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1、为何HMaster一般不需调整垃圾回收机制
HMaster 没有处理过重的负载，并且实际的数据服务不经过 HMaster，所以垃圾回收时 HMaster 通常不会产生问题。
2、描述JRE的启发式算法
JRE 在默认情况下会按照一般情况下来估计程序在做什么、怎么创建对象、如何分配堆内存处理数据，这些假设在多数情况下都是对的。JRE能够运用启发式算法，根据运行进程的状况进行调整。设置当启发式的学习调整受限于具体实现时候，JRE 也能够更好地处理某些特殊情况。
3、为何需要调整RegionServer 的垃圾回收机制
JRE的默认算法和启发式学习调整功能不能很好地处理RegionServer。当RegionServer 在写入量过大的负载时候，繁重的负载使得JRE通过对程序行为的各种假设进行内存分配的策略不再有效。
在RegionServer写入数据时，数据会先保存在memstore 中，当大于阈值时候，再写入到磁盘。因为写入的数据是由客户端在不同时间写入的，故而他们占据的Java堆空间很可能是不连续的，会出现孔洞。
4、RegionServer的新生代和老生代的特点比较
新生代大小在128M~512M；老生代大小在几GB。
最初写入的数据会保存在新生代，再刷写到磁盘；当数据刷写到磁盘的速度较慢时候，新生代中的数据停留时间过长，会被移到老生代。
新生代空间可以被迅速回收，对内存管理没有影响；老生代数据量大，回收慢，对内存管理影响大。所以二者需要不同的垃圾回收策略。
5、RegionServer 的JVM 配置解读
-Xmx8g -Xms8g -Xmn128M -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConMarkSweepGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 -verbose:gc -XLoggc:/logs/gc-hostname.log
其中：
-Xmx8g 最大堆内存8g
-Xms8g 初始堆内存设置与最大堆内存一样大。如果Xms设置得比较小，当遇到数据量较大时候，堆内存会迅速增长，当上升到最大又会回落，伸缩堆大小会带来压力。
-Xmn128M 新生代128M。新生代不能过小，否则新生代中的生存周期较长的数据会过早移到老生代，引起老生代产生大量内存碎片；新生代也不能过大，否则回收新生代也会造成太长的时间停顿，影响性能。
-XX:+UseParNewGC 新生代采用 ParallelGC 回收器。ParallelGC 将停止运行Java 进程去清空新生代堆，因为新生代很小，所以停顿的时间也很短，需几百毫秒。
-XX:+UseConMarkSweepGC 老生代采用CMS回收器(Concurrent Mark-Sweep Collector) . CMS 在不停止运行Java进程的情况下异步地完成垃圾回收，CMS会增加CPU的负载，但是可以避免重写老生代堆碎片时候的停顿。老生代回收不可使用 ParallelGC 回收机制，因为老生代的堆空间大，ParallelGC会造成Java进程长时间停顿，使得RegionServer与ZooKeeper的会话超时，该RegionServer会被误认为已经奔溃并会被抛弃。
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 初始占用比为70%的时候开始CMS回收。此值不能太小，否则CMS发生得太频繁。此值不能太大，否则因为CMS需要额外堆内存，会发生堆内存空间不足，导致CMS 失败。
-verbose:gc -XLoggc:/logs/gc-hostname.log 写入日志
串行收集器（Serial Collector） -XX:+UseSerialGC
Serial Collector使用单线程处理所有垃圾回收工作，因为无需多线程交互，所以效率比较高。但是，也无法使用多处理器的优势，所以Serial Collector 适合单处理器机器。当然，此收集器也可以用在小数据量（ 100M ]左右）情况下的多处理器机器上。
多条垃圾收集线程并行，此时用户线程是没有运行的.
--适用情况：“对吞吐量有高要求”，多CPU、对应用响应时间无要求的中、大型应用。举例：后台处理、科学计算。
--缺点：应用响应时间可能较长
并发标记清理收集器（CMS） XX:+UseConcMarkSweepGC
用户线程与垃圾收集线程并发执行，程序在继续运行，而垃圾收集程序运行于另一个个CPU上.
可以保证大部分工作都并发进行（应用不停止），垃圾回收只暂停很少的时间，此收集器适合对响应时间要求比较高的中、大规模应用。使用-XX:+UseConcMarkSweepGC 打开。
-适用情况：“对响应时间有高要求”，多CPU、对应用响应时间有较高要求的中、大型应用。举例：Web服务器/应用服务器、电信交换、集成开发环境。
--缺点：需要消耗更多资源，吞吐量没那么大