HotSpot JVM 有一个稳定强悍的架构, 支持强大的功能与特性, 具备实现高性能和大规模可伸缩性的能力。例如,HotSpot JVM JIT编译器能动态进行优化生成。换句话说,他们运行Java程序时,会针对底层系统架构动态生成高性能的本地机器指令。此外,通过成熟的演进和运行时环境的持续工程,加上多线程垃圾收集器,HotSpot JVM即使实在大型计算机系统上也能获得很高的伸缩性.
2. 何为GC
垃圾回收机制是由垃圾收集器Garbage Collection来实现的，GC是后台一个低优先级的守护进程。在内存中低到一定限度时才会自动运行，因此垃圾回收的时间是不确定的。
3. 何为垃圾Java中那些不可达的对象就会变成垃圾。对象之间的引用可以抽象成树形结构，通过树根（GC Roots）作为起点，从这些树根往下搜索，搜索走过的链称为引用链。当一个对象到GC Roots没有任何引用链相连时，则证明这个对象为可回收的对象。可以作为GC Roots的主要有以下几种：
（1）栈帧中的本地变量表所引用的对象。（2）方法区中类静态属性和常量引用的对象。（3）本地方法栈中JNI（Native方法）引用的对象。4. 典型的垃圾回收算法//垃圾产生的情况举例：
//1.改变对象的引用，如置为null或者指向其他对象
Object obj1 = new Object();
Object obj2 = new Object();
obj1 = obj2; //obj1成为垃圾
obj1 = obj2 = null ; //obj2成为垃圾
在确定了哪些垃圾可以被回收后，垃圾收集器要做的事情就是开始进行垃圾回收，但是这里面涉及到一个问题是：如何高效地进行垃圾回收。下面讨论几种常见的垃圾收集算法。
4.1 Mark-Sweep（标记-清除）算法
标记-清除算法分为两个阶段：标记阶段和清除阶段。标记阶段的任务是标记出所有需要被回收的对象，清除阶段就是回收被标记的对象所占用的空间。标记-清除算法实现起来比较容易，但是有一个比较严重的问题就是容易产生内存碎片，碎片太多可能会导致后续过程中需要为大对象分配空间时无法找到足够的空间而提前触发GC。
4.2 Copying（复制）算法
Copying算法将可用内存按容量划分为大小相等的两块，每次只使用其中的一块。当这一块的内存用完了，就将还存活着的对象复制到另外一块上面，然后再把第一块内存上的空间一次清理掉，这样就不容易出现内存碎片的问题，并且运行高效。但是该算法导致能够使用的内存缩减到原来的一半。而且，该算法的效率跟存活对象的数目多少有很大的关系，如果存活对象很多，那么Copying算法的效率将会大大降低。（这也是为什么后面提到的新生代采用Copying算法）
4.2 Mark-Compact（标记-整理）算法
为了解决Copying算法的缺陷，充分利用内存空间，提出了Mark-Compact算法。该算法标记阶段标记出所有需要被回收的对象，但是在完成标记之后不是直接清理可回收对象，而是将存活的对象都移向一端，然后清理掉端边界以外的所有内存（只留下存活对象）。
4.4 Generational Collection（分代收集）算法
分代收集算法是目前大部分JVM的垃圾收集器采用的算法。它的核心思想是将堆区划分为老年代（Tenured Generation）和新生代（Young Generation），老年代的特点是每次垃圾收集时只有少量对象需要被回收，而新生代的特点是每次垃圾回收时都有大量的对象需要被回收，那么就可以在不同代的采取不同的最适合的收集算法。
目前大部分垃圾收集器对于新生代都采取Copying算法，因为新生代中每次垃圾回收都要回收大部分对象，也就是说需要复制的操作次数较少，该算法效率在新生代也较高。但是实际中并不是按照1：1的比例来划分新生代的空间的，一般来说是将新生代划分为一块较大的Eden空间和两块较小的Survivor空间（比例8：1：1），每次使用Eden空间和其中的一块Survivor空间，当进行回收时，将还存活的对象复制到另一块Survivor空间中，然后清理掉Eden和A空间。在进行了第一次GC之后，使用的便是Eden space和B空间了，下次GC时会将存活对象复制到A空间，如此反复循环。
当对象在Survivor区躲过一次GC的话，其对象年龄便会加1，默认情况下，对象年龄达到15时，就会移动到老年代中。一般来说，大对象会被直接分配到老年代，所谓的大对象是指需要大量连续存储空间的对象，最常见的一种大对象就是大数组，比如：byte[] data = newbyte[4*1024*1024]。
当然分配的规则并不是百分之百固定的，这要取决于当前使用的是哪种垃圾收集器组合和JVM的相关参数。这些搬运工作都是GC完成的，GC不仅负责在Heap中搬运实例，同时负责回收存储空间。
最后，因为每次回收都只回收少量对象，所以老年代一般使用的是标记整理算法。
注意，在方法区中有一个永久代（Permanet Generation），它用来存储class文件、静态对象、方法描述等。对永久代的回收主要回收两部分内容：废弃常量和无用的类。
Minor GC是新生代Copying算法。MinorGC触发条件：
（1）当Eden区满时，触发Minor GC。
Full GC的老年代，采取的Mark-Compact。Full GC触发条件：
（1）调用System.gc时，系统建议执行Full GC，但是不必然执行。
（2）老年代空间不足。
（3）方法区空间不足。
（4）通过Minor GC后进入老年代的平均大小大于老年代的可用内存。
有关查看垃圾回收信息的JVM常见配置方式：
-XX:+PrintGCDetails
最后介绍一下有关堆的JVM常见配置方式：
5. 典型的垃圾回收器-Xss //选置栈内存的大小
-Xms: //初始堆大小
-Xmx: //最大堆大小
-XX:NewSize=n: //设置年轻代大小
-XX:NewRatio=n: //设置年轻代和年老代的比值。比如设置为3，表示年轻代与年老代比值为1：3
-XX:SurvivorRatio=n: //年轻代中Eden区与两个Survivor区的比值。注意Survivor区有两个。比如设置为3，表示Eden：Survivor=3：2，一个Survivor区占整个年轻代的1/5。
-XX:MaxPermSize=n: //设置持久代大小
1.Serial收集器
Serial收集器是最基本、发展历史最悠久的收集器。是单线程的收集器。它在进行垃圾收集时，必须暂停其他所有的工作线程，直到它收集完成。
Serial收集器依然是虚拟机运行在Client模式下默认新生代收集器，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收集器其实就是Serial收集器的多线程版本，除了使用多线程进行垃圾收集之外，其余行为包括Serial收集器可用的所有控制参数、收集算法、Stop The Worl、对象分配规则、回收策略等都与Serial 收集器完全一样。
ParNew收集器是许多运行在Server模式下的虚拟机中首选新生代收集器，其中有一个与性能无关但很重要的原因是，除Serial收集器之外，目前只有ParNew它能与CMS收集器配合工作。
3.Parallel Scavenge（并行回收）收集器
Parallel Scavenge收集器是一个新生代收集器，它也是使用复制算法的收集器，又是并行的多线程收集器
该收集器的目标是达到一个可控制的吞吐量（Throughput）。所谓吞吐量就是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）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，而高吞吐量则可用高效率地利用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收集器提供两个参数用于精确控制吞吐量，分别是控制最大垃圾收起停顿时间的
-XX:MaxGCPauseMillis参数以及直接设置吞吐量大小的-XX:GCTimeRatio参数
Parallel Scavenge收集器还有一个参数：-XX:+UseAdaptiveSizePolicy。这是一个开关参数，当这个参数打开后，就不需要手工指定新生代的大小（-Xmn）、Eden与Survivor区的比例（-XX:SurvivorRatio）、晋升老年代对象年龄（-XX:PretenureSizeThreshold）等细节参数，只需要把基本的内存数据设置好（如-Xmx设置最大堆），然后使用MaxGVPauseMillis参数或GCTimeRation参数给虚拟机设立一个优化目标。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
4.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，使用标记整理算法。这个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，主要两大用途：
（1）在JDK1.5以及之前的版本中与Parallel Scavenge收集器搭配使用
（2）作为CMS收集器的后备预案，在并发收集发生Concurrent Mode Failure时使用
Serial Old收集器的工作工程
5.Parallel Old 收集器
Parallel Old 是Parallel Scavenge收集器的老年代版本，使用多线程和“标记-整理”算法。这个收集器在1.6中才开始提供。
6.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。目前很大一部分的Java应用集中在互联网站或者B/S系统的服务端上，这类应用尤其重视服务器的响应速度，希望系统停顿时间最短，以给用户带来较好的体验。CMS收集器就非常符合这类应用的需求
CMS收集器是基于“标记-清除”算法实现的。它的运作过程相对前面几种收集器来说更复杂一些，整个过程分为4个步骤：
（1）初始标记
（2）并发标记
（3）重新标记
（4）并发清除
其中，初始标记、重新标记这两个步骤仍然需要“Stop The World”.
CMS收集器主要优点：并发收集，低停顿。
CMS三个明显的缺点：
（1）CMS收集器对CPU资源非常敏感。CPU个数少于4个时，CMS对于用户程序的影响就可能变得很大，为了应付这种情况，虚拟机提供了一种称为“增量式并发收集器”的CMS收集器变种。所做的事情和单CPU年代PC机操作系统使用抢占式来模拟多任务机制的思想
（2）CMS收集器无法处理浮动垃圾，可能出现“Concurrent Mode Failure”失败而导致另一次Full GC的产生。在JDK1.5的默认设置下，CMS收集器当老年代使用了68%的空间后就会被激活，这是一个偏保守的设置，如果在应用中蓝年代增长不是太快，可以适当调高参数-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction的值来提高触发百分比，以便降低内存回收次数从而获取更好的性能，在JDK1.6中，CMS收集器的启动阀值已经提升至92%。
（3）CMS是基于“标记-清除”算法实现的收集器，收集结束时会有大量空间碎片产生。空间碎片过多，可能会出现老年代还有很大空间剩余，但是无法找到足够大的连续空间来分配当前对象，不得不提前出发FullGC。为了解决这个问题，CMS收集器提供了一个-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection开关参数（默认就是开启的），用于在CMS收集器顶不住要进行FullGC时开启内存碎片合并整理过程，内存整理的过程是无法并发的，空间碎片问题没有了，但停顿时间变长了。虚拟机设计者还提供了另外一个参数-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction,这个参数是用于设置执行多少次不压缩的Full GC后，跟着来一次带压缩的（默认值为0，标识每次进入Full GC时都进行碎片整理）
7. G1收集器
G1收集器的优势：
（1）并行与并发
（2）分代收集
（3）空间整理 （标记整理算法，复制算法）
（4）可预测的停顿（G1处处理追求低停顿外，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，消耗在垃圾收集上的时间不得超过N毫秒，这几乎已经实现Java（RTSJ）的来及收集器的特征）
使用G1收集器时，Java堆的内存布局是整个规划为多个大小相等的独立区域（Region）,虽然还保留有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，它们都是一部分Region的集合。
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真个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（回收所获取的空间大小以及回收所需要的时间的经验值），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名称的又来）。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量可能高的灰机效率
G1 内存“化整为零”的思路
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一下步骤：
最后介绍一下有关收集器设置的JVM常见配置方式：（1）初始标记
（2）并发标记
（3）最终标记
（4）筛选回收
-XX:+UseSerialGC: //设置串行收集器
-XX:+UseParallelGC: //设置并行收集器
-XX:+UseParalledlOldGC: //设置并行年老代收集器
-XX:+UseConcMarkSweepGC: //设置并发收集器
//并行收集器设置
-XX:ParallelGCThreads=n: //设置并行收集器收集时使用的CPU数，并行收集线程数
-XX:MaxGCPauseMillis=n: //设置并行收集最大暂停时间
-XX:GCTimeRatio=n: //设置垃圾回收时间占程序运行时间的百分比，公式为1/(1+n)
//并发收集器设置
-XX:+CMSIncrementalMode: //设置为增量模式。适用于单CPU情况
-XX:ParallelGCThreads=n: //设置并发收集器年轻代收集方式为并行收集时，使用的CPU数。并行收集线程数