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1、g1垃圾回收器适用的场景：
一 面向服务端应用，针对具有大内存、多处理器的机器。
在普通大小的堆里表现并不惊喜。
二 最主要的应用是需要低 GC 延迟，并具有大堆的应用程序提供解决方案。
如：在堆大小约 6GB 或更大时，可预测的暂停时间可以低于 0.5秒；（G1 通过每次只清理一部分而不是全部的 Region 的增量式清理来保证每次 GC 停顿时间不会过长）。
三 用来替换掉 JDK1.5 中的 CMS 收集器，在下面的情况时，使用 G1 可能比 CMS 好。
超过 50% 的 Java 堆被活动数据占用
对象分配频率或年代提升频率变化很大
GC停顿时间过长（长于0.5至1秒）
四 HotSpot 垃圾收集器里，除了 G1 以外，其他的垃圾收集器使用内置的 JVM 线程执行 GC 的多线程操作，而 G1 GC 可以采用应用线程承担后台运行的 GC 工作，即当 JVM 的 GC 线程处理速度慢时，系统会调用应用程序线程帮助加速垃圾回收过程。
2、补充
G1为什么能建立可预测的停顿时间模型？
因为它有计划的避免在整个Java堆中进行全区域的垃圾收集。G1跟踪各个Region里面的垃圾堆积的大小，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。这样就保证了在有限的时间内可以获取尽可能高的收集效率。
G1与其他收集器的区别：
其他收集器的工作范围是整个新生代或者老年代、G1收集器的工作范围是整个Java堆。在使用G1收集器时，它将整个Java堆划分为多个大小相等的独立区域（Region）。虽然也保留了新生代、老年代的概念，但新生代和老年代不再是相互隔离的，他们都是一部分Region（不需要连续）的集合。
G1收集器存在的问题：
Region不可能是孤立的，分配在Region中的对象可以与Java堆中的任意对象发生引用关系。在采用可达性分析算法来判断对象是否存活时，得扫描整个Java堆才能保证准确性。其他收集器也存在这种问题（G1更加突出而已）。会导致Minor GC效率下降。
G1收集器是如何解决上述问题的？
采用Remembered Set来避免整堆扫描。G1中每个Region都有一个与之对应的Remembered Set，虚拟机发现程序在对Reference类型进行写操作时，会产生一个Write Barrier暂时中断写操作，检查Reference引用对象是否处于多个Region中（即检查老年代中是否引用了新生代中的对象），如果是，便通过CardTable把相关引用信息记录到被引用对象所属的Region的Remembered Set中。当进行内存回收时，在GC根节点的枚举范围中加入Remembered Set即可保证不对全堆进行扫描也不会有遗漏。