1、面试题目：
在学习垃圾回收之前，简单的看了一下各种面经，问题大概如下：
1、如何判断对象是否需要被回收
2、两个互相引用的对象如何回收
3、四个垃圾回收机制的算法
4、垃圾回收策略，垃圾回收算法的好处，常见的调优方式。
5、内存泄漏的原因，怎么去解决内存泄漏这些问题
6、垃圾回收器在什么时候对什么东西做了什么事？
7、说一下 JVM 的垃圾回收器 CMS G1，G1垃圾回收器和CMS垃圾回收器的区别？
希望通过对本章的学习之后可以很好的回答这些问题。
2、GC垃圾回收介绍
首先我们来看大致流程
如何判断对象是否需要被回收
判断一个对象是否需要被垃圾回收，即判断对象是否存活有两种比较常见的方法：引用计数法与可达性分析算法
1）引用计数法
引用计数方式最基本的形态就是让每个被管理的对象与一个引用计数器关联在一起，该计数器记录着该对象当前被引用的次数，每当创建一个新的引用指向该对象时其计数器就加1，每当指向该对象的引用失效时计数器就减1。当该计数器的值降到0就认为对象死亡。
但是这种方法存在很大的弊端，因此实际情况中一般不使用。例如：一个对象A引用对象B，而对象B也引用对象A，但是除了他们两个互相引用之外再无任何引用。实际上这两个对象已经不可能再被访问，但是因为它们互相引用着对方，导致他们的计数器都不为0，于是引用计数器无法通过垃圾回收器来回收他们。
/**
* testGC()方法执行后会不会被GC？ 不会！！！！
*
* @author TongWei.Chen 2017-09-05 11:15:53
*/
public class ReferenceCountingGC {
public Object instance = null;
public static void testGC() {
//step 1 执行new方法 countA += 1
ReferenceCountingGC objA = new ReferenceCountingGC();
//step 2 countB += 1
ReferenceCountingGC objB = new ReferenceCountingGC();
//相互引用
//step 3 互相引用 countB += 1
objA.instance = objB;
//step 4 countA += 1
objB.instance = objA;
//step 5 不再引用 countA -= 1 countA = 1
objA = null;
//step 6 不再引用 countB -= 1 countB = 1
objB = null;
//假设在这行发生CG，objA和objB是否能被回收？ 不能！！！！
System.gc();
}
public static void main(String[] args) {
testGC();
}
}
很明显， 到最后两个实例都不再用了（都等于null了），但是GC却无法回收，因为引用数不是0，而是1，这就造成了内存泄漏。也很明显，现在虚拟机都不采用此方式。
因此在文章开头两个互相引用的对象回收是不会用这种算法的。 在实际情况中显然A, B对象是会被垃圾回收机制处理掉的。那是因为实际情况中一般都是使用可达性分析算法。
2）可达性分析算法
在主流的商用程序语言中(Java和C#)，都是使用可达性分析算法判断对象是否存活的。这个算法的基本思路就是通过一系列名为GC Roots的对象作为起始点，从这些节点开始向下搜索，搜索所走过的路径称为引用链(Reference Chain)，当一个对象到GC Roots没有任何引用链相连时，则证明此对象是不可用的，下图对象object5, object6, object7虽然有互相关联，但它们到GC Roots是不可达的，所以它们将会判定为是可回收对象。
一般来说，java语言中如下情况的对象可以作为GC Roots：
1、虚拟机栈(栈桢中的本地变量表)中的引用的对象
2、方法区中的类静态属性引用的对象
3、方法区中的常量引用的对象
4、本地方法栈中JNI（Native方法）的引用的对象
另一方面并不是说引用链上引用了对象，这个对象就一定是不可回收的， 也就是说从jdk 1.2开始，垃圾回收器回收对象时，对象的可达性分析需要考虑考虑对象的引用强度，也就是说现在对象的有效性=可达性+引用类型。如果仅仅引用了对象，但引用性很小的话，那么这个对象还是会被回收的。 Java中的引用可以分为强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Weak Reference)、虚引用(Phantom Reference)四种，强引用->软引用->弱引用->虚引用。
强引用： 在代码中普遍使用的，类似Person person=new Person();如果一个对象具有强引用，则无论在什么情况下，GC都不会回收被引用的对象。当内存空间不足时，JAVA虚拟机宁可抛 OutOfMemoryError终止应用程序也不会回收具有强引用的对象。
软引用： 表示一个对象处在有用但非必须的状态， 用SoftReference表示如： SoftReference sr=new SoftReference(person);。如果一个对象具有软引用，在内存空间充足时，GC就不会回收该对象；当内存空间不足时，GC会回收该对象的内存（回收发生在OutOfMemoryError之前）。
弱引用： 用来描述非必须的对象。 用WeakReference表示如： WeakReference sr=new SoftReference(person);它类似软引用，但是强度比软引用更弱一些：弱引用具有更短的生命.GC在扫描的过程中，一旦发现只具有被弱引用关联的对象，都会回收掉被弱引用关联的对象。换言之，无论当前内存是否紧缺，GC都将回收被弱引用关联的对象。
虚引用： 虚引用是最弱的引用关系。虚引用的存在不会对对象的存活造成任何影响，也不能通过虚引用来获得任何对象实例。设置虚引用的唯一目的就是在关联对象被回收时会获得一个系统通知。可以使用PhantomReference类来实现 如 PhantomReference sr=new PhantomReference(person);。
3）判断是否死亡
即便在可达性算法中不可达的对象，也并非是非死不可的，这时候它们暂时处于缓刑阶段，真正宣告一个对象死亡，至少需要两次标记的过程。这就相当于一个被法院判了死缓的罪犯，他还是有两次活命的机会的，第一种如果在执行死刑前立功它还可以减刑就不用死了。假如没有立功，拉去枪毙，但是它在执行枪毙之前还是可以越狱的。如果它越狱成功，也就可以免于一死。
1、首先看它是否有必要执行finalize() ,如果对象没有覆盖finalize()方法，或者finalize()方法已经被虚拟机调用过，虚拟机将两种情况都视为对象是可以保留的。
2、如果这个对象被判定为执行finalize()方法，那这个对象就会被放在一个F-Queue队列中。finalize()是对象逃脱死亡命运的最后一次机会，GC将对F-Queue中的对象进行第二次小规模的标记，如果对象要在finalize()中成功拯救自己，只需要与引用链上的任何一个对象建立关联即可。
4）方法区的回收
方法区的回收分为废弃常量的回收和无用类的卸载。
废弃常量的回收：回收废弃常量与上面所说的堆中对象的回收差不多，没有任何引用的时候回收。
无用类的卸载：类的卸载需要满足三个条件：
- 该类的所有对象都被回收。
- 加载该类的ClassLoader已经被回收。
- 该类对应的java.lang.Class没有在任何地方被引用，无法在任何地方通过反射访问该类。
但是满足这三个条件只是说可以被回收，但是不代表一定被回收，具体是否被回收还要由虚拟机里的一些参数来具体确定。
3、垃圾收集算法
垃圾收集算法主要有以下几种：标记-清除算法（mark-sweep）、复制算法（copying）和标记-整理算法（mark-compact）、分代收集算法
1）标记-清楚算法：
标记-清楚算法的执行过程与名字一样，先标记所有需要回收的对象，在标记完成后统一回收所有被标记的对象。如下图：
缺点：
效率问题：标记和清除两个过程的效率都不高
空间问题：标记清除之后产生大量不连续的内存碎片，空间碎片太多可能会导致以后程序运行过程中需要分配较大对象时，无法找到足够的连续内存而不得不提前触发另一次垃圾收集动作。
2）复制算法：
复制算法是为了解决标记-清除算法的效率问题的，其思想如下：将可用内存的容量分为大小相等的两块，每次只使用其中的一块，当这一块内存使用完了，就把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清理掉。其中保留区域不存储东西，内存整理后将内存重新分配到保留内存上，如下图所示，：
缺点：
- 将内存缩小为了原来的一半，内存利用率低
- 在对象存活率较高的时候就要进行较多的复制操作，效率变低
现代的商业虚拟机都采用这种收集算法来回收新生代，IBM公司的专门研究表明，新生代中对象98%对象是“朝生夕死”的，所以不需要按照1：1的比例来划分内存空间，而是将内存分为较大的Eden空间和两块较小的Survivor空间，每次使用Eden和其中一块Survivor。HotSpot虚拟机中默认Eden和Survivor的大小比例是8：1。
3）标记整理算法：
针对复制算法缺点提出标记整理算法，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，然后直接清理掉边界以外的内存。如下图所示：
4）分代收集算法
目前商用虚拟机都使用“分代收集算法”，所谓分代就是根据对象的生命周期把内存分为几块，一般把Java堆中分为新生代和老年代，这样就可以根据对象的“年龄”选择合适的垃圾回收算法。
- 新生代：“朝生夕死”，存活率低，使用复制算法。
- 老年代：存活率较高，使用“标记-清除”算法或者“标记-整理”算法。
4、内存泄漏
此部分转自链接: https://blog.csdn.net/anxpp/article/details/51325838
由于采用了垃圾回收机制，任何不可达对象（对象不再被引用）都可以由垃圾收集线程回收。因此通常说的Java 内存泄漏其实是指无意识的、非故意的对象引用，或者无意识的对象保持。无意识的对象引用是指代码的开发人员本来已经对对象使用完毕，却因为编码的错误而意外地保存了对该对象的引用（这个引用的存在并不是编码人员的主观意愿），从而使得该对象一直无法被垃圾回收器回收掉，这种本来以为可以释放掉的却最终未能 被释放的空间可以认为是被“泄漏了”。
内存泄漏常见情况：
1）如果长生命周期的对象持有短生命周期的引用，就很可能会出现内存泄露
public class Simple {
Object object;
public void method1(){
object = new Object();
//...其他代码
}
}
这里的object实例，其实我们期望它只作用于method1()方法中，且其他地方不会再用到它，但是，当method1()方法执行完成后，object对象所分配的内存不会马上被认为是可以被释放的对象，只有在Simple类创建的对象被释放后才会被释放，严格的说，这就是一种内存泄露。解决方法就是将object作为method1()方法中的局部变量。当然，如果一定要这么写，可以改为这样：
public class Simple {
Object object;
public void method1(){
object = new Object();
//...其他代码
object = null;
}
}
这样，之前“new Object()”分配的内存，就可以被GC回收。
像上面例子中的情况很容易发生，也是我们最容易忽略并引发内存泄露的情况，解决的原则就是尽量减小对象的作用域（比如android studio中，上面的代码就会发出警告，并给出的建议是将类的成员变量改写为方法内的局部变量）以及手动设置null值。
2）容器使用时的内存泄露
在很多文章中可能看到一个如下内存泄露例子：
Vector v = new Vector();
for (int i = 1; i<100; i++)
{
Object o = new Object();
v.add(o);
o = null;
}
可能很多人一开始并不理解，下面我们将上面的代码完整一下就好理解了：
void method(){
Vector vector = new Vector();
for (int i = 1; i<100; i++)
{
Object object = new Object();
vector.add(object);
object = null;
}
//...对vector的操作
//...与vector无关的其他操作
}
这里内存泄露指的是在对vector操作完成之后，执行下面与vector无关的代码时，如果发生了GC操作，这一系列的object是没法被回收的，而此处的内存泄露可能是短暂的，因为在整个method()方法执行完成后，那些对象还是可以被回收。这里要解决很简单，手动赋值为null即可：
void method(){
Vector vector = new Vector();
for (int i = 1; i<100; i++)
{
Object object = new Object();
vector.add(object);
object = null;
}
//...对v的操作
vector = null;
//...与v无关的其他操作
}
上面Vector已经过时了，不过只是使用老的例子来做内存泄露的介绍。我们使用容器时很容易发生内存泄露，就如上面的例子，不过上例中，容器时方法内的局部变量，造成的内存泄漏影响可能不算很大（但我们也应该避免），但是，如果这个容器作为一个类的成员变量，甚至是一个静态（static）的成员变量时，就要更加注意内存泄露了。
下面也是一种使用容器时可能会发生的错误:
public class CollectionMemory {
public static void main(String s[]){
Set<MyObject> objects = new LinkedHashSet<MyObject>();
objects.add(new MyObject());
objects.add(new MyObject());
objects.add(new MyObject());
System.out.println(objects.size());
while(true){
objects.add(new MyObject());
}
}
}
class MyObject{
//设置默认数组长度为99999更快的发生OutOfMemoryError
List<String> list = new ArrayList<>(99999);
}
运行上面的代码将很快报错：
3
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
at java.util.ArrayList.<init>(ArrayList.java:152)
at com.anxpp.memory.MyObject.<init>(CollectionMemory.java:21)
at com.anxpp.memory.CollectionMemory.main(CollectionMemory.java:16)
如果足够了解Java的容器，上面的错误是不可能发生的。
容器Set只存放唯一的元素，是通过对象的equals()方法来比较的，但是Java中所有类都直接或间接继承至Object类，Object类的equals()方法比较的是对象的地址，上例中，就会一直添加元素直到内存溢出。
所以，上例严格的说是容器的错误使用导致的内存溢出。
就Set而言，remove()方法也是通过equals()方法来删除匹配的元素的，如果一个对象确实提供了正确的equals()方法，但是切记不要在修改这个对象后使用remove(Object o)，这也可能会发生内存泄露。
3) 各种提供了close()方法的对象
比如数据库连接（dataSourse.getConnection()），网络连接(socket)和io连接，以及使用其他框架的时候，除非其显式的调用了其close()方法（或类似方法）将其连接关闭，否则是不会自动被GC回收的。其实原因依然是长生命周期对象持有短生命周期对象的引用。
可能很多人使用过Hibernate，我们操作数据库时，通过SessionFactory获取一个session：
Session session=sessionFactory.openSession();
完成后我们必须调用close()方法关闭：
session.close();
SessionFactory就是一个长生命周期的对象，而session相对是个短生命周期的对象，但是框架这么设计是合理的：它并不清楚我们要使用session到多久，于是只能提供一个方法让我们自己决定何时不再使用。
因为在close()方法调用之前，可能会抛出异常而导致方法不能被调用，我们通常使用try语言，然后再finally语句中执行close()等清理工作：
try{
session=sessionFactory.openSession();
//...其他操作
}finally{
session.close();
}
4）单例模式导致的内存泄露
单例模式，很多时候我们可以把它的生命周期与整个程序的生命周期看做差不多的，所以是一个长生命周期的对象。如果这个对象持有其他对象的引用，也很容易发生内存泄露。
5）内部类和外部模块的引用
其实原理依然是一样的，只是出现的方式不一样而已。
6）与清理相关的方法
本节主要谈论gc()和finalize()方法。
gc()
对于程序员来说，GC基本是透明的，不可见的。运行GC的函数是System.gc()，调用后启动垃圾回收器开始清理。
但是根据Java语言规范定义， 该函数不保证JVM的垃圾收集器一定会执行。因为，不同的JVM实现者可能使用不同的算法管理GC。通常，GC的线程的优先级别较低。
JVM调用GC的策略也有很多种，有的是内存使用到达一定程度时，GC才开始工作，也有定时执行的，有的是平缓执行GC，有的是中断式执行GC。但通常来说，我们不需要关心这些。除非在一些特定的场合，GC的执行影响应用程序的性能，例如对于基于Web的实时系统，如网络游戏等，用户不希望GC突然中断应用程序执行而进行垃圾回收，那么我们需要调整GC的参数，让GC能够通过平缓的方式释放内存，例如将垃圾回收分解为一系列的小步骤执行，Sun提供的HotSpot JVM就支持这一特性。
finalize()
finalize()是Object类中的方法。
了解C++的都知道有个析构函数，但是注意，finalize()绝不等于C++中的析构函数。
Java编程思想中是这么解释的：一旦GC准备好释放对象所占用的的存储空间，将先调用其finalize()方法，并在下一次GC回收动作发生时，才会真正回收对象占用的内存，所以一些清理工作，我们可以放到finalize()中。
该方法的一个重要的用途是：当在java中调用非java代码（如c和c++）时，在这些非java代码中可能会用到相应的申请内存的操作（如c的malloc()函数），而在这些非java代码中并没有有效的释放这些内存，就可以使用finalize()方法，并在里面调用本地方法的free()等函数。
所以finalize()并不适合用作普通的清理工作。
不过有时候，该方法也有一定的用处：
如果存在一系列对象，对象中有一个状态为false，如果我们已经处理过这个对象，状态会变为true，为了避免有被遗漏而没有处理的对象，就可以使用finalize()方法：
class MyObject{
boolean state = false;
public void deal(){
//...一些处理操作
state = true;
}
@Override
protected void finalize(){
if(!state){
System.out.println("ERROR:" + "对象未处理！");
}
}
//...
}
但是从很多方面了解，该方法都是被推荐不要使用的，并被认为是多余的。
5、垃圾回收
如果说收集算法是内存回收的方法论，那么垃圾收集器就是内存回收的具体实现。Java虚拟机规范中对垃圾收集器应该如何实现并没有任何规定，因此不同的厂商、版本的虚拟机所提供的垃圾收集器都可能会有很大差别，并且一般都会提供参数供用户根据自己的应用特点和要求组合出各个年代所使用的收集器。接下来讨论的收集器基于JDK1.7 Update 14 之后的HotSpot虚拟机（在此版本中正式提供了商用的G1收集器，之前G1仍处于实验状态），该虚拟机包含的所有收集器如下图所示：
上图展示了7种作用于不同分代的收集器，如果两个收集器之间存在连线，就说明它们可以搭配使用。虚拟机所处的区域，则表示它是属于新生代收集器还是老年代收集器。Hotspot实现了如此多的收集器，正是因为目前并无完美的收集器出现，只是选择对具体应用最适合的收集器。
新生代收集器
1）serial 收集器
Serial（串行）收集器是最基本、发展历史最悠久的收集器，它是采用复制算法的新生代收集器，曾经（JDK 1.3.1之前）是虚拟机新生代收集的唯一选择。它是一个单线程收集器，只会使用一个CPU或一条收集线程去完成垃圾收集工作，更重要的是它在进行垃圾收集时，必须暂停其他所有的工作线程，直至Serial收集器收集结束为止（“Stop The World”）。这项工作是由虚拟机在后台自动发起和自动完成的，在用户不可见的情况下把用户正常工作的线程全部停掉，这对很多应用来说是难以接收的。
下图展示了Serial 收集器（老年代采用Serial Old收集器）的运行过程：
为了消除或减少工作线程因内存回收而导致的停顿，HotSpot虚拟机开发团队在JDK 1.3之后的Java发展历程中研发出了各种其他的优秀收集器，这些将在稍后介绍。但是这些收集器的诞生并不意味着Serial收集器已经“老而无用”，实际上到现在为止，它依然是HotSpot虚拟机运行在Client模式下的默认的新生代收集器。它也有着优于其他收集器的地方：简单而高效（与其他收集器的单线程相比），对于限定单个CPU的环境来说，Serial收集器由于没有线程交互的开销，专心做垃圾收集自然可以获得更高的单线程收集效率。
在用户的桌面应用场景中，分配给虚拟机管理的内存一般不会很大，收集几十兆甚至一两百兆的新生代（仅仅是新生代使用的内存，桌面应用基本不会再大了），停顿时间完全可以控制在几十毫秒最多一百毫秒以内，只要不频繁发生，这点停顿时间可以接收。所以，Serial收集器对于运行在Client模式下的虚拟机来说是一个很好的选择。
2）ParNew 收集器
ParNew收集器就是Serial收集器的多线程版本，它也是一个新生代收集器。除了使用多线程进行垃圾收集外，其余行为包括Serial收集器可用的所有控制参数、收集算法（复制算法）、Stop The World、对象分配规则、回收策略等与Serial收集器完全相同，两者共用了相当多的代码。
ParNew收集器的工作过程如下图（老年代采用Serial Old收集器）：
ParNew收集器除了使用多线程收集外，其他与Serial收集器相比并无太多创新之处，但它却是许多运行在Server模式下的虚拟机中首选的新生代收集器，其中有一个与性能无关的重要原因是，除了Serial收集器外，目前只有它能和CMS收集器（Concurrent Mark Sweep）配合工作，CMS收集器是JDK 1.5推出的一个具有划时代意义的收集器，具体内容将在稍后进行介绍。
ParNew 收集器在单CPU的环境中绝对不会有比Serial收集器有更好的效果，甚至由于存在线程交互的开销，该收集器在通过超线程技术实现的两个CPU的环境中都不能百分之百地保证可以超越。**在多CPU环境下，随着CPU的数量增加，它对于GC时系统资源的有效利用是很有好处的。**它默认开启的收集线程数与CPU的数量相同，在CPU非常多的情况下可使用-XX:ParallerGCThreads参数设置。
3）Parallel Scavenge 收集器
Parallel Scavenge收集器也是一个并行的多线程新生代收集器，它也使用复制算法。Parallel Scavenge收集器的特点是它的关注点与其他收集器不同，CMS等收集器的关注点是尽可能缩短垃圾收集时用户线程的停顿时间，而Parallel Scavenge收集器的目标是达到一个可控制的吞吐量（Throughput）。
停顿时间越短就越适合需要与用户交互的程序，良好的响应速度能提升用户体验。而高吞吐量则可以高效率地利用CPU时间，尽快完成程序的运算任务，主要适合在后台运算而不需要太多交互的任务。
Parallel Scavenge收集器除了会显而易见地提供可以精确控制吞吐量的参数，还提供了一个参数-XX:+UseAdaptiveSizePolicy，这是一个开关参数，打开参数后，就不需要手工指定新生代的大小（-Xmn）、Eden和Survivor区的比例（-XX:SurvivorRatio）、晋升老年代对象年龄（-XX:PretenureSizeThreshold）等细节参数了，虚拟机会根据当前系统的运行情况收集性能监控信息，动态调整这些参数以提供最合适的停顿时间或者最大的吞吐量，这种方式称为GC自适应的调节策略（GC Ergonomics）。自适应调节策略也是Parallel Scavenge收集器与ParNew收集器的一个重要区别。
另外值得注意的一点是，Parallel Scavenge收集器无法与CMS收集器配合使用，所以在JDK 1.6推出Parallel Old之前，如果新生代选择Parallel Scavenge收集器，老年代只有Serial Old收集器能与之配合使用。
老年代收集器
1）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”（Mark-Compact）算法。
此收集器的主要意义也是在于给Client模式下的虚拟机使用。如果在Server模式下，它还有两大用途：
- 在JDK1.5 以及之前版本（Parallel Old诞生以前）中与Parallel Scavenge收集器搭配使用。
- 作为CMS收集器的后备预案，在并发收集发生Concurrent Mode Failure时使用。
它的工作流程与Serial收集器相同，这里再次给出Serial/Serial Old配合使用的工作流程图：
2）Parallel Old收集器
Parallel Old收集器是Parallel Scavenge收集器的老年代版本，使用多线程和“标记-整理”算法。前面已经提到过，这个收集器是在JDK 1.6中才开始提供的，在此之前，如果新生代选择了Parallel Scavenge收集器，老年代除了Serial Old以外别无选择，所以在Parallel Old诞生以后，“吞吐量优先”收集器终于有了比较名副其实的应用组合，在注重吞吐量以及CPU资源敏感的场合，都可以优先考虑Parallel Scavenge加Parallel Old收集器。Parallel Old收集器的工作流程与Parallel Scavenge相同，这里给出Parallel Scavenge/Parallel Old收集器配合使用的流程图：
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，它非常符合那些集中在互联网站或者B/S系统的服务端上的Java应用，这些应用都非常重视服务的响应速度。从名字上（“Mark Sweep”）就可以看出它是基于“标记-清除”算法实现的。
CMS收集器工作的整个流程分为以下4个步骤：
- 初始标记（CMS initial mark）：仅仅只是标记一下GC Roots能直接关联到的对象，速度很快，需要“Stop The
World”。 - 并发标记（CMS concurrent mark）：进行GC Roots Tracing的过程，在整个过程中耗时最长。
- 重新标记（CMS remark）：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标记阶段稍长一些，但远比并发标记的时间短。此阶段也需要“Stop The World”。
- 并发清除（CMS concurrent sweep） : 由于整个过程中耗时最长的并发标记和并发清除过程收集器线程都可以与用户线程一起工作，所以，从总体上来说，CMS收集器的内存回收过程是与用户线程一起并发执行的。通过下图可以比较清楚地看到CMS收集器的运作步骤中并发和需要停顿的时间：
优点
CMS是一款优秀的收集器，它的主要优点在名字上已经体现出来了：并发收集、低停顿，因此CMS收集器也被称为并发低停顿收集器（Concurrent Low Pause Collector）。
缺点
- 对CPU资源非常敏感 其实，面向并发设计的程序都对CPU资源比较敏感。在并发阶段，它虽然不会导致用户线程停顿，但会因为占用了一部分线程（或者说CPU资源）而导致应用程序变慢，总吞吐量会降低。CMS默认启动的回收线程数是（CPU数量+3）/4，也就是当CPU在4个以上时，并发回收时垃圾收集线程不少于25%的CPU资源，并且随着CPU数量的增加而下降。但是当CPU不足4个时（比如2个），CMS对用户程序的影响就可能变得很大，如果本来CPU负载就比较大，还要分出一半的运算能力去执行收集器线程，就可能导致用户程序的执行速度忽然降低了50%，其实也让人无法接受。
- 无法处理浮动垃圾（Floating Garbage） 可能出现“Concurrent Mode Failure”失败而导致另一次Full GC的产生。由于CMS并发清理阶段用户线程还在运行着，伴随程序运行自然就还会有新的垃圾不断产生。这一部分垃圾出现在标记过程之后，CMS无法再当次收集中处理掉它们，只好留待下一次GC时再清理掉。这一部分垃圾就被称为“浮动垃圾”。也是由于在垃圾收集阶段用户线程还需要运行，那也就还需要预留有足够的内存空间给用户线程使用，因此CMS收集器不能像其他收集器那样等到老年代几乎完全被填满了再进行收集，需要预留一部分空间提供并发收集时的程序运作使用。
- 标记-清除算法导致的空间碎片 CMS是一款基于“标记-清除”算法实现的收集器，这意味着收集结束时会有大量空间碎片产生。空间碎片过多时，将会给大对象分配带来很大麻烦，往往出现老年代空间剩余，但无法找到足够大连续空间来分配当前对象。
G1收集器
G1（Garbage-First）收集器是当今收集器技术发展最前沿的成果之一，它是一款面向服务端应用的垃圾收集器，HotSpot开发团队赋予它的使命是（在比较长期的）未来可以替换掉JDK 1.5中发布的CMS收集器。与其他GC收集器相比，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”停顿时间，部分其他收集器原本需要停顿Java线程执行的GC动作，G1收集器仍然可以通过并发的方式让Java程序继续执行。
-
分代收集 与其他收集器一样，分代概念在G1中依然得以保留。虽然G1可以不需要其他收集器配合就能独立管理整个GC堆，但它能够采用不同方式去处理新创建的对象和已存活一段时间、熬过多次GC的旧对象来获取更好的收集效果。
-
空间整合 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。这意味着G1运行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。此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CMS的一大优势，降低停顿时间是G1和CMS共同的关注点，但G1除了降低停顿外，还能建立可预测的停顿时间模型，能让使用者明确指定在一个长度为M毫秒的时间片段内，消耗在GC上的时间不得超过N毫秒，这几乎已经是实时Java（RTSJ）的垃圾收集器的特征了。
横跨整个堆内存
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生代，而G1不再是这样。G1在使用时，Java堆的内存布局与其他收集器有很大区别，它将整个Java堆划分为多个大小相等的独立区域（Region），虽然还保留新生代和老年代的概念，但新生代和老年代不再是物理隔离的了，而都是一部分Region（不需要连续）的集合。
建立可预测的时间模型
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跟踪各个Region里面的垃圾堆积的价值大小（回收所获得的空间大小以及回收所需时间的经验值），在后台维护一个优先列表，每次根据允许的收集时间，优先回收价值最大的Region（这也就是Garbage-First名称的来由）。这种使用Region划分内存空间以及有优先级的区域回收方式，保证了G1收集器在有限的时间内可以获取尽可能高的收集效率。
避免全堆扫描——Remembered Set
G1把Java堆分为多个Region，就是“化整为零”。但是Region不可能是孤立的，一个对象分配在某个Region中，可以与整个Java堆任意的对象发生引用关系。在做可达性分析确定对象是否存活的时候，需要扫描整个Java堆才能保证准确性，这显然是对GC效率的极大伤害。
为了避免全堆扫描的发生，虚拟机为G1中每个Region维护了一个与之对应的Remembered Set。虚拟机发现程序在对Reference类型的数据进行写操作时，会产生一个Write Barrier暂时中断写操作，检查Reference引用的对象是否处于不同的Region之中（在分代的例子中就是检查是否老年代中的对象引用了新生代中的对象），如果是，便通过CardTable把相关引用信息记录到被引用对象所属的Region的Remembered Set之中。当进行内存回收时，在GC根节点的枚举范围中加入Remembered Set即可保证不对全堆扫描也不会有遗漏。
如果不计算维护Remembered Set的操作，G1收集器的运作大致可划分为以下几个步骤：
- 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（Nest Top Mark Start）的值，让下一阶段用户程序并发运行时，能在正确可以的Region中创建对象，此阶段需要停顿线程，但耗时很短。
- 并发标记（Concurrent Marking） 从GC Root 开始对堆中对象进行可达性分析，找到存活对象，此阶段耗时较长，但可与用户程序并发执行。
- 最终标记（Final Marking） 为了修正在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的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中的回收价值和成本进行排序，根据用户所期望的GC 停顿是时间来制定回收计划。此阶段其实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度提高收集效率。
通过下图可以比较清楚地看到G1收集器的运作步骤中并发和需要停顿的阶段（Safepoint处）：
总结：
