文章目录

1. Serial GC（串行收集器）

2. Parallel GC（并行收集器）

3. CMS（Concurrent Mark-Sweep，并发标记 - 清除）

4. G1（Garbage-First，垃圾优先）

5. ZGC（Z Garbage Collector）

6. Shenandoah（ shen-uh-doh-uh ）

特性对比表：

总结：

前言

在 JVM 中，垃圾收集器（GC）的设计目标差异显著，主要体现在吞吐量、延迟、内存支持规模、线程模型等核心特性上。以下是 JVM 中常见 GC 收集器的详细特性对比：

1. Serial GC（串行收集器）

核心目标：单线程环境下的简单高效，专注于低内存占用和实现简洁性。

分代策略：严格分代（新生代 + 老年代）：

新生代：采用复制算法（将内存分为 Eden 区和两个 Survivor 区，存活对象复制到 Survivor）。
老年代：采用标记 - 整理算法（标记存活对象后，将其压缩到内存一端，避免碎片）。

线程模型：单线程执行 GC：GC 过程中只有一个线程工作，且会暂停所有应用线程（STW，Stop-The-World）。

STW 情况：STW 时间较长（随堆大小增加而增加），因为单线程处理所有回收工作。

内存管理：堆内存规模较小（通常 < 1GB），不适合大内存场景。

优点

实现简单，代码量少，内存占用极低（几乎无额外 GC 线程开销）。
无多线程同步成本，在单 CPU 环境下效率较高。

缺点

STW 时间长，无法利用多核 CPU 优势。
不适合大型应用或高并发场景。

适用场景

嵌入式设备、小型命令行工具（如简单脚本）。
单 CPU 环境或内存受限的场景（如物联网设备）。

所有 JDK 版本均支持，JDK 9 后默认不启用，需通过-XX:+UseSerialGC开启。

2. Parallel GC（并行收集器）

核心目标：最大化吞吐量（单位时间内应用程序运行时间占比），适合计算密集型场景。

分代策略：严格分代（新生代 + 老年代）：

新生代：并行复制算法（多线程同时复制存活对象）。
老年代：并行标记 - 整理算法（多线程同时标记和压缩）。

线程模型：多线程并行执行 GC：GC 线程数默认与 CPU 核心数相关（可通过-XX:ParallelGCThreads配置），GC 时仍会 STW，但效率高于 Serial GC。

STW 情况：STW 时间比 Serial GC 短（多线程并行加速），但仍随堆大小增加而显著增长。

内存管理：支持中等堆内存（通常 1GB~10GB），堆过大会导致 STW 时间过长。

优点

吞吐量高（GC 耗时占比低），充分利用多核 CPU。
适合对吞吐量敏感、可接受一定 STW 延迟的场景。

缺点

无法控制 STW 时间（随堆增大而变长），不适合延迟敏感型应用。

适用场景

科学计算、大数据分析（如 Hadoop 离线任务）。
后台批处理任务（对响应时间要求低，注重计算效率）。

JDK 支持

JDK 1.4.2 引入，JDK 5~8 默认 GC（Server 模式），需通过-XX:+UseParallelGC或-XX:+UseParallelOldGC开启。

3. CMS（Concurrent Mark-Sweep，并发标记 - 清除）

核心目标：最小化STW 延迟，适合对响应时间敏感的应用（如 Web 服务）。

分代策略：严格分代（新生代 + 老年代）：

新生代：采用Parallel Scavenge（并行复制，与 Parallel GC 一致）。
老年代：采用并发标记 - 清除算法（不压缩内存，避免整理耗时）。

并发与并行结合：

初始标记、重新标记：STW（单线程 / 多线程快速执行）。
并发标记、并发清除：与应用线程同时运行（多线程 GC）。

工作流程：

初始标记：STW，标记 GC Roots 直接引用的对象（耗时极短）。
并发标记：与应用线程并行，遍历标记所有可达对象（耗时最长，无 STW）。
重新标记：STW，修正并发标记期间因应用线程修改引用导致的标记偏差（耗时短）。
并发清除：与应用线程并行，清除未标记的垃圾对象（无 STW）。

STW 时间极短（仅初始标记和重新标记阶段，通常 < 10ms），但并发阶段会占用 CPU 资源。

内存管理

老年代不压缩，会产生内存碎片（长期运行可能导致大对象无法分配内存，触发 Full GC）。
堆内存不宜过大（通常 < 32GB，否则并发标记阶段耗时过长）。

优点：

低延迟，适合 Web 服务、实时响应系统。
STW 时间短，对用户体验影响小。

缺点：

并发阶段占用 CPU 资源，降低应用吞吐量（约 10%~20%）。
内存碎片严重，需定期通过-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection强制压缩。
对大内存支持差，且实现复杂（易出现内存泄漏风险）。

适用场景

互联网 Web 应用（如电商网站、API 服务）。
对响应时间敏感（如延迟要求 < 100ms）的在线服务。
JDK 5 引入，JDK 9 标记为废弃，JDK 14 正式移除，需通过-XX:+UseConcMarkSweepGC开启（仅老年代使用 CMS）。

4. G1（Garbage-First，垃圾优先）

核心目标：平衡吞吐量与延迟，支持可预测的 STW 时间，适合中大型堆内存场景。

区域化分代（逻辑分代，物理不分隔）：

堆内存划分为 2048 个大小相等的独立区域（Region，1MB~32MB，可配置）。
每个 Region 动态扮演 Eden、Survivor 或老年代角色（根据对象存活时间）。

回收算法：

新生代：复制算法（多线程并行复制存活对象到新 Region）。
老年代：混合回收（优先回收垃圾占比高的 Region，结合标记 - 复制避免碎片）。

并行 + 并发结合：

年轻代回收：多线程并行 STW（类似 Parallel GC）。
混合回收（含老年代）：初始标记（STW）→ 并发标记（与应用线程并行）→ 最终标记（STW）→ 筛选回收（多线程并行 STW，选择垃圾多的 Region 回收）。

STW 情况：通过-XX:MaxGCPauseMillis（默认 200ms）设置目标 STW 时间，G1 会动态调整回收 Region 数量以满足目标，实际 STW 时间通常可控制在 100ms 内。

内存管理

支持中等至大型堆内存（1GB~ 数百 GB），Region 机制使回收更灵活。
通过复制算法减少内存碎片（回收时将存活对象复制到新 Region）。

优点：

兼顾吞吐量和延迟，适用场景广泛。
可预测 STW 时间，适合企业级应用。
内存碎片少，支持动态调整新生代 / 老年代比例。

缺点：

小堆内存场景下效率不如 Serial/Parallel GC（Region 管理有额外开销）。
并发标记阶段仍会占用部分 CPU 资源。

适用场景

企业级服务（如 ERP 系统、电商中台）。
堆内存 10GB~100GB 的中大型应用（需平衡吞吐量和延迟）。

JDK 支持

JDK 7 引入，JDK 9 起成为默认 GC，需通过-XX:+UseG1GC开启（默认启用）。

5. ZGC（Z Garbage Collector）

核心目标：超低延迟（<10ms）+ 超大堆内存支持（TB 级），适合内存密集型、低延迟要求的大型系统。

不分代（所有对象统一管理），但可通过-XX:ZGenerational启用分代模式（JDK 21+）。

回收算法：基于区域化内存（Region 大小动态调整：小 Region 2MB，中 Region 32MB，大 Region 大对象独占），采用三色标记法 + 读屏障：

标记阶段：并发遍历对象引用（无 STW）。
重定位阶段：并发移动存活对象（通过读屏障保证对象访问正确性）。

全并发 + 并行：几乎所有阶段（标记、重定位）与应用线程并发执行，仅初始标记和最终标记有极短 STW（通常 < 1ms）。

STW 情况：STW 时间极短（<10ms，且与堆大小无关），主要来自初始标记和最终标记（各约 1ms）。

内存管理

支持超大堆内存（从 MB 级到 TB 级，如 16TB 堆内存仍能保持低延迟）。
无内存碎片（重定位阶段自动压缩对象）。

优点

延迟极低，适合对响应时间敏感的大型系统。
堆内存支持规模大，无需担心内存碎片。
吞吐量损失小（并发阶段 CPU 占用低）。

缺点

小堆内存场景下，额外开销（如读屏障）可能高于 G1。
分代模式（JDK 21+）仍在优化中，成熟度略低于 G1。

适用场景

大型分布式系统（如分布式数据库、缓存服务）。
内存密集型应用（如大数据实时分析、AI 训练平台）。

JDK 支持

JDK 11 作为实验特性引入，JDK 15 成为正式特性，需通过-XX:+UseZGC开启。

6. Shenandoah（ shen-uh-doh-uh ）

核心目标：低延迟（<10ms）+ 并发整理，与堆大小无关的 STW 时间，适合金融、交易等强实时场景。

不分代（JDK 17 + 支持分代模式），堆内存划分为 Region（类似 G1）。

回收算法：

并发标记 - 并发整理：通过 “转发指针”（每个对象额外存储一个指向新地址的指针）和 “写屏障” 实现并发移动对象，无需 STW 整理。

线程模型：全并发：标记、整理阶段均与应用线程并发执行，仅初始标记和最终标记有极短 STW（<1ms）。

STW 情况：STW 时间仅与存活对象数量相关（与堆大小无关），通常 < 10ms，适合超大堆。

内存管理

支持 TB 级堆内存，无内存碎片（并发整理阶段自动压缩）。
对大对象友好（单独 Region 存储，避免频繁移动）。

优点

延迟稳定（不受堆大小影响），适合金融交易等强实时场景。
并发整理无碎片，内存利用率高。

缺点

实现复杂，依赖 JVM 源码修改（早期仅 Red Hat OpenJDK 支持）。
额外内存开销（转发指针占对象大小的 12.5%）。

适用场景

金融交易系统（如高频交易、支付网关）。
超大内存服务（如 PB 级数据处理节点）。

JDK 支持

JDK 12 作为实验特性引入，JDK 17 成为正式特性，需通过-XX:+UseShenandoahGC开启。

特性对比表：

收集器	核心目标	分代策略	回收算法	线程模型	STW 时间	堆内存支持	适用场景
Serial GC	低内存占用	严格分代	复制（新）+ 标记 - 整理（老）	单线程 STW	长（随堆增大）	<1GB	嵌入式、小型工具
Parallel GC	高吞吐量	严格分代	并行复制 + 并行标记 - 整理	多线程并行 STW	中（比 Serial 短）	1GB~10GB	科学计算、批处理任务
CMS	低延迟	严格分代	并发标记 - 清除（老）	并发 + 并行（部分 STW）	短（<10ms）	<32GB	传统 Web 服务（已淘汰）
G1	平衡吞吐与延迟	区域化分代	复制 + 混合回收	并行 + 并发	可预测（<100ms）	1GB~ 数百 GB	企业级服务、中大型应用
ZGC	超低延迟 + 大内存	可选分代	并发标记 + 重定位	全并发 + 并行	极短（<10ms）	MB~TB 级	大型分布式系统、内存密集型
Shenandoah	低延迟 + 并发整理	可选分代	并发标记 + 并发整理	全并发	极短（<10ms）	MB~TB 级	金融交易、强实时超大内存应用