在 JVM 进行垃圾回收之前，首先就是判断哪些对象是垃圾，也就是说，要判断哪些对象是可以被销毁的，其占有的空间是可以被回收的。根据 JVM 的架构划分，我们知道， 在 Java 世界中，几乎所有的对象实例都在堆中存放，所以垃圾回收也主要是针对堆来进行的。
在 JVM 的眼中，垃圾就是指那些在堆中存在的，已经“死亡”的对象。而对于“死亡”的定义，我们可以简单的将其理解为“不可能再被任何途径使用的对象”。那怎样才能确定一个对象是存活还是死亡呢？这就涉及到了垃圾判断算法，其主要包括引用计数法和可达性分析法。
1.2 哪些“垃圾”需要回收？
如果某个对象已经不存在任何引用，那么它可以被回收。
1.3 基本概念
并行（Parallel）与并发（Concurrent）
并行：指多个垃圾收集线程并行工作，但此时用户线程仍然处于等待状态
并发：指用户线程与垃圾收集线程同时执行
Minor GC 与 Major GC
Minor GC：指发生在新生代的垃圾收集动作，因为Java对象大多都具备朝生夕灭的特性，所以Minor GC非常频繁，一般回收速度也比较快。
Major GC：指发生在老年代的GC，出现了Major GC，经常会伴随至少一次的Minor GC。Major GC的速度一般会比Minor GC慢10倍以上。
吞吐量
吞吐量就是CPU用于运行用户代码的时间与CPU总消耗时间的比值，即吞吐量 = 运行用户代码时间 /（运行用户代码时间 + 垃圾收集时间）
假设虚拟机总共运行了100分钟，其中垃圾收集花掉1分钟，那吞吐量就是99%
四种引用类型
在Java中，对于引用最基本的解释就是：如果reference类型的数据中存储的数值代表的是另外一块内存的起始地址，就称这块内存代表着一个引用（有点指针的意味）。后来Java还将引用划分为了4种，根据被GC回收的时机可以分为：强引用（Strong Reference）、软引用（Soft Reference）、弱引用（Weak Reference）、虚引用（Phantorm Reference）。这4种引用的强度依次渐弱。
强引用
Object o = new Object();这里的o就是一个强引用，也是我们用得最多的引用，在实例化类的时候经常会用到。遇到这类引用，GC（垃圾回收器）是绝对不会回收它的。当遇到内存不足的情况，JVM会抛出OOM异常。所以，在不使用这类对象的时候要注意释放它，以便让系统回收。
软引用
SoftReference s = new SoftReference<>(new String("Hello"));
System.out.println(w.get()); 此时会输出Hello
这里的s就是一个软引用，它是用来描述一些有用但非必需的对象，当系统内存出现不足的时候，会立即把这些对象进行回收。
软引用可以用来实现内存的缓存，如图片缓存。
弱引用
WeakReference w = new WeakReference<>(new String("Hello"));
System.out.println(w.get());
System.gc();
System.out.println(w.get()); 此时会输出：
Hello
null弱引用的强度比软引用低一些，一旦GC开始执行，便会对这类对象进行回收。也就是说无论内存足够与否，弱引用对象都只能生存到下一次GC之前。
虚引用
ReferenceQueue queue = new ReferenceQueue<>();
PhantomReference pr = new PhantomReference<>(new String("Hello"), queue);
System.out.println(pr.get()); 此时会输出：
null引用也称为幽灵引用，它的强度是最低的，一个对象是否有虚引用的存在，完全不会对它的生存时间构成影响，当然也无法通过虚引用获取一个类的实例，GC任何时候都有可能会回收此对象。它唯一的作用就是就是用于追踪，让我们能够在这个对象被回收的时候收到一个通知。
Stop the world 概念
因为垃圾回收的时候，需要整个的引用状态保持不变，否则判定是判定垃圾，等我稍后回收的时候它又被引用了，这就全乱套了。所以，GC的时候，其他所有的程序执行处于暂停状态，卡住了。
幸运的是，这个卡顿是非常短（尤其是新生代），对程序的影响微乎其微 （关于其他GC比如并发GC之类的，在此不讨论）。
所以GC的卡顿问题由此而来，也是情有可原，暂时无可避免。
2 垃圾判断算法
2.1 引用计数法
给每个对象添加一个计数器，当有地方引用该对象时计数器加1，当引用失效时计数器减1。用对象计数器是否为0来判断对象是否可被回收。缺点：无法解决循环引用的问题。
先创建一个字符串，String m = new String("jack");，这时候 "jack" 有一个引用，就是m。然后将m设置为null，这时候 "jack" 的引用次数就等于 0 了，在引用计数算法中，意味着这块内容就需要被回收了。
引用计数算法是将垃圾回收分摊到整个应用程序的运行当中了，而不是在进行垃圾收集时，要挂起整个应用的运行，直到对堆中所有对象的处理都结束。因此，采用引用计数的垃圾收集不属于严格意义上的Stop-The-World的垃圾收集机制。
看似很美好，但我们知道JVM的垃圾回收就是Stop-The-World的，那是什么原因导致我们最终放弃了引用计数算法呢？看下面的例子。
public class ReferenceCountingGC {
public Object instance;
public ReferenceCountingGC(String name) {
}
public static void testGC(){
ReferenceCountingGC a = new ReferenceCountingGC("objA");
ReferenceCountingGC b = new ReferenceCountingGC("objB");
a.instance = b;
b.instance = a;
a = null;
b = null;
}
}我们可以看到，最后这2个对象已经不可能再被访问了，但由于他们相互引用着对方，导致它们的引用计数永远都不会为0，通过引用计数算法，也就永远无法通知GC收集器回收它们。
2.2 可达性分析算法
通过GC ROOT的对象作为搜索起始点，通过引用向下搜索，所走过的路径称为引用链。通过对象是否有到达引用链的路径来判断对象是否可被回收（可作为GC ROOT的对象：虚拟机栈中引用的对象，方法区中类静态属性引用的对象，方法区中常量引用的对象，本地方法栈中JNI引用的对象）
通过可达性算法，成功解决了引用计数所无法解决的循环依赖问题，只要你无法与GC Root建立直接或间接的连接，系统就会判定你为可回收对象。那这样就引申出了另一个问题，哪些属于GC Root。
Java内存区域中可以作为GC ROOT的对象：
- 虚拟机栈中引用的对象
public class StackLocalParameter {
public StackLocalParameter(String name) {}
public static void testGC() {
StackLocalParameter s = new StackLocalParameter("localParameter");
s = null;
}
}此时的s，即为GC Root，当s置空时，localParameter对象也断掉了与GC Root的引用链，将被回收。
- 方法区中类静态属性引用的对象
public class MethodAreaStaicProperties {
public static MethodAreaStaicProperties m;
public MethodAreaStaicProperties(String name) {}
public static void testGC(){
MethodAreaStaicProperties s = new MethodAreaStaicProperties("properties");
s.m = new MethodAreaStaicProperties("parameter");
s = null;
}
}此时的s，即为GC Root，s置为null，经过GC后，s所指向的properties对象由于无法与GC Root建立关系被回收。而m作为类的静态属性，也属于GC Root，parameter 对象依然与GC root建立着连接，所以此时parameter对象并不会被回收。
- 方法区中常量引用的对象
public class MethodAreaStaicProperties {
public static final MethodAreaStaicProperties m = MethodAreaStaicProperties("final");
public MethodAreaStaicProperties(String name) {}
public static void testGC() {
MethodAreaStaicProperties s = new MethodAreaStaicProperties("staticProperties");
s = null;
}
}m即为方法区中的常量引用，也为GC Root，s置为null后，final对象也不会因没有与GC Root建立联系而被回收。
- 本地方法栈中引用的对象
任何native接口都会使用某种本地方法栈，实现的本地方法接口是使用C连接模型的话，那么它的本地方法栈就是C栈。当线程调用Java方法时，虚拟机会创建一个新的栈帧并压入Java栈。然而当它调用的是本地方法时，虚拟机会保持Java栈不变，不再在线程的Java栈中压入新的帧，虚拟机只是简单地动态连接并直接调用指定的本地方法。
3.垃圾回收算法
在确定了哪些垃圾可以被回收后，垃圾收集器要做的事情就是开始进行垃圾回收，但是这里面涉及到一个问题是：如何高效地进行垃圾回收。这里我们讨论几种常见的垃圾收集算法的核心思想。
3.1 标记-清除算法
标记清除算法（Mark-Sweep）是最基础的一种垃圾回收算法，它分为2部分，先把内存区域中的这些对象进行标记，哪些属于可回收标记出来，然后把这些垃圾拎出来清理掉。就像上图一样，清理掉的垃圾就变成未使用的内存区域，等待被再次使用。但它存在一个很大的问题，那就是内存碎片。
上图中等方块的假设是2M，小一些的是1M，大一些的是4M。等我们回收完，内存就会切成了很多段。我们知道开辟内存空间时，需要的是连续的内存区域，这时候我们需要一个2M的内存区域，其中有2个1M是没法用的。这样就导致，其实我们本身还有这么多的内存的，但却用不了。
下图为“标记-清除”算法的示意图：
下图为使用“标记-清除”算法回收前后的状态：
3.2 复制算法
复制算法（Copying）是在标记清除算法基础上演化而来，解决标记清除算法的内存碎片问题。它将可用内存按容量划分为大小相等的两块，每次只使用其中的一块。当这一块的内存用完了，就将还存活着的对象复制到另外一块上面，然后再把已使用过的内存空间一次清理掉。保证了内存的连续可用，内存分配时也就不用考虑内存碎片等复杂情况。复制算法暴露了另一个问题，例如硬盘本来有500G，但却只能用200G，代价实在太高。
下图为复制算法的示意图：
下图为使用复制算法回收前后的状态：
3.3 标记-整理算法
标记-整理算法标记过程仍然与标记-清除算法一样，但后续步骤不是直接对可回收对象进行清理，而是让所有存活的对象都向一端移动，再清理掉端边界以外的内存区域。
下图为“标记-整理”算法的示意图：
下图为使用“标记-整理”算法回收前后的状态：
标记整理算法解决了内存碎片的问题，也规避了复制算法只能利用一半内存区域的弊端。标记整理算法对内存变动更频繁，需要整理所有存活对象的引用地址，在效率上比复制算法要差很多。一般是把Java堆分为新生代和老年代，这样就可以根据各个年代的特点采用最适当的收集算法。
3.4 分代收集算法
分代收集算法分代收集算法严格来说并不是一种思想或理论，而是融合上述3种基础的算法思想，而产生的针对不同情况所采用不同算法的一套组合拳，根据对象存活周期的不同将内存划分为几块。
-
在新生代中，每次垃圾收集时都发现有大批对象死去，只有少量存活，那就选用复制算法，只需要付出少量存活对象的复制成本就可以完成收集。
-
在老年代中，因为对象存活率高、没有额外空间对它进行分配担保，就必须使用标记-清理算法或者标记-整理算法来进行回收。
分代收集（Generational Collector）算法的将堆内存划分为新生代、老年代和永久代。新生代又被进一步划分为 Eden 和 Survivor 区，其中 Survivor 由 FromSpace（Survivor0）和 ToSpace（Survivor1）组成。所有通过new创建的对象的内存都在堆中分配，其大小可以通过-Xmx和-Xms来控制。分代收集，是基于这样一个事实：不同的对象的生命周期是不一样的。因此，可以将不同生命周期的对象分代，不同的代采取不同的回收算法进行垃圾回收，以便提高回收效率。
- 新生代（Young Generation）：几乎所有新生成的对象首先都是放在年轻代的。新生代内存按照 8:1:1 的比例分为一个 Eden 区和两个 Survivor（Survivor0，Survivor1）区。大部分对象在 Eden 区中生成。当新对象生成，Eden 空间申请失败（因为空间不足等），则会发起一次 GC（Scavenge GC）。回收时先将 Eden 区存活对象复制到一个 Survivor0 区，然后清空 Eden 区，当这个 Survivor0 区也存放满了时，则将 Eden 区和 Survivor0 区存活对象复制到另一个 Survivor1 区，然后清空 Eden 和这个 Survivor0 区，此时 Survivor0 区是空的，然后将 Survivor0 区和 Survivor1 区交换，即保持 Survivor1 区为空， 如此往复。当 Survivor1 区不足以存放 Eden 和 Survivor0 的存活对象时，就将存活对象直接存放到老年代。当对象在 Survivor 区躲过一次 GC 的话，其对象年龄便会加 1，默认情况下，如果对象年龄达到 15 岁，就会移动到老年代中。若是老年代也满了就会触发一次 Full GC，也就是新生代、老年代都进行回收。新生代大小可以由
-Xmn来控制，也可以用-XX:SurvivorRatio来控制 Eden 和 Survivor 的比例。 - 老年代（Old Generation）：在新生代中经历了 N 次垃圾回收后仍然存活的对象，就会被放到年老代中。因此，可以认为年老代中存放的都是一些生命周期较长的对象。内存比新生代也大很多（大概比例是 1:2），当老年代内存满时触发 Major GC 即 Full GC，Full GC 发生频率比较低，老年代对象存活时间比较长，存活率高。一般来说，大对象会被直接分配到老年代。所谓的大对象是指需要大量连续存储空间的对象，最常见的一种大对象就是大数组。当然分配的规则并不是百分之百固定的，这要取决于当前使用的是哪种垃圾收集器组合和 JVM 的相关参数。
- 永久代（Permanent Generation）：用于存放静态文件（
class类、方法）和常量等。永久代对垃圾回收没有显著影响，但是有些应用可能动态生成或者调用一些class，例如 Hibernate 等，在这种时候需要设置一个比较大的持久代空间来存放这些运行过程中新增的类。对永久代的回收主要回收两部分内容：废弃常量和无用的类。永久代在 Java SE8 特性中已经被移除了，取而代之的是元空间（MetaSpace），因此也不会再出现java.lang.OutOfMemoryError: PermGen error的错误了。
特别地，在分代收集算法中，对象的存储具有以下特点：
- 对象优先在 Eden 区分配。
- 大对象直接进入老年代。
- 长期存活的对象将进入老年代，默认为 15 岁。
对于晋升老年代的分代年龄阈值，我们可以通过-XX：MaxTenuringThreshold参数进行控制。在这里，不知道大家有没有对这个默认的 15 岁分代年龄产生过疑惑，为什么不是 16 或者 17 呢？实际上，HotSpot 虚拟机的对象头其中一部分用于存储对象自身的运行时数据，如哈希码、GC 分代年龄、锁状态标志、线程持有的锁、偏向线程 ID、偏向时间戳等，这部分数据的长度在 32 位和 64 位的虚拟机（未开启压缩指针）中分别为 32bit 和 64bit，官方称它为Mark word。
例如，在 32 位的 HotSpot 虚拟机中，如果对象处于未被锁定的状态下，那么Mark Word的 32bit 空间中 25bit 用于存储对象哈希码，4bit 用于存储对象分代年龄，2bit 用于存储锁标志位，1bit 固定为 0，其中对象的分代年龄占 4 位，也就是从0000到1111，而其值最大为 15，所以分代年龄也就不可能超过 15 这个数值了。
除此之外，我们再来简单了解一下 GC 的分类：
- 新生代 GC（Minor GC / Scavenge GC）：发生在新生代的垃圾收集动作。因为 Java 对象大多都具有朝生夕灭的特性，因此 Minor GC 非常频繁（不一定等 Eden 区满了才触发），一般回收速度也比较快。在新生代中，每次垃圾收集时都会发现有大量对象死去，只有少量存活，因此可选用复制算法来完成收集。
- 老年代 GC（Major GC / Full GC）：发生在老年代的垃圾回收动作。Major GC 经常会伴随至少一次 Minor GC。由于老年代中的对象生命周期比较长，因此 Major GC 并不频繁，一般都是等待老年代满了后才进行 Full GC，而且其速度一般会比 Minor GC 慢10倍以上。另外，如果分配了 Direct Memory，在老年代中进行 Full GC 时，会顺便清理掉 Direct Memory 中的废弃对象。而老年代中因为对象存活率高、没有额外空间对它进行分配担保，就必须使用“标记-清除”算法或“标记-整理”算法来进行回收。
新生代 GC （Minor GC） ：发生在新生代的垃圾收集动作。Minor GC 非常频繁，回收速度比较快。
老年代 GC （Major GC/Full GC）：发生在老年代的 GC， Major GC 一般比 Minor GC 慢 10 倍以上。
新生代采用空闲指针的方式来控制 GC 触发，指针保持最后一个分配的对象在新生代区间的位置，当有新的对象要分配内存时，用于检查空间是否足够，不够就触发 GC。当连续分配对象时，对象会逐渐从 Eden 到 Survivor，最后到老年代。
再多说一句，在某些场景下，老年代的对象可能引用新生代的对象，那标记存活对象的时候，需要扫描老年代中的所有对象。因为该对象拥有对新生代对象的引用，那么这个引用也会被称为GC Roots。那是不是要做全堆扫描呢？成本也太高了吧?
HotSpot 给出的解决方案是一项叫做卡表（Card Table）的技术，该技术将整个堆划分为一个个大小为 512 字节的卡，并且维护一个卡表，用来存储每张卡的一个标识位。这个标识位代表对应的卡是否可能存有指向新生代对象的引用。如果可能存在，那么我们就认为这张卡是脏的。
在进行 Minor GC 的时候，我们便可以不用扫描整个老年代，而是在卡表中寻找脏卡，并将脏卡中的对象加入到 Minor GC 的GC Roots里。当完成所有脏卡的扫描之后，Java 虚拟机便会将所有脏卡的标识位清零。
想要保证每个可能有指向新生代对象引用的卡都被标记为脏卡，那么 Java 虚拟机需要截获每个引用型实例变量的写操作，并作出对应的写标识位操作。
卡表能用于减少老年代的全堆空间扫描，这能很大的提升 GC 效率。
4 内存区域与回收策略
对象的内存分配，往大方向讲，就是在堆上分配（但也可能经过JIT编译后被拆散为标量类型并间接地栈上分配），对象主要分配在新生代的Eden区上，如果启动了本地线程分配缓冲，将按线程优先在TLAB上分配。少数情况下也可能会直接分配在老年代中（大对象直接分到老年代），分配的规则并不是百分百固定的，其细节取决于当前使用的是哪一种垃圾收集器组合，还有虚拟机中与内存相关的参数的设置。
4.1 对象优先在Eden分配
大多数情况下，对象会在新生代Eden区中分配。当Eden区没有足够空间进行分配时，虚拟机会发起一次 Minor GC。Minor GC相比Major GC更频繁，回收速度也更快。通过Minor GC之后，Eden区中绝大部分对象会被回收，而那些存活对象，将会送到Survivor的From区（若From区空间不够，则直接进入Old区） 。
4.2 Survivor区
Survivor区相当于是Eden区和Old区的一个缓冲，类似于我们交通灯中的黄灯。Survivor又分为2个区，一个是From区，一个是To区。每次执行Minor GC，会将Eden区中存活的对象放到Survivor的From区，而在From区中，仍存活的对象会根据他们的年龄值来决定去向。（From Survivor和To Survivor的逻辑关系会发生颠倒： From变To ， To变From，目的是保证有连续的空间存放对方，避免碎片化的发生）
Survivor区存在的意义
如果没有Survivor区，Eden区每进行一次Minor GC，存活的对象就会被送到老年代，老年代很快就会被填满。而有很多对象虽然一次Minor GC没有消灭，但其实也并不会蹦跶多久，或许第二次，第三次就需要被清除。这时候移入老年区，很明显不是一个明智的决定。所以，Survivor的存在意义就是减少被送到老年代的对象，进而减少Major GC的发生。Survivor的预筛选保证，只有经历16次Minor GC还能在新生代中存活的对象，才会被送到老年代。
4.3 大对象直接进入老年代
所谓大对象是指，需要大量连续内存空间的Java对象，最典型的大对象就是那种很长的字符串以及数组。大对象对虚拟机的内存分配来说就是一个坏消息，经常出现大对象容易导致内存还有不少空间时就提前触发垃圾收集以获取足够的连续空间来 “安置” 它们。
虚拟机提供了一个XX:PretenureSizeThreshold参数，令大于这个设置值的对象直接在老年代分配，这样做的目的是避免在Eden区及两个Survivor区之间发生大量的内存复制（新生代采用的是复制算法）。
4.4 长期存活的对象将进入老年代
虚拟机给每个对象定义了一个对象年龄（Age）计数器，如果对象在Eden出生并经过第一次Minor GC后仍然存活，并且能被Survivor容纳的话，将被移动到Survivor空间中（正常情况下对象会不断的在Survivor的From与To区之间移动），并且对象年龄设为1。对象在Survivor区中每经历一次Minor GC，年龄就增加1岁，当它的年龄增加到一定程度（默认15岁），就将会晋升到老年代中。对象晋升老年代的年龄阈值，可以通过参数 XX:MaxPretenuringThreshold 设置。
4.5 动态对象年龄判定
为了能更好地适应不同程度的内存状况，虚拟机并不是永远地要求对象的年龄必须达到 MaxPretenuringThreshold才能晋升老年代，如果Survivor空间中相同年龄所有对象大小的总和大于Survivor空间的一半，年龄大于或等于改年龄的对象就可以直接进入老年代，无需等到MaxPretenuringThreshold中要求的年龄。
这其实有点类似于负载均衡，轮询是负载均衡的一种，保证每台机器都分得同样的请求。看似很均衡，但每台机的硬件不通，健康状况不同，我们还可以基于每台机接受的请求数，或每台机的响应时间等，来调整我们的负载均衡算法。
5 垃圾回收器
垃圾回收（GC）线程与应用线程保持相对独立，当系统需要执行垃圾回收任务时，先停止工作线程，然后命令 GC 线程工作。以串行模式工作的收集器，称为Serial Collector，即串行收集器；与之相对的是以并行模式工作的收集器，称为Paraller Collector，即并行收集器。
Serial 收集器
串行收集器采用单线程方式进行收集，且在 GC 线程工作时，系统不允许应用线程打扰。此时，应用程序进入暂停状态，即 Stop-the-world。Stop-the-world 暂停时间的长短，是衡量一款收集器性能高低的重要指标。Serial 是针对新生代的垃圾回收器，采用“复制”算法。
ParNew 收集器
并行收集器充分利用了多处理器的优势，采用多个 GC 线程并行收集。可想而知，多条 GC 线程执行显然比只使用一条 GC 线程执行的效率更高。一般来说，与串行收集器相比，在多处理器环境下工作的并行收集器能够极大地缩短 Stop-the-world 时间。ParNew 是针对新生代的垃圾回收器，采用“复制”算法，可以看成是 Serial 的多线程版本
Parallel Scavenge 收集器
Parallel Scavenge 是针对新生代的垃圾回收器，采用“复制”算法，和 ParNew 类似，但更注重吞吐率。在 ParNew 的基础上演化而来的 Parallel Scanvenge 收集器被誉为“吞吐量优先”收集器。吞吐量就是 CPU 用于运行用户代码的时间与 CPU 总消耗时间的比值，即吞吐量 = 运行用户代码时间 /（运行用户代码时间 + 垃圾收集时间）。如虚拟机总运行了 100 分钟，其中垃圾收集花掉 1 分钟，那吞吐量就是99%。
Parallel Scanvenge 收集器在 ParNew 的基础上提供了一组参数，用于配置期望的收集时间或吞吐量，然后以此为目标进行收集。通过 VM 选项可以控制吞吐量的大致范围：
-XX：MaxGCPauseMills：期望收集时间上限，用来控制收集对应用程序停顿的影响。-XX：GCTimeRatio：期望的 GC 时间占总时间的比例，用来控制吞吐量。-XX：UseAdaptiveSizePolicy：自动分代大小调节策略。
但要注意停顿时间与吞吐量这两个目标是相悖的，降低停顿时间的同时也会引起吞吐的降低。因此需要将目标控制在一个合理的范围中。
Serial Old 收集器
Serial Old 是 Serial 收集器的老年代版本，单线程收集器，采用“标记-整理”算法。这个收集器的主要意义也是在于给 Client 模式下的虚拟机使用。
Parallel Old 收集器
Parallel Old 是 Parallel Scanvenge 收集器的老年代版本，多线程收集器，采用“标记-整理”算法。
CMS收集器
CMS（Concurrent Mark Swee）收集器是一种以获取最短回收停顿时间为目标的收集器。CMS 收集器仅作用于老年代的收集，采用“标记-清除”算法，它的运作过程分为 4 个步骤：
- 初始标记（CMS initial mark）
- 并发标记（CMS concurrent mark）
- 重新标记（CMS remark）
- 并发清除（CMS concurrent sweep）
其中，初始标记、重新标记这两个步骤仍然需要 Stop-the-world。初始标记仅仅只是标记一下GC Roots能直接关联到的对象，速度很快，并发标记阶段就是进行GC Roots Tracing的过程，而重新标记阶段则是为了修正并发标记期间因用户程序继续运作而导致标记产生变动的那一部分对象的标记记录，这个阶段的停顿时间一般会比初始阶段稍长一些，但远比并发标记的时间短。
CMS 以流水线方式拆分了收集周期，将耗时长的操作单元保持与应用线程并发执行。只将那些必需 STW 才能执行的操作单元单独拎出来，控制这些单元在恰当的时机运行，并能保证仅需短暂的时间就可以完成。这样，在整个收集周期内，只有两次短暂的暂停（初始标记和重新标记），达到了近似并发的目的。
- CMS 收集器优点：并发收集，低停顿。
- CMS 收集器缺点：
- CMS 收集器对 CPU 资源非常敏感；
- CMS 收集器无法处理浮动垃圾；
- CMS 收集器是基于“标记-清除”算法，该算法的缺点都有。
CMS 收集器之所以能够做到并发，根本原因在于采用基于“标记-清除”的算法并对算法过程进行了细粒度的分解。前面已经介绍过“标记-清除”算法将产生大量的内存碎片这对新生代来说是难以接受的，因此新生代的收集器并未提供 CMS 版本。
G1 收集器
G1（Garbage First）重新定义了堆空间，打破了原有的分代模型，将堆划分为一个个区域。这么做的目的是在进行收集时不必在全堆范围内进行，这是它最显著的特点。区域划分的好处就是带来了停顿时间可预测的收集模型：用户可以指定收集操作在多长时间内完成，即 G1 提供了接近实时的收集特性。G1 与 CMS 的特征对比如下：
| 特征 | G1 | CMS |
|---|---|---|
| 并发和分代 | 是 | 是 |
| 最大化释放堆内存 | 是 | 否 |
| 低延时 | 是 | 是 |
| 吞吐量 | 高 | 低 |
| 可预测性 | 强 | 弱 |
| 新生代和老年代的物理隔离 | 否 | 是 |
| 使用范围 | 新生代和老年代 | 老年代 |
G1 具备如下特点：
- 并行与并发：G1 能充分利用多 CPU、多核环境下的硬件优势，使用多个 CPU 来缩短 Stop-the-world 停顿的时间，部分其他收集器原来需要停顿 Java 线程执行的 GC 操作，G1 收集器仍然可以通过并发的方式让 Java 程序继续运行。
- 分代收集：打破了原有的分代模型，将堆划分为一个个区域。
- 空间整合：与 CMS 的“标记-清除”算法不同，G1 从整体来看是基于“标记-整理”算法实现的收集器，从局部（两个 Region 之间）上来看是基于“复制”算法实现的。但无论如何，这两种算法都意味着 G1 运作期间不会产生内存空间碎片，收集后能提供规整的可用内存。这种特性有利于程序长时间运行，分配大对象时不会因为无法找到连续内存空间而提前触发下一次 GC。
- 可预测的停顿：这是 G1 相对于 CMS 的一个优势，降低停顿时间是 G1 和 CMS 共同的关注点。
在 G1 之前的其他收集器进行收集的范围都是整个新生代或者老年代，而 G1 不再是这样。在堆的结构设计时，G1 打破了以往将收集范围固定在新生代或老年代的模式，G1 将堆分成许多相同大小的区域单元，每个单元称为 Region，Region 是一块地址连续的内存空间，G1 模块的组成如下图所示：
堆内存会被切分成为很多个固定大小的 Region，每个是连续范围的虚拟内存。堆内存中一个 Region 的大小可以通过-XX:G1HeapRegionSize参数指定，其区间最小为 1M、最大为 32M，默认把堆内存按照 2048 份均分。
每个 Region 被标记了 E、S、O 和 H，这些区域在逻辑上被映射为 Eden，Survivor 和老年代。存活的对象从一个区域转移（即复制或移动）到另一个区域，区域被设计为并行收集垃圾，可能会暂停所有应用线程。
如上图所示，区域可以分配到 Eden，Survivor 和老年代。此外，还有第四种类型，被称为巨型区域（Humongous Region）。Humongous 区域是为了那些存储超过 50% 标准 Region 大小的对象而设计的，它用来专门存放巨型对象。如果一个 H 区装不下一个巨型对象，那么 G1 会寻找连续的 H 分区来存储。为了能找到连续的 H 区，有时候不得不启动 Full GC。
G1 收集器之所以能建立可预测的停顿时间模型，是因为它可以有计划地避免在整个 Java 堆中进行全区域的垃圾收集。G1 会通过一个合理的计算模型，计算出每个 Region 的收集成本并量化，这样一来，收集器在给定了“停顿”时间限制的情况下，总是能选择一组恰当的 Region 作为收集目标，让其收集开销满足这个限制条件，以此达到实时收集的目的。
对于打算从 CMS 或者 ParallelOld 收集器迁移过来的应用，按照官方的建议，如果发现符合如下特征，可以考虑更换成 G1 收集器以追求更佳性能：
- 实时数据占用了超过半数的堆空间；
- 对象分配率或“晋升”的速度变化明显；
- 期望消除耗时较长的GC或停顿（超过 0.5 ~ 1 秒）。
G1 收集的运作过程大致如下：
- 初始标记（Initial Marking）：仅仅只是标记一下
GC Roots能直接关联到的对象，并且修改 TAMS（Next Top at Mark Start）的值，让下一阶段用户程序并发运行时，能在正确可用的 Region 中创建新对象，这阶段需要停顿线程，但耗时很短。 - 并发标记（Concurrent Marking）：是从
GC Roots开始堆中对象进行可达性分析，找出存活的对象，这阶段耗时较长，但可与用户程序并发执行。 - 最终标记（Final Marking）：是为了修正并发标记期间因用户程序继续运作而导致标记产生变动的那一部分标记记录，虚拟机将这段时间对象变化记录在线程 Remembered Set Logs 里面，最终标记阶段需要把 Remembered Set Logs 的数据合并到 Remembered Set 中，这阶段需要停顿线程，但是可并行执行。
- 筛选回收（Live Data Counting and Evacuation）：首先对各个 Region 的回收价值和成本进行排序，根据用户所期望的 GC 停顿时间来制定回收计划。这个阶段也可以做到与用户程序一起并发执行，但是因为只回收一部分 Region，时间是用户可控制的，而且停顿用户线程将大幅提高收集效率。
G1 的 GC 模式可以分为两种，分别为：
- Young GC：在分配一般对象（非巨型对象）时，当所有 Eden 区域使用达到最大阀值并且无法申请足够内存时，会触发一次 YoungGC。每次 Young GC 会回收所有 Eden 以及 Survivor 区，并且将存活对象复制到 Old 区以及另一部分的 Survivor 区。
- Mixed GC：当越来越多的对象晋升到老年代时，为了避免堆内存被耗尽，虚拟机会触发一个混合的垃圾收集器，即 Mixed GC，该算法并不是一个 Old GC，除了回收整个新生代，还会回收一部分的老年代，这里需要注意：是一部分老年代，而不是全部老年代，可以选择哪些 Old 区域进行收集，从而可以对垃圾回收的耗时时间进行控制。G1 没有 Full GC概念，需要 Full GC 时，调用 Serial Old GC 进行全堆扫描。
查看 JVM 使用的默认垃圾收集器
在 Mac 终端或者 Windows 的 CMD 执行如下命令：
java -XX:+PrintCommandLineFlags -version
以我的电脑为例，执行结果为：
在此，给出垃圾收集相关的常用参数及其含义：
| 参数 | 含义 |
|---|---|
UseSerialGC |
虚拟机运行在 Client 模式下的默认值，打开次开关后，使用Serial + Serial Old的收集器组合进行内存回收 |
UseParNewGC |
打开次开关后，使用ParNew + Serial Old的收集器组合进行内存回收 |
UseConcMarkSweepGC |
打开次开关后，使用ParNew + CMS + Serial Old的收集器组合进行内存回收，Serial Old收集器将作为 CMS 收集器出现Concurrent Mode Failure失败后的备用收集器使用 |
UseParallelGC |
虚拟机运行在 Server 模式下的默认值，打开此开关后，使用Parallel Scavenge + Serial Old（PS MarkSweep）的收集器组合进行内存回收 |
UseParallelOldGC |
打开此开关后，使用Parallel Scavenge + Parallel Old的收集器组合进行内存回收 |
由此可知，JDK 8 默认打开了UseParallelGC参数，因此使用了Parallel Scavenge + Serial Old的收集器组合进行内存回收。