在前面，我们已经了解了JVM的分代收集，知道JVM垃圾收集在新生代主要采用标记-复制算法，在老年代主要采用标记-清除和标记-整理算法。接下来，我们看一看JDK默认虚拟机HotSpot的一些垃圾收集器的实现。
1、常见垃圾回收器
首先来看一下JDK 11之前全部可用的垃圾收集器。
图中列出了七种垃圾收集器，连线表示可以配合使用，所在区域表示它是属于新生代收集器或是老年代收集器。
这里还标出了垃圾收集器采用的收集算法，G1收集器比较特殊，整体采用标记-整理算法，局部采用标记-复制算法，后面再细讲。
1.1、Serial收集器
Serial收集器是最基础、历史最悠久的收集器。
如同它的名字（串行），它是一个单线程工作的收集器，使用一个处理器或一条收集线程去完成垃圾收集工作。并且进行垃圾收集时，必须暂停其他所有工作线程，直到垃圾收集结束——这就是所谓的“Stop The World”。
Serial/Serial Old收集器的运行过程如图：
1.2、ParNew收集器
ParNew收集器实质上是Serial收集器的多线程并行版本，使用多条线程进行垃圾收集。
ParNew收集器的工作过程如图所示：
这里值得一提的是Par是Parallel（并行）的缩写，但需要注意的是，这个并行（Parallel）仅仅是描述同一时间多条GC线程协同工作，而不是GC线程和用户线程同时运行。ParNew垃圾收集也是需要Stop The World的。
1.3、Parallel Scavenge收集器
Parallel Scavenge收集器是一款新生代收集器，基于标记-复制算法实现，也能够并行收集。和ParNew有些类似，但Parallel Scavenge主要关注的是垃圾收集的吞吐量。
所谓吞吐量指的是运行用户代码的时间与处理器总消耗时间的比值。这个比例越高，证明垃圾收集占整个程序运行的比例越小。
Parallel Scavenge收集器提供了两个参数用于精确控制吞吐量:
-
-XX：MaxGCPauseMillis，最大垃圾回收停顿时间。这个参数的原理是空间换时间，收集器会控制新生代的区域大小，从而尽可能保证回收少于这个最大停顿时间。简单的说就是回收的区域越小，那么耗费的时间也越小。 所以这个参数并不是设置得越小越好。设太小的话，新生代空间会太小，从而更频繁的触发GC。
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-XX：GCTimeRatio，垃圾收集时间与总时间占比。这个是吞吐量的倒数，原理和MaxGCPauseMillis相同。
由于与吞吐量关系密切，Parallel Scavenge收集器也经常被称作“吞吐量优先收集器”。
1.4、Serial Old收集器
Serial Old是Serial收集器的老年代版本，它同样是一个单线程收集器，使用标记-整理算法。
Serial Old收集器的工作过程如图：
1.5、Parallel Old收集器
Parallel Old是Parallel Scavenge收集器的老年代版本，支持多线程并发收集，基于标记-整理算法实现。
1.6、CMS收集器
CMS（Concurrent Mark Sweep）收集器是一种以获取最短回收停顿时间为目标的收集器，同样是老年代的收集齐，采用标记-清除算法。
CMS收集齐的垃圾收集分为四步：
初始标记（CMS initial mark）：单线程运行，需要Stop The World，标记GC Roots能直达的对象。并发标记（（CMS concurrent mark）：无停顿，和用户线程同时运行，从GC Roots直达对象开始遍历整个对象图。重新标记（CMS remark）：多线程运行，需要Stop The World，标记并发标记阶段产生对象。并发清除（CMS concurrent sweep）：无停顿，和用户线程同时运行，清理掉标记阶段标记的死亡的对象。
涉及到了多次标记的过程，这里插入一点
三色抽象的知识。三色抽象用来描述对象在垃圾收集过程中的状态。通常白色代表对象未被扫描到，灰色表示对象被扫描到但未被处理，黑色表示对象及其后代已被处理。在CMS的标记和清除过程中就用到了这种抽象，详细的可以查看参考【5】。
Concurrent Mark Sweep收集器运行示意图如下：
优点：CMS最主要的优点在名字上已经体现出来——并发收集、低停顿。
缺点：CMS同样有三个明显的缺点。
-
Mark Sweep算法会导致内存碎片比较多
-
CMS的并发能力比较依赖于CPU资源，并发回收时垃圾收集线程可能会抢占用户线程的资源，导致用户程序性能下降。
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并发清除阶段，用户线程依然在运行，会产生所谓的理“浮动垃圾”（Floating Garbage），本次垃圾收集无法处理浮动垃圾，必须到下一次垃圾收集才能处理。如果浮动垃圾太多，会触发新的垃圾回收，导致性能降低。
1.7、Garbage First收集器
Garbage First（简称G1）收集器是垃圾收集器的一个颠覆性的产物，它开创了局部收集的设计思路和基于Region的内存布局形式。
虽然G1也仍是遵循分代收集理论设计的，但其堆内存的布局与其他收集器有非常明显的差异。以前的收集器分代是划分新生代、老年代、持久代等。
G1把连续的Java堆划分为多个大小相等的独立区域（Region），每一个Region都可以根据需要，扮演新生代的Eden空间、Survivor空间，或者老年代空间。收集器能够对扮演不同角色的Region采用不同的策略去处理。
这样就避免了收集整个堆，而是按照若干个Region集进行收集，同时维护一个优先级列表，跟踪各个Region回收的“价值，优先收集价值高的Region。
G1收集器的运行过程大致可划分为以下四个步骤：
-
初始标记（initial mark），标记了从GC Root开始直接关联可达的对象。STW（Stop the World）执行。
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并发标记（concurrent marking），和用户线程并发执行，从GC Root开始对堆中对象进行可达性分析，递归扫描整个堆里的对象图，找出要回收的对象、
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最终标记（Remark），STW，标记再并发标记过程中产生的垃圾。
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筛选回收（Live Data Counting And Evacuation），制定回收计划，选择多个Region 构成回收集，把回收集中Region的存活对象复制到空的Region中，再清理掉整个旧 Region的全部空间。需要STW。
相比CMS，G1的优点有很多，可以指定最大停顿时间、分Region的内存布局、按收益动态确定回收集。
只从内存的角度来看，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，但从局部（两个Region 之间）上看又是基于“标记-复制”算法实现，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，垃圾收集完成之后能提供规整的可用内存。
2、前沿垃圾回收器
2.1、ZGC收集器
在JDK 11当中，加入了实验性质的ZGC。它的回收耗时平均不到2毫秒。它是一款低停顿高并发的收集器。
与CMS中的ParNew和G1类似，ZGC也采用标记-复制算法，不过ZGC对该算法做了重大改进：ZGC在标记、转移和重定位阶段几乎都是并发的，这是ZGC实现停顿时间小于10ms目标的最关键原因。
ZGC虽然在JDK 11还处于实验阶段，但由于算法与思想是一个非常大的提升，未来前景相信还是很广阔的。
3、垃圾收集器选择
3.1、收集器选择权衡
垃圾收集器的选择需要权衡的点还是比较多的——例如运行应用的基础设施如何？使用JDK的发行商是什么？等等……
这里简单地列一下上面提到的一些收集器的适用场景：
- Serial ：如果应用程序有一个很小的内存空间（大约100 MB）亦或它在没有停顿时间要求的单线程处理器上运行。
- Parallel：如果优先考虑应用程序的峰值性能，并且没有时间要求要求，或者可以接受1秒或更长的停顿时间。
- CMS/G1：如果响应时间比吞吐量优先级高，亦或垃圾收集暂停必须保持在大约1秒以内。
- ZGC：如果响应时间是高优先级的，亦或堆空间比较大。
3.1、设置垃圾收集器
设置垃圾收集器（组合）的参数如下：
| 新生代 | 老年代 | JVM 参数 |
|---|---|---|
| Incremental | Incremental | -Xincgc |
| Serial | Serial | -XX:+UseSerialGC |
| Parallel Scavenge | Serial | -XX:+UseParallelGC -XX:-UseParallelOldGC |
| Parallel New | Serial | N/A |
| Serial | Parallel Old | N/A |
| Parallel Scavenge | Parallel Old | -XX:+UseParallelGC -XX:+UseParallelOldGC |
| Parallel New | Parallel Old | N/A |
| Serial | CMS | -XX:-UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC |
| Parallel Scavenge | CMS | N/A |
| Parallel New | CMS | -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC |
| G1 | -XX:+UseG1GC |
参考：
【1】：周志朋编著《深入理解Java虚拟机：JVM高级特性与最佳实践》
【2】：《垃圾回收算法手册 自动内存管理的艺术》
【3】：Garbage Collection in Java – What is GC and How it Works in the JVM
