关于GC和分代是堆内存管理的两个核心概念，但是实际上JVM规范并没有明确的规定需要采取什么算法，以及何种分代策略进行垃圾回收。不同的JVM实现是不一致的，只考虑最常用的情况: 下面的讨论是以HotSpotVM模型的实现为基础的讨论
如果你去查相关的概念，会看到如下的解释：
GC的基本定义是：JVM对堆内存的垃圾回收操作。常见的算法有标记-清除，标记-复制，标记整理三类。
然后是GC的分代，常规的解释里会说堆内存被分为新生代和老年代，其中新生代又被分为eden和survivor。
然后会告诉你，不同分代对应的垃圾回收算法都有哪些，例如Serial GC， Parallel GC, CMS GC，ZGC。
但实际上，这种描述的因果关系是有问题的。
在GC中，分代的情况不是固定的，不是不同的分代选择了不同的算法，而是不同的算法划定了不同的分代模型。
以分代算法的划分中，以G1算法的出现作为分界点，之前的额Serial,Parallel，CMS算法被称为传统分代算法，他们对于堆内存的划分是我们前文提到的新生代和老年代的划分，不同分代在物理上是连续的。而在G1之后的算法，我们通常称为现代回收算法，他们打破了原有的分代模型设计。
G1算法也不是完全不分代。G1将整个堆划分为多个大小相等的独立Region，每个Region被动态的标记为Eden，Survivor，Old或者Humongous（即大对象）。在逻辑上保留了分代，但是实际物理内存中已经没有前面几种算法的分代模型。
发展到ZGC和Shenandoah，已经完全弱化掉了分代的概念，采用大页面 / Region 化设计。ZGC将堆划分为小页（2MB）、中页（32MB）、大页（按需），通过 “染色指针” 标记对象状态，不严格分代。Shenandoah：堆划分为多个连续 Region，支持并发移动对象，通过 “连接矩阵” 跟踪 Region 间引用，无固定分代。
对于传统GC算法来说，由于分代基本一致，他们其实是可以组合使用的，但这种组合是由JVM给定的组合选项，我们并不能自由选择。
| 组合名称（官方称呼） | 新生代算法 | 老年代算法 | 核心特点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| Serial GC | Serial Copying（串行复制） | Serial Mark-Compact（串行标记 - 整理） | 单线程回收，STW 时间长，内存开销小 | 小型应用、客户端程序（如桌面软件） |
| Parallel GC（吞吐量优先） | Parallel Scavenge（并行复制） | Parallel Mark-Compact（并行标记 - 整理） | 多线程回收，优先提升吞吐量，STW 时间较 Serial 短 | 服务器端、CPU 密集型应用（如数据分析） |
| CMS GC（低延迟优先） | Parallel Scavenge（并行复制） | CMS（并发标记 - 清除） | 新生代并行回收，老年代并发回收（低 STW），但老年代不压缩（有碎片） | 互联网应用、低延迟需求（如电商接口） |
| G1 GC（平衡延迟与吞吐量） | G1 Young GC（Region 复制） | G1 Mixed GC（Region 混合回收） | 打破连续分代，堆划分为 Region；新生代 / 老年代共用 Region 机制，可动态调整回收区域 | 中大型堆（4GB+）、需平衡延迟与吞吐量（如微服务） |
| ZGC / Shenandoah（超低延迟） | 无单独新生代算法（弱化分代） | ZGC/Shenandoah 全局算法 | 完全弱化分代，堆按大页面 / Region 划分；全阶段低并发 STW，支持 TB 级堆 | 超大堆、超低延迟需求（如金融交易、实时计算） |
