这篇文章主要介绍“JVM垃圾回收器有哪些”，在日常操作中，相信很多人在JVM垃圾回收器有哪些问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”JVM垃圾回收器有哪些”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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常用的7种收集器，其适用的范围如图所示
Serial、ParNew、Parallel Scavenge用于新生代；
CMS、Serial Old、Paralled Old用于老年代。 并且他们相互之间以相对固定的组合使用（具体组合关系如上图）。G1是一个独立的收集器不依赖其他6种收集器。ZGC是目前JDK 11的实验收集器。
下面来看看各个收集器的特性
Serial，是单线程执行垃圾回收的。当需要执行垃圾回收时，程序会暂停一切手上的工作，然后单线程执行垃圾回收。
因为新生代的特点是对象存活率低，所以收集算法用的是复制算法，把新生代存活对象复制到老年代，复制的内容不多，性能较好。
单线程地好处就是减少上下文切换，减少系统资源的开销。但这种方式的缺点也很明显，在GC的过程中，会暂停程序的执行。若GC不是频繁发生，这或许是一个不错的选择，否则将会影响程序的执行性能。 对于新生代来说，区域比较小，停顿时间短，所以比较使用。
ParNew同样用于新生代，是Serial的多线程版本，并且在参数、算法（同样是复制算法）上也完全和Serial相同。
Par是Parallel的缩写，但它的并行仅仅指的是收集多线程并行，并不是收集和原程序可以并行进行。ParNew也是需要暂停程序一切的工作，然后多线程执行垃圾回收。
因为是多线程执行，所以在多CPU下，ParNew效果通常会比Serial好。但如果是单CPU则会因为线程的切换，性能反而更差。
新生代的收集器，同样用的是复制算法，也是并行多线程收集。与ParNew最大的不同，它关注的是垃圾回收的吞吐量。
这里的吞吐量指的是 总时间与垃圾回收时间的比例。这个比例越高，证明垃圾回收占整个程序运行的比例越小。
Parallel Scavenge收集器提供两个参数控制垃圾回收的执行：
-XX:MaxGCPauseMillis，最大垃圾回收停顿时间。这个参数的原理是空间换时间，收集器会控制新生代的区域大小，从而尽可能保证回收少于这个最大停顿时间。简单的说就是回收的区域越小，那么耗费的时间也越小。
所以这个参数并不是设置得越小越好。设太小的话，新生代空间会太小，从而更频繁的触发GC。
-XX:GCTimeRatio，垃圾回收时间与总时间占比。这个是吞吐量的倒数，原理和MaxGCPauseMillis相同。
因为Parallel Scavenge收集器关注的是吞吐量，所以当设置好以上参数的时候，同时不想设置各个区域大小（新生代，老年代等）。可以开启**-XX:UseAdaptiveSizePolicy**参数，让JVM监控收集的性能，动态调整这些区域大小参数。
老年代的收集器，与Serial一样是单线程，不同的是算法用的是标记-整理（Mark-Compact）。
因为老年代里面对象的存活率高，如果依旧是用复制算法，需要复制的内容较多，性能较差。并且在极端情况下，当存活为100%时，没有办法用复制算法。所以需要用Mark-Compact，以有效地避免这些问题。
老年代的收集器，是Parallel Scavenge老年代的版本。其中的算法替换成Mark-Compact。
CMS，Concurrent Mark Sweep，同样是老年代的收集器。它关注的是垃圾回收最短的停顿时间（低停顿），在老年代并不频繁GC的场景下，是比较适用的。
命名中用的是concurrent，而不是parallel，说明这个收集器是有与工作执行并发的能力的。MS则说明算法用的是Mark Sweep算法。
来看看具体地工作原理。CMS整个过程比之前的收集器要复杂，整个过程分为四步：
初始标记（initial mark），单线程执行，需要“Stop The World”，但仅仅把GC Roots的直接关联可达的对象给标记一下，由于直接关联对象比较小，所以这里的速度非常快。
并发标记（concurrent mark），对于初始标记过程所标记的初始标记对象，进行并发追踪标记，此时其他线程仍可以继续工作。此处时间较长，但不停顿。
重新标记（remark），在并发标记的过程中，由于可能还会产生新的垃圾，所以此时需要重新标记新产生的垃圾。此处执行并行标记，与用户线程不并发，所以依然是“Stop The World”，时间比初始时间要长一点。
并发清除（concurrent sweep），并发清除之前所标记的垃圾。其他用户线程仍可以工作，不需要停顿。
由于最耗费时间的并发标记与并发清除阶段都不需要暂停工作，所以整体的回收是低停顿的。
由于CMS以上特性，缺点也是比较明显的，
Mark Sweep算法会导致内存碎片比较多
CMS的并发能力依赖于CPU资源，所以在CPU数少和CPU资源紧张的情况下，性能较差
并发清除阶段，用户线程依然在运行，所以依然会产生新的垃圾，此阶段的垃圾并不会再本次GC中回收，而放到下次。所以GC不能等待内存耗尽的时候才进行GC，这样的话会导致并发清除的时候，用户线程可以了利用的空间不足。所以这里会浪费一些内存空间给用户线程预留。
有人会觉得既然Mark Sweep会造成内存碎片，那么为什么不把算法换成Mark Compact呢？
答案其实很简答，因为当并发清除的时候，用Compact整理内存的话，原来的用户线程使用的内存还怎么用呢？要保证用户线程能继续执行，前提的它运行的资源不受影响嘛。Mark Compact更适合“Stop the World”这种场景下使用。
G1，Garbage First，在JDK 1.7版本正式启用，是当时最前沿的垃圾收集器。G1可以说是CMS的终极改进版，解决了CMS内存碎片、更多的内存空间登问题。虽然流程与CMS比较相似，但底层的原理已是完全不同。
高效益优先。G1会预测垃圾回收的停顿时间，原理是计算老年代对象的效益率，优先回收最大效益的对象。
堆内存结构的不同。以前的收集器分代是划分新生代、老年代、持久代等。
G1则是把内存分为多个大小相同的区域Region，每个Region拥有各自的分代属性，但这些分代不需要连续。
这样的分区可以有效避免内存碎片化问题。
但是这样同样会引申一个新的问题，就是分代的内存不连续，导致在GC搜索垃圾对象的时候需要全盘扫描找出引用内存所在。
为了解决这个问题，G1对于每个Region都维护一个Remembered Set，用于记录对象引用的情况。当GC发生的时候根据Remembered Set的引用情况去搜索。
两种GC模式：
Young GC，关注于所有年轻代的Region，通过控制收集年轻代的Region个数，从而控制GC的回收时间。
Mixed GC，关注于所有年轻代的Region，并且加上通过预测计算最大收益的若干个老年代Region。
整体的执行流程：
初始标记（initial mark），标记了从GC Root开始直接关联可达的对象。STW（Stop the World）执行。
并发标记（concurrent marking），并发标记初始标记的对象，此时用户线程依然可以执行。
最终标记（Remark），STW，标记再并发标记过程中产生的垃圾。
筛选回收（Live Data Counting And Evacuation），评估标记垃圾，根据GC模式回收垃圾。STW执行。
在Region层面上，整体的算法偏向于Mark-Compact。因为是Compact，会影响用户线程执行，所以回收阶段需要STW执行。
在JDK 11当中，加入了实验性质的ZGC。它的回收耗时平均不到2毫秒。它是一款低停顿高并发的收集器。
ZGC几乎在所有地方并发执行的，除了初始标记的是STW的。所以停顿时间几乎就耗费在初始标记上，这部分的实际是非常少的。那么其他阶段是怎么做到可以并发执行的呢？
ZGC主要新增了两项技术，一个是着色指针Colored Pointer，另一个是读屏障Load Barrier。
着色指针Colored Pointer
ZGC利用指针的64位中的几位表示Finalizable、Remapped、Marked1、Marked0（ZGC仅支持64位平台），以标记该指向内存的存储状态。相当于在对象的指针上标注了对象的信息。注意，这里的指针相当于Java术语当中的引用。
在这个被指向的内存发生变化的时候（内存在Compact被移动时），颜色就会发生变化。
在G1的时候就说到过，Compact阶段是需要STW，否则会影响用户线程执行。那么怎么解决这个问题呢？
读屏障Load Barrier 由于着色指针的存在，在程序运行时访问对象的时候，可以轻易知道对象在内存的存储状态（通过指针访问对象），若请求读的内存在被着色了。那么则会触发读屏障。读屏障会更新指针再返回结果，此过程有一定的耗费，从而达到与用户线程并发的效果。
把这两项技术联合下理解，引用R大（RednaxelaFX）的话
与标记对象的传统算法相比，ZGC在指针上做标记，在访问指针时加入Load Barrier（读屏障），比如当对象正被GC移动，指针上的颜色就会不对，这个屏障就会先把指针更新为有效地址再返回，也就是，永远只有单个对象读取时有概率被减速，而不存在为了保持应用与GC一致而粗暴整体的Stop The World。
ZGC虽然目前还在JDK 11还在实验阶段，但由于算法与思想是一个非常大的提升，相信在未来不久会成为主流的GC收集器使用。
到此，关于“JVM垃圾回收器有哪些”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！