垃圾回收器相关概念

垃圾收集器分类

• 垃圾收集器没有在规范中进行过多的规定，可以由不同的厂商、不同版本的JVM来实现。
• 由于JDK的版本处于高速迭代过程中，因此Java发展至今已经衍生了众多的GC版本。
• 从不同角度分析垃圾收集器，可以将GC分为不同的类型。

1. 按线程数分，可以分为串行垃圾回收器和并行垃圾回收器。
2. 按照工作模式分，可以分为并发式垃圾回收器和独占式垃圾回收器。
3. 按碎片处理方式分，可分为压缩武垃圾回收器和非压缩式垃圾回收器。压缩式垃圾回收器会在回收完成后，对存活对象进行压缩整理，消除回收后的碎片（指针碰撞）。非压缩式的垃圾回收器不进行这步操作（空闲列表）。
4. 按工作的内存区间分，又可分为年轻代垃圾回收器和老年代垃圾回收器。

性能指标

• 吞吐量：运行用户代码的时间占总运行时间的比例(总运行时间：程序的运行时间+内存回收的时间)
• 垃圾收集开销：吞吐量的补数，垃圾收集所用时间与总运行时间的比例。
• 暂停时间：执行垃圾收集时，程序的工作线程被暂停的时间。
• 收集频率：相对于应用程序的执行，收集操作发生的频率。
• 内存占用：Java 堆区所占的内存大小。
• 快速：一个对象从诞生到被回收所经历的时间。

标红的这三者共同构成一个“不可能三角”。三者总体的表现会随着技术进步而越来越好。一款优秀的收集器通常最多同时满足其中的两项。这三项里，暂停时间的重要性日益凸显。因为随着硬件发展，内存占用多些越来越能容忍，硬件性能的提升也有助于降低收集器运行时对应用程序的影响，即提高了吞吐量。而内存的扩大，对延迟反而带来负面效果。简单来说， 主要抓住两点：吞吐量和暂停时间

• 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)。比如: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%。
• 这种情况下，应用程序能容忍较高的暂停时间，因此，高吞吐量的应用程序有更长的时间基准，快速响应是不必考虑的。
• “暂停时间”是指一个时间段内应用程序线程暂停，让G线程执行的状态.例如，GC期间100毫秒的暂停时间意味着在这100毫秒期间内没有应用程序线程是活动的。
• 吞吐量优先，意味着在单位时间内，STW的时间最短： 0.2 + 0.2 = 0.4
• 暂停时间优先，意味着尽可能让单次STW的时间最短： 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 = 0.5
  

高吞吐量较好因为这会让应用程序的最终用户感觉只有应用程序线程在做“生产性”工作。直觉上，吞吐量越高程序运行越快。

低暂停时间(低延迟)较好因为从最终用户的角度来看不管是GC还是其他原因导致一个应用被挂起始终是不好的。这取决于应用程序的类型，有时候甚至短暂的200毫秒暂停都可能打断终端用户体验。因此，具有低的较大暂停时间是非常重要的，特别是对于一个交互式应用程序。

不幸的是”高吞吐量”和”低暂停时间”是-对相互竞争的目标(矛盾)。因为如果选择以吞吐量优先，那么必然需要降低内存回收的执行频率，但是这样会导致GC需要更长的暂停时间来执行内存回收。相反的，如果选择以低延迟优先为原则，那么为了降低每次执行内存回收时的暂停时间，也只能频繁地执行内存回收，但这又引起了年轻代内存的缩减和导致程序吞吐量的下降。

在设计(或使用) Gc算法时，我们必须确定我们的目标:一个GC算法只可能针对两个目标之一(即只专注于较大吞吐量或最小暂停时间)，或尝试找到一个二者的折衷。现在标准：在最大吞吐量优先的情况下，降低停顿时间。

7个经典收集器

垃圾收集器发展史

7个经典收集器与垃圾分代之间的关系图

垃圾收集器的组合关系最新图（jdk14之前），（虚线是jdk8不包括jdk8之前的关系，实线是jdk8之后的关系）

为什么要有很多收集器，一个不够吗?因为Java的使用场景很多，移动端，服务器等。所以就需要针对不同的场景，提供不同的垃圾收集器，提高垃圾收集的性能。
虽然我们会对各个收集器进行比较，但并非为了挑选一个最好的收集器出来。没有一种放之四海皆准、任何场景下都适用的完美收集器存在，更加没有万能的收集器。所以我们选择的只是对具体应用最合适的收集器。

-XX: +PrintCommandLineFlags：查看命令行相关参数(包含使用的垃圾收集器)
使用命令行指令：jinfo-flag 相关垃圾回收器参数进程ID