cms标记整理（cms重新标记的作用）

CMS,G1和ZGC

G1：相较 CMS，G1 的停顿更稳定，但最大停顿时间不一定更短，吞吐量略低于 CMS/Parallel。G1 的分区机制使其能够避免碎片，适合混合型业务。ZGC：几乎全并发，GC 不影响用户线程，支持 TB 级内存，但最大吞吐量略低。ZGC 的彩色指针和读屏障技术使其能够实现亚毫秒级别的 GC 停顿。

G1是一种整堆回收算法，采用分区管理、混合回收、标记复制与标记整理清除等策略，具有可预测的STW时长和高效率。ZGC是一种低延迟、高吞吐量的垃圾回收器，不分代、全量标记与部分回收相结合，停顿时间极短且几乎不受限于内存大小。

ParNew/Parallel Scavenge/Parallel Old：多线程并行收集，注重吞吐量。CMS：并发标记清除，减少停顿时间，但易产生碎片。G1：面向服务端，分Region管理，优先回收垃圾多的区域。ZGC：基于染色指针技术，实现低延迟（10ms）。G1收集器 两大阶段：并发标记（识别垃圾）和对象拷贝（整理存活对象）。

CMS GC旨在减少GC停顿时间，采用并发标记清除算法，特别适合对响应时间有严格要求的应用。 **G1垃圾回收器（Garbage-First GC）G1 GC将堆内存划分为多个区域，采用全局标记压缩算法，旨在提供高吞吐量和低停顿时间的综合性能。

4-垃圾收集器ParNew&CMS与底层三色标记算法详解

1、ParNew垃圾收集器：特点：ParNew是Serial收集器的多线程版本，主要用于新生代。它是Server模式下的首选新生代收集器，常与CMS收集器配合使用。优势：通过多线程并行回收，提高了垃圾收集的效率，减少了停顿时间。CMS垃圾收集器：特点：CMS是一种老年代收集器，以低停顿为目标，采用并发标记清除算法。

2、ParNew和CMS组合常用于大型电商系统，其中，ParNew负责年轻代，CMS处理老年代，通过调整参数如内存分配和阈值，优化系统性能，降低全GC触发频率。三色标记算法是CMS收集器的核心，通过黑色、灰色和白色标记对象状态，保证并发标记的准确性。

3、ParNew是JVM中一种适用于年轻代的垃圾收集器，它基于标记复制算法，并与分代收集理论紧密相连。以下是关于ParNew垃圾收集器的详细分析：工作原理：ParNew垃圾收集器通过可达性分析标记存活对象。然后，它将存活的对象复制到备用区域，完成垃圾回收过程。

4、工作线程：ParNew收集器是基于串行收集器Serial的多线程版本。它使用多个线程并行地进行垃圾回收，可以充分利用多核处理器的优势。而Parallel收集器是一个完全并行的垃圾收集器，所有的垃圾回收工作都由多个线程并行执行。

一篇文章彻底搞懂CMS与G1

CMS收集器关注的是垃圾回收的最短停顿时间（低停顿），适用于老年代并不频繁GC的场景。G1收集器 G1收集器的内存结构完全区别于CMS，弱化了CMS原有的分代模型，将堆内存划分成一个个Region（1MB~32MB，默认2048个分区）。这样做的目的是在进行收集时不必在全堆范围内进行。

-XX：CMSInitiatingOccupancyFraction 表示触发 CMS GC 的老年代使用阈值，一般设置为 70~80（百分比），设置太小会增加 CMS GC 发现的频率，设置太大可能会导致并发模式失败或晋升失败。默认为 -1，表示 CMS GC 会由 JVM 自动触发。

Serial 收集器是单线程收集器，适用于单核 CPU 环境；Parallel Scavenge 收集器和 Parallel Old 收集器是多线程收集器，追求高吞吐量；CMS 收集器是一种并发收集器，以获取最短回收停顿时间为目标；G1 收集器是一种面向服务端应用的垃圾收集器，它将堆内存划分为多个区域，优先回收价值最大的区域。

g1和cms对比

1、G1：相较 CMS，G1 的停顿更稳定，但最大停顿时间不一定更短，吞吐量略低于 CMS/Parallel。G1 的分区机制使其能够避免碎片，适合混合型业务。ZGC：几乎全并发，GC 不影响用户线程，支持 TB 级内存，但最大吞吐量略低。ZGC 的彩色指针和读屏障技术使其能够实现亚毫秒级别的 GC 停顿。

2、G1：相比之下，G1 垃圾收集器对 CPU 的要求相对较低。它能够在保证一定性能的同时，更加合理地利用 CPU 资源。内存段大小要求 G1：G1 垃圾收集器将内存划分成多个区域（Region），这要求对内段的大小有一定的要求。然而，由于 G1 的灵活性和高效性，这种要求通常是可以接受的。

3、在小内存应用中，CMS可能更适合，因为G1的算法相对复杂，可能在小内存环境中表现不佳。总结 G1和CMS都是高效的垃圾收集器，但各自具有不同的特点和适用场景。G1收集器通过并发执行、并行处理和可预测的停顿时间模型，提供了更好的性能和可控性，适合内存稍大、需要低延迟和高吞吐量的服务端应用。