今日内容
了解什么是垃圾回收
掌握垃圾会回收的常见算法
学习串行、并行、并发、 G1垃圾收集器
学习 GC日志的可视化查看
一、什么是垃圾(对象)回收？
程序的运行必然需要申请内存资源（如对象），有用的资源仍然可以继续用，而对于无效的对象资源如果不及时处理(释放内存资源)就会一直占有内存资源，最终将导致内存溢出，所以对内存资源的管理是非常重要了。
垃圾回收在java开发过程中是非常重要的，虽然由JCM自动完成垃圾回收，只有了解了垃圾回收的机制才能优化应用。
1、C/C++语言的垃圾回收
在C/C++语言中，没有自动垃圾回收机制，是通过new关键字申请内存资源，通过delete关键字释放内存资源。
如果，程序员在某些位置没有写delete进行释放，那么申请的对象将一直占用内存资源，最终可能会导致内存溢出。
2、Java语言的垃圾回收
为了让程序员更专注于代码的实现，而不用过多的考虑内存释放的问题，所以，在Java语言中，有了自动的垃圾回收机制，也就是我们熟悉的GC。
有了垃圾回收机制后，程序员只需要关心内存的申请即可，内存的释放由系统自动识别完成。
换句话说，自动的垃圾回收的算法就会变得非常重要了，如果因为算法的不合理，导致内存资源一直没有释放，同样也可能会导致内存溢出的。
当然，除了Java语言，C#、Python等语言也都有自动的垃圾回收机制。
二、垃圾回收的常见算法
自动化的管理内存资源，垃圾回收机制必须要有一套算法来进行计算，哪些是有效的对象，哪些是无效的对象，对于无效的对象就要进行回收处理。
常见的垃圾回收算法有：引用计数法、标记清除法、标记压缩法、复制算法、分代算法等。
1、引用计数法（无法解决循环引用）
引用计数是历史最悠久的一种算法，最早George E. Collins在1960的时候首次提出，50年后的今天，该算法依然被很多编程语言使用。
引用：在A对象中定义了B对象作为一个属性，那么A引用B。
1）、原理
假设有一个对象A，任何一个对象对A的引用，那么对象A的引用计数器+1，当引用失败时（即引用A的对象被垃圾回收了），对象A的引用计数器就-1，如果对象A的计数器的值为0，就说明对象A没有引用了，可以被回收。
2）、优缺点
优点：
（1）、实时性较高，无需等到内存不够的时候，才开始回收，运行时根据对象的计数器是否为0，就可以直接回收，而不是等到内存不够用的时候进行回收。
（2）、在垃圾回收过程中，应用无需挂起。如果申请内存时，内存不足，则立刻报outofmember 错误。
（3）、区域性，更新对象的计数器时，只是影响到该对象，不会扫描全部对象。
应用挂起：就是该程序并没有处于运行状态，但也没有被结束执行状态，只是暂时冻结的一种特殊状态。休眠，需要你去唤醒它，这样它才正常运行。即停止执行，等待唤醒。
缺点：
（1）、每次对象被引用时，都需要去更新计数器，有一点时间开销。
（2）、浪费 CPU资源，即使内存够用，仍然在运行时进行计数器的统计。
（3）、无法解决循环引用问题。（最致命的缺点）。
什么是循环引用？
class TestA{ public TestB b; // 在A对象中定义了B对象作为一个属性，那么A引用B。 } class TestB{ public TestA a; // B对象引用A对象 } public class Main{ public static void main(String[] args){ A a = new A(); // new了一个A对象，A对象中有一个B的引用,此时b对象的值为null B b = new B(); // new了一个B对象，B对象中有一个A的引用，此时a对象的值为null a.b=b; // 把b对象引用到a中 b.a=a; // 把a对象引用到b中 a = null; // 将a设置为null,即a对象不作引用，指向null， b = null; // b对象指向null } }
虽然a和b都为null，可以被回收了，但是垃圾回收时，回收a，发现a中引用了b，即对象b的引用计数器不为0，回收b，发现b中引用了a，即对象a的引用计数器不为0，其实是可以被回收的对象，由于a和b存在循环引用，这样a和b永远都不会被回收。
java中不能使用这种算法。
2、标记清除法（内存碎片化严重）
解决循环应用的问题。
标记清除算法，是将垃圾回收分为2个阶段，分别是标记mark和清除sweep。
标记（Mark）：从根节点开始标记引用的对象。
清除（sweep）：未被标记引用的对象就是垃圾对象，可以被清理。
1）、原理
这张图代表的是程序运行期间所有对象的状态，它们的标志位全部是 0（也就是未标记，以下默认0就是未标记，1为已标记），假设这会儿有效内存空间耗尽了，JVM将会停止应用程序的运行（暂停工作的线程）并开启GC线程，然后开始进行标记工作，按照根搜索算法，标记完以后，对象的状态如下图。
为什么不能应用程序边运行边进行标记呢？因为标记时要遍历jvm中所有的对象，假设程序在不断的运行，对象在不断的产生，就没有办法从头开始梳理对象之间的引用关系，这样的话就会导致标记是不准确的，在清除时也会导致清除不准确。所以标记的时候必须暂停应用程序。
可以看到，按照根搜索算法，所有从 root对象可达的对象就被标记为了存活的对象，否则为垃圾对象，此时已经完成了第一阶段标记。接下来，就要执行第二阶段清除了，那么清除完以后，剩下的对象以及对象的状态如下图所示。
可以看到，没有被标记的对象将会回收清除掉，而被标记的对象将会留下，并且会将标记位重新归0。接下来就不用说了，唤醒停止的程序线程，让程序继续运行即可。
2）、优缺点
可以看到，标记清除算法解决了引用计数算法中的循环引用的问题，没有从root节点引用的对象都会被回收。
同样，标记清除算法也是有缺点的：
（1）、效率较低，标记和清除两个动作都需要遍历所有的对象，并且在 GC时，需要暂停应用程序，对于交互性要求比较高的应用而言这个体验是非常差的。
（2）、通过标记清除算法清理出来的内存，碎片化较为严重，因为被回收的对象可能存在于内存的各个角落，所以清理出来的内存是不连贯的。
3、标记压缩算法
标记压缩算法是在标记清除算法的基础之上，做了优化改进的算法。
和标记清除算法一样，也是从根节点开始，对对象的引用进行标记，在清理阶段，并不是简单的清理未标记的对象，而是将存活的对象压缩到内存的一端，然后清理边界以外的垃圾，从而解决了碎片化的问题。
1）、原理
2）、优缺点
优缺点同标记清除算法，解决了标记清除算法的碎片化的问题，同时，标记压缩算法多了一步，对象移动内存位置的步骤，其效率也有有一定的影响。
4、复制算法（JVM中年轻代用）
复制算法的核心就是，将原有的内存空间一分为二，每次只用其中的一块，当内存空间快满时需要垃圾回收，在垃圾回收时，将正在使用的对象复制到另一个内存空间中，然后将该内存空间清空，交换两个内存的角色（原来的From变成To，原来的To变成From），完成垃圾的回收。
如果内存中的垃圾对象较多，需要复制的对象就较少，这种情况下适合使用该方式并且效率比较高，反之，则不适合。
2）、JVM中年轻代内存空间使用的是复制算法
（1）、在GC开始的时候，对象只会存在于Eden区和名为“From”的Survivor区，Survivor区“To”是空的。
（2）、紧接着进行GC，Eden区中所有存活的对象都会被复制到“To”，而在“From”区中，仍存活的对象会根据他们的年龄值来决定去向。年龄达到一定值(年龄阈值，可以通过-XX:MaxTenuringThreshold来设置)的对象会被移动到年老代中，没有达到阈值的对象会被复制到“To”区域。
（3）、经过这次GC后，Eden区和From区已经被清空。这个时候，“From”和“To”会交换他们的角色，也就是新的“To”就是上次GC前的“From”，新的“From”就是上次GC前的“To”。不管怎样，都会保证名为To的Survivor区域是空的。
（4）、GC会一直重复这样的过程，直到“To”区被填满，“To”区被填满之后，会将所有对象移动到年老代中。
2）、优缺点
优点：
（1）、在垃圾对象多的情况下，效率较高；
（2）、清理后，内存无碎片；
缺点：
（1）、在垃圾对象少的情况下（即存货对象较多），不适用，如：老年代内存垃圾对象少，存活对象多，故复制算法不适合老年代。
（2）、分配的 2块内存空间，在同一个时刻，只能使用一半，内存使用率较低。
5、分代算法(JVM中使用)
前面介绍了多种回收算法，每一种算法都有自己的优点也有缺点，谁都不能替代谁，所以根据垃圾回收对象的特点进行选择，才是明智的选择。
分代算法其实就是这样的，根据回收对象的特点进行选择，在jvm中，年轻代适合使用复制算法，老年代适合使用标记清除或标记压缩算法。
JVM中使用的就是分代算法。
三、垃圾收集器以及内存分配
前面我们讲了垃圾回收的算法，还需要有具体的实现，在jvm中，实现了多种垃圾收集器，包括：串行垃圾收集器、并行垃圾收集器、CMS（并发）垃圾收集器、G1垃圾收集器，接下来，我们一个个的了解学习。
GMS：Concurrent Mark Sweep
1、串行垃圾收集器（单线程进行垃圾回收）
串行垃圾收集器，是指使用单线程进行垃圾回收，垃圾回收时，只有一个线程在工作，并且java应用中的所有线程都要暂停，等待垃圾回收的完成。这种现象称之为STW（Stop-The-World）。
对于交互性较强的应用而言，这种垃圾收集器是不能够接受的。
一般在Javaweb应用中是不会采用该收集器的。
1）、编写测试代码
模拟：不断的产生新的对象，随机的废弃对象。
public class TestGC { public static void main(String[] args) throws Exception { List<Object> list = new ArrayList<Object>(); while (true){ int sleep = new Random().nextInt(100); // 生成[0,100)之间的整数 if(System.currentTimeMillis() % 2 ==0){ // 当前毫秒值为偶数时，废弃对象 list.clear(); // clear方法是循环遍历集合，让每一个对象指向为null,即废弃对象 }else{ // 为奇数时，向list中添加10000个对象，模拟不断的产生新的对象 for (int i = 0; i < 10000; i++) { Properties properties = new Properties(); // properties是key-value结构对象 properties.put("key_"+i, "value_" + System.currentTimeMillis() + i); list.add(properties); } } // System.out.println("list大小为：" + list.size()); Thread.sleep(sleep); // while死循环非常快，我们给予停顿时间来模拟真实情况 } } }
2）、设置垃圾回收为串行收集器
在程序运行参数中添加1个参数，如下：
-XX:+UseSerialGC，指定年轻代和老年代都使用串行垃圾收集器。
-XX:+PrintGCDetails，打印垃圾回收的详细信息。
# 为了测试GC，将堆的初始和最大内存都设置为16M
-XX:+UseSerialGC -XX:+PrintGCDetails -Xms16m -Xmx16m
[GC (Allocation Failure) [DefNew: 4416K->511K(4928K), 0.0018017 secs] 4416K->1342K(15872K), 0.0018363 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] [GC (Allocation Failure) [DefNew: 4927K->512K(4928K), 0.0038135 secs] 5758K->3303K(15872K), 0.0038497 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs] [GC (Allocation Failure) [DefNew: 4928K->512K(4928K), 0.0028343 secs] 7719K->5718K(15872K), 0.0028812 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] [GC (Allocation Failure) [DefNew: 4928K->511K(4928K), 0.0008696 secs] 10134K->6265K(15872K), 0.0009094 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] [GC (Allocation Failure) [DefNew: 4927K->512K(4928K), 0.0035977 secs] 10681K->8710K(15872K), 0.0036459 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] [GC (Allocation Failure) [DefNew: 4928K->4928K(4928K), 0.0000296 secs][Tenured: 8198K->7924K(10944K), 0.0097885 secs] 13126K->7924K(15872K), [Metaspace: 3378K->3378K(1056768K)], 0.0098695 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs] [GC (Allocation Failure) [DefNew: 4416K->4416K(4928K), 0.0000108 secs][Tenured: 7924K->9822K(10944K), 0.0133884 secs] 12340K->9822K(15872K), [Metaspace: 3379K->3379K(1056768K)], 0.0134607 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.01 secs] [GC (Allocation Failure) [DefNew: 4416K->4416K(4928K), 0.0000096 secs][Tenured: 9822K->10943K(10944K), 0.0117371 secs] 14238K->12301K(15872K), [Metaspace: 3380K->3380K(1056768K)], 0.0117832 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.01 secs] [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10943K->10943K(10944K), 0.0169888 secs] 15871K->13836K(15872K), [Metaspace: 3385K->3385K(1056768K)], 0.0170261 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.02 secs] [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10943K->10943K(10944K), 0.0160667 secs] 15871K->15087K(15872K), [Metaspace: 3385K->3385K(1056768K)], 0.0161035 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.02 secs] [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10943K->10943K(10944K), 0.0179164 secs] 15871K->15521K(15872K), [Metaspace: 3385K->3385K(1056768K)], 0.0179607 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.02 secs] [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10943K->10943K(10944K), 0.0147020 secs] 15870K->15700K(15872K), [Metaspace: 3476K->3476K(1056768K)], 0.0147346 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs] [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10943K->10943K(10944K), 0.0143895 secs] 15871K->15637K(15872K), [Metaspace: 3528K->3528K(1056768K)], 0.0144160 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.02 secs] [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10943K->1627K(10944K), 0.0040214 secs] 15871K->1627K(15872K), [Metaspace: 3715K->3715K(1056768K)], 0.0040562 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] [GC (Allocation Failure) [DefNew: 4416K->511K(4928K), 0.0019598 secs] 6043K->3842K(15872K), 0.0019862 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] [GC (Allocation Failure) [DefNew: 4927K->512K(4928K), 0.0029541 secs] 8258K->6285K(15872K), 0.0029860 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] [GC (Allocation Failure) [DefNew: 4928K->511K(4928K), 0.0026159 secs] 10701K->8730K(15872K), 0.0026465 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.00 secs] [GC (Allocation Failure) [DefNew: 4927K->4927K(4928K), 0.0000102 secs][Tenured: 8218K->3129K(10944K), 0.0039873 secs] 13146K->3129K(15872K), [Metaspace: 3896K->3896K(1056768K)], 0.0040308 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] [GC (Allocation Failure) [DefNew: 4416K->512K(4928K), 0.0025353 secs] 7545K->5574K(15872K), 0.0025844 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] [GC (Allocation Failure) [DefNew: 4928K->327K(4928K), 0.0007415 secs] 9990K->5389K(15872K), 0.0007845 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] [GC (Allocation Failure) [DefNew: 4743K->352K(4928K), 0.0005606 secs] 9805K->5415K(15872K), 0.0005957 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] [GC (Allocation Failure) [DefNew: 4768K->511K(4928K), 0.0023770 secs] 9831K->8252K(15872K), 0.0024160 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] [GC (Allocation Failure) [DefNew: 4927K->4927K(4928K), 0.0000198 secs][Tenured: 7740K->8182K(10944K), 0.0119131 secs] 12668K->8182K(15872K), [Metaspace: 3896K->3896K(1056768K)], 0.0119900 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.01 secs] [GC (Allocation Failure) [DefNew: 4416K->4416K(4928K), 0.0000175 secs][Tenured: 8182K->10596K(10944K), 0.0123751 secs] 12598K->10596K(15872K), [Metaspace: 3896K->3896K(1056768K)], 0.0124422 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.01 secs] [GC (Allocation Failure) [DefNew: 4416K->4416K(4928K), 0.0000101 secs][Tenured: 10596K->10943K(10944K), 0.0141655 secs] 15012K->13434K(15872K), [Metaspace: 3896K->3896K(1056768K)], 0.0142164 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.01 secs] [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10943K->10943K(10944K), 0.0104225 secs] 15871K->15001K(15872K), [Metaspace: 3896K->3896K(1056768K)], 0.0104512 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.01 secs] [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10943K->10943K(10944K), 0.0106250 secs] 15871K->15560K(15872K), [Metaspace: 3896K->3896K(1056768K)], 0.0106497 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.01 secs] [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10943K->10943K(10944K), 0.0151470 secs] 15871K->15726K(15872K), [Metaspace: 3896K->3896K(1056768K)], 0.0151717 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.02 secs] [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10943K->10943K(10944K), 0.0127568 secs] 15871K->15820K(15872K), [Metaspace: 3896K->3896K(1056768K)], 0.0127846 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.01 secs] [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10943K->10943K(10944K), 0.0116550 secs] 15871K->15853K(15872K), [Metaspace: 3896K->3896K(1056768K)], 0.0116851 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs] [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10943K->10943K(10944K), 0.0134828 secs] 15871K->15865K(15872K), [Metaspace: 3896K->3896K(1056768K)], 0.0135068 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs] [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10943K->10943K(10944K), 0.0122821 secs] 15871K->15869K(15872K), [Metaspace: 3896K->3896K(1056768K)], 0.0123067 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.01 secs] [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10943K->10943K(10944K), 0.0126955 secs] 15871K->15871K(15872K), [Metaspace: 3896K->3896K(1056768K)], 0.0127197 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.01 secs] [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10943K->10943K(10944K), 0.0124799 secs] 15871K->15871K(15872K), [Metaspace: 3896K->3896K(1056768K)], 0.0125061 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.01 secs] [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10943K->10943K(10944K), 0.0136457 secs] 15871K->15871K(15872K), [Metaspace: 3896K->3896K(1056768K)], 0.0136869 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.02 secs] [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10943K->10943K(10944K), 0.0162687 secs] 15871K->15871K(15872K), [Metaspace: 3896K->3896K(1056768K)], 0.0163001 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.02 secs] [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10943K->10943K(10944K), 0.0194583 secs] 15871K->15871K(15872K), [Metaspace: 3896K->3896K(1056768K)], 0.0194862 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.02 secs] [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10943K->1697K(10944K), 0.0050808 secs] 15871K->1697K(15872K), [Metaspace: 3896K->3896K(1056768K)], 0.0051172 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.00 secs] Heap def new generation total 4928K, used 142K [0x00000000ff000000, 0x00000000ff550000, 0x00000000ff550000) eden space 4416K, 3% used [0x00000000ff000000, 0x00000000ff023bd8, 0x00000000ff450000) from space 512K, 0% used [0x00000000ff450000, 0x00000000ff450000, 0x00000000ff4d0000) to space 512K, 0% used [0x00000000ff4d0000, 0x00000000ff4d0000, 0x00000000ff550000) tenured generation total 10944K, used 1697K [0x00000000ff550000, 0x0000000100000000, 0x0000000100000000) the space 10944K, 15% used [0x00000000ff550000, 0x00000000ff6f8760, 0x00000000ff6f8800, 0x0000000100000000) Metaspace used 3927K, capacity 4540K, committed 4864K, reserved 1056768K class space used 423K, capacity 428K, committed 512K, reserved 1048576K Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space at com.ccb.jawa.rest.TestGC.main(TestGC.java:23)
启动程序，可以看到下面信息：
GC日志信息解读：
年轻代的内存GC前后的大小：
(Allocation Failure)：垃圾回收的原因，分配失败。由于在程序中不断的new对象，故会不断的向堆内存申请空间，由于堆内存最大只有16m，而年轻代更小，从而导致分配失败，故会垃圾回收。
DefNew：表示使用的是串行垃圾收集器。一般在Javaweb应用中是不会采用该收集器的。如果使用了串行垃圾收集器，这是不合理的，需要进行调整。
4416K->512K(4928K)：表示，年轻代 GC前，占有4416K内存，GC后，占有512K内存，总大小4928K
0.0046102 secs：表示， GC所用的时间，单位为毫秒。
4416K->1973K(15872K)：表示， GC前，堆内存占有4416K，GC后，占有1973K，总大小为15872K（将近16m）
Full GC：表示，内存空间全部进行 GC，即年轻代、老年代Tenured、metaspace都进行垃圾回收，
2、并行垃圾收集器（多线程进行垃圾回收）
收集器:collector
并行垃圾收集器在串行垃圾收集器的基础之上做了改进，将单线程改为了多线程进行垃圾回收，这样可以缩短垃圾回收的时间。（这里是指，并行能力较强的机器）
当然了，并行垃圾收集器在收集的过程中也会暂停应用程序（STW），这个和串行垃圾回收器是一样的，只是并行执行，速度更快些，暂停的时间更短一些。
PS：现在的服务器并行能力很强，我们可以认为并行垃圾收集器的性能要高于串行的垃圾收集器。
1）、ParNew垃圾收集器(年轻代)
ParNew垃圾收集器是工作在年轻代上的，只是将串行的垃圾收集器改为了并行。
通过-XX:+UseParNewGC参数设置年轻代使用ParNew回收器，老年代使用的依然是串行收集器。
#参数
-XX:+UseParNewGC -XX:+PrintGCDetails -Xms16m -Xmx16m
测试：
打印出的信息
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: Using the ParNew young collector with the Serial old collector is deprecated and will likely be removed in a future release [GC (Allocation Failure) [ParNew: 4416K->512K(4928K), 0.0049327 secs] 4416K->1387K(15872K), 0.0049678 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs] [GC (Allocation Failure) [ParNew: 4928K->512K(4928K), 0.0013651 secs] 5803K->3362K(15872K), 0.0013967 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] [GC (Allocation Failure) [ParNew: 4928K->512K(4928K), 0.0014084 secs] 7778K->5818K(15872K), 0.0014368 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] [GC (Allocation Failure) [ParNew: 4928K->512K(4928K), 0.0015023 secs] 10234K->8274K(15872K), 0.0015324 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] [GC (Allocation Failure) [ParNew: 4928K->4928K(4928K), 0.0000110 secs][Tenured: 7762K->2614K(10944K), 0.0038833 secs] 12690K->2614K(15872K), [Metaspace: 3378K->3378K(1056768K)], 0.0039285 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] [GC (Allocation Failure) [ParNew: 4416K->512K(4928K), 0.0024228 secs] 7030K->5094K(15872K), 0.0024498 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] [GC (Allocation Failure) [ParNew: 4928K->512K(4928K), 0.0023124 secs] 9510K->7582K(15872K), 0.0023304 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] [GC (Allocation Failure) [ParNew: 4928K->512K(4928K), 0.0025233 secs] 11998K->10086K(15872K), 0.0025545 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] [GC (Allocation Failure) [ParNew: 4928K->4928K(4928K), 0.0000108 secs][Tenured: 9574K->10943K(10944K), 0.0152835 secs] 14502K->12009K(15872K), [Metaspace: 3387K->3387K(1056768K)], 0.0153481 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.02 secs] [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10943K->10943K(10944K), 0.0163626 secs] 15871K->14099K(15872K), [Metaspace: 3387K->3387K(1056768K)], 0.0163923 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.02 secs] [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10943K->10943K(10944K), 0.0222628 secs] 15871K->14612K(15872K), [Metaspace: 3387K->3387K(1056768K)], 0.0223026 secs] [Times: user=0.03 sys=0.00, real=0.02 secs] [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10944K->10944K(10944K), 0.0170160 secs] 15872K->15433K(15872K), [Metaspace: 3387K->3387K(1056768K)], 0.0170691 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.02 secs] [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10944K->10944K(10944K), 0.0159666 secs] 15871K->15676K(15872K), [Metaspace: 3387K->3387K(1056768K)], 0.0160092 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.02 secs] [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10944K->10944K(10944K), 0.0185173 secs] 15871K->15784K(15872K), [Metaspace: 3389K->3389K(1056768K)], 0.0185547 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.02 secs] [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10944K->10943K(10944K), 0.0205682 secs] 15872K->15627K(15872K), [Metaspace: 3389K->3389K(1056768K)], 0.0206027 secs] [Times: user=0.03 sys=0.00, real=0.02 secs] [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10943K->10943K(10944K), 0.0170170 secs] 15871K->15762K(15872K), [Metaspace: 3436K->3436K(1056768K)], 0.0171474 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.02 secs] [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10943K->10943K(10944K), 0.0200626 secs] 15871K->15809K(15872K), [Metaspace: 3479K->3479K(1056768K)], 0.0201193 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.02 secs] [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10943K->10943K(10944K), 0.0156877 secs] 15871K->15844K(15872K), [Metaspace: 3481K->3481K(1056768K)], 0.0157132 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.01 secs] [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10943K->10943K(10944K), 0.0188915 secs] 15871K->15855K(15872K), [Metaspace: 3491K->3491K(1056768K)], 0.0189247 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.02 secs] [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10943K->10943K(10944K), 0.0177386 secs] 15871K->15864K(15872K), [Metaspace: 3493K->3493K(1056768K)], 0.0177684 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.02 secs] [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10943K->10943K(10944K), 0.0186011 secs] 15864K->15864K(15872K), [Metaspace: 3493K->3493K(1056768K)], 0.0186237 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.02 secs] [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10943K->10943K(10944K), 0.0172054 secs] 15864K->15864K(15872K), [Metaspace: 3493K->3493K(1056768K)], 0.0172259 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.02 secs] [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10943K->10944K(10944K), 0.0217976 secs] 15871K->15867K(15872K), [Metaspace: 3493K->3493K(1056768K)], 0.0218337 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.02 secs] *** java.lang.instrument ASSERTION FAILED ***: "!errorOutstanding" with message can't create byte arrau at JPLISAgent.c line: 813 [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10944K->10944K(10944K), 0.0199801 secs] 15871K->15870K(15872K), [Metaspace: 3510K->3510K(1056768K)], 0.0200179 secs] [Times: user=0.03 sys=0.00, real=0.02 secs] [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10944K->10944K(10944K), 0.0152884 secs] 15872K->15871K(15872K), [Metaspace: 3510K->3510K(1056768K)], 0.0153151 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.02 secs] [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10944K->10944K(10944K), 0.0146174 secs] 15872K->15871K(15872K), [Metaspace: 3510K->3510K(1056768K)], 0.0146506 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.01 secs] [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10944K->10944K(10944K), 0.0149582 secs] 15871K->15871K(15872K), [Metaspace: 3510K->3510K(1056768K)], 0.0149893 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.02 secs] [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10944K->10944K(10944K), 0.0151718 secs] 15872K->15872K(15872K), [Metaspace: 3510K->3510K(1056768K)], 0.0151987 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.01 secs] [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10944K->10944K(10944K), 0.0149269 secs] 15872K->15872K(15872K), [Metaspace: 3510K->3510K(1056768K)], 0.0149543 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.02 secs] [Full GC (Allocation Failure) [Tenured: 10944K->1126K(10944K), 0.0039419 secs] 15872K->1126K(15872K), [Metaspace: 3510K->3510K(1056768K)], 0.0039665 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] Heap par new generation total 4928K, used 112K [0x00000000ff000000, 0x00000000ff550000, 0x00000000ff550000) eden space 4416K, 2% used [0x00000000ff000000, 0x00000000ff01c150, 0x00000000ff450000) from space 512K, 0% used [0x00000000ff4d0000, 0x00000000ff4d0000, 0x00000000ff550000) to space 512K, 0% used [0x00000000ff450000, 0x00000000ff450000, 0x00000000ff4d0000) tenured generation total 10944K, used 1126K [0x00000000ff550000, 0x0000000100000000, 0x0000000100000000) the space 10944K, 10% used [0x00000000ff550000, 0x00000000ff669be0, 0x00000000ff669c00, 0x0000000100000000) Metaspace used 3541K, capacity 4500K, committed 4864K, reserved 1056768K class space used 374K, capacity 388K, committed 512K, reserved 1048576K Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space # 内存溢出 at java.util.Arrays.copyOfRange(Arrays.java:3664) at java.lang.String.<init>(String.java:207) at java.lang.StringBuilder.toString(StringBuilder.java:407) at com.ccb.jawa.rest.TestGC.main(TestGC.java:23)
由以上信息可以看出， ParNew: 表示年轻代使用的是ParNew收集器。其他信息和串行收集器一致。
2）、ParallelGC垃圾收集器(年轻代和老年代)
ParallelGC 收集器工作机制和ParNewGC收集器一样，只是在此基础之上，新增了两个和系统吞吐量相关的参数，使得其使用起来更加的灵活和高效。我们往往用的是这个收集器。不仅可以工作在年轻代，也可以工作在年老代。
相关参数如下：
-XX:+UseParallelGC，年轻代使用 ParallelGC垃圾回收器，老年代使用串行回收器。
-XX:+UseParallelOldGC，年轻代使用 ParallelGC垃圾回收器，老年代使用ParallelOldGC垃圾回收器。
-XX:MaxGCPauseMillis，设置最大的垃圾收集时的停顿时间，单位为毫秒，尽可能做到100ms以内。
需要注意的时， ParallelGC为了达到设置的停顿时间，可能会调整堆大小或其他的参数，如果堆的大小设置的较小，就会导致GC工作变得很频繁，反而可能会影响到性能。该参数使用需谨慎。
前面三个参数比较常用。
-XX:GCTimeRatio，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)。n的值为 0~100之间的数字，默认值为99，也就是垃圾回收时间不能超过1%。这个参数仅作了解，不做设置。
-XX:UseAdaptiveSizePolicy，自适应 GC模式，垃圾回收器将自动调整年轻代、老年代等参数，达到吞吐量、堆大小、停顿时间之间的平衡。一般用于，手动调整参数比较困难的场景，让收集器自动进行调整。这个也不常用
#参数
-XX:+UseParallelGC -XX:+UseParallelOldGC -XX:MaxGCPauseMillis=100 -XX:+PrintGCDetails -Xms16m -Xmx16m
测试：
[GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 4011K->511K(4608K)] 4011K->1646K(15872K), 0.0008989 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 4607K->504K(4608K)] 5742K->2999K(15872K), 0.0011074 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 4600K->486K(4608K)] 7095K->3742K(15872K), 0.0008789 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 4582K->502K(4608K)] 7838K->6054K(15872K), 0.0016441 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 4598K->482K(4608K)] 10150K->8313K(15872K), 0.0018070 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 4578K->496K(2560K)] 12409K->10241K(13824K), 0.0011396 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 496K->0K(2560K)] [ParOldGen: 9745K->3507K(11264K)] 10241K->3507K(13824K), [Metaspace: 3379K->3379K(1056768K)], 0.0057569 secs] [Times: user=0.08 sys=0.00, real=0.00 secs] [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 2048K->352K(3584K)] 5555K->3859K(14848K), 0.0004203 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 2400K->1536K(3584K)] 5907K->5043K(14848K), 0.0011529 secs] [Times: user=0.09 sys=0.00, real=0.00 secs] [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 3584K->1536K(3584K)] 7091K->6083K(14848K), 0.0031103 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 3584K->1376K(3584K)] 8131K->7347K(14848K), 0.0017389 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 3424K->1184K(3584K)] 9395K->8435K(14848K), 0.0014241 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 3232K->320K(3584K)] 10483K->7579K(14848K), 0.0005708 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 2368K->1184K(3584K)] 9627K->8763K(14848K), 0.0010965 secs] [Times: 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3296K->1216K(3584K)] 7720K->6792K(14848K), 0.0014813 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 3264K->1216K(3584K)] 8840K->7952K(14848K), 0.0015563 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 3264K->1339K(3584K)] 10000K->9235K(14848K), 0.0007581 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 3387K->1280K(3584K)] 11283K->10395K(14848K), 0.0008157 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 3328K->896K(3584K)] 12443K->10019K(14848K), 0.0009184 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 2944K->1216K(3584K)] 12067K->11163K(14848K), 0.0021685 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 1216K->0K(3584K)] [ParOldGen: 9947K->3536K(11264K)] 11163K->3536K(14848K), [Metaspace: 3896K->3896K(1056768K)], 0.0125564 secs] [Times: user=0.06 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[Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs] [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 2047K->2047K(3584K)] [ParOldGen: 11168K->11167K(11264K)] 13216K->13215K(14848K), [Metaspace: 3898K->3898K(1056768K)], 0.0120180 secs] [Times: user=0.13 sys=0.00, real=0.01 secs] [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 2047K->2047K(3584K)] [ParOldGen: 11170K->11169K(11264K)] 13218K->13217K(14848K), [Metaspace: 3898K->3898K(1056768K)], 0.0121177 secs] [Times: user=0.11 sys=0.00, real=0.01 secs] [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 2047K->2047K(3584K)] [ParOldGen: 11172K->11171K(11264K)] 13220K->13219K(14848K), [Metaspace: 3899K->3899K(1056768K)], 0.0121163 secs] [Times: user=0.13 sys=0.00, real=0.01 secs] [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 2047K->2047K(3584K)] [ParOldGen: 11173K->11172K(11264K)] 13221K->13220K(14848K), [Metaspace: 3899K->3899K(1056768K)], 0.0121454 secs] [Times: user=0.13 sys=0.00, real=0.01 secs] [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 2047K->2047K(3584K)] [ParOldGen: 11175K->11174K(11264K)] 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[PSYoungGen: 2047K->2047K(3584K)] [ParOldGen: 11184K->11183K(11264K)] 13232K->13231K(14848K), [Metaspace: 3899K->3899K(1056768K)], 0.0121645 secs] [Times: user=0.11 sys=0.00, real=0.01 secs] [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 2047K->2047K(3584K)] [ParOldGen: 11186K->11185K(11264K)] 13234K->13233K(14848K), [Metaspace: 3899K->3899K(1056768K)], 0.0128858 secs] [Times: user=0.11 sys=0.00, real=0.01 secs] [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 2047K->2047K(3584K)] [ParOldGen: 11188K->11187K(11264K)] 13236K->13235K(14848K), [Metaspace: 3899K->3899K(1056768K)], 0.0123509 secs] [Times: user=0.11 sys=0.00, real=0.01 secs] [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 2047K->2047K(3584K)] [ParOldGen: 11190K->11189K(11264K)] 13238K->13237K(14848K), [Metaspace: 3899K->3899K(1056768K)], 0.0118210 secs] [Times: user=0.01 sys=0.01, real=0.01 secs] [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 2047K->2047K(3584K)] [ParOldGen: 11191K->11190K(11264K)] 13239K->13238K(14848K), [Metaspace: 3899K->3899K(1056768K)], 0.0126161 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs] [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 2047K->2047K(3584K)] [ParOldGen: 11193K->11192K(11264K)] 13241K->13240K(14848K), [Metaspace: 3899K->3899K(1056768K)], 0.0125053 secs] [Times: user=0.11 sys=0.00, real=0.01 secs] [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 2047K->2047K(3584K)] [ParOldGen: 11195K->11194K(11264K)] 13243K->13242K(14848K), [Metaspace: 3899K->3899K(1056768K)], 0.0124180 secs] [Times: user=0.13 sys=0.00, real=0.01 secs] [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 2047K->2047K(3584K)] [ParOldGen: 11197K->11196K(11264K)] 13245K->13244K(14848K), [Metaspace: 3899K->3899K(1056768K)], 0.0122367 secs] [Times: user=0.13 sys=0.00, real=0.01 secs] [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 2047K->2047K(3584K)] [ParOldGen: 11199K->11198K(11264K)] 13247K->13246K(14848K), [Metaspace: 3899K->3899K(1056768K)], 0.0124574 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.01 secs] [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 2047K->2047K(3584K)] [ParOldGen: 11200K->11199K(11264K)] 13248K->13247K(14848K), [Metaspace: 3899K->3899K(1056768K)], 0.0119599 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs] [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 2047K->2047K(3584K)] [ParOldGen: 11202K->11201K(11264K)] 13250K->13249K(14848K), [Metaspace: 3899K->3899K(1056768K)], 0.0119310 secs] [Times: user=0.13 sys=0.00, real=0.01 secs] [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 2047K->2047K(3584K)] [ParOldGen: 11204K->11203K(11264K)] 13252K->13251K(14848K), [Metaspace: 3899K->3899K(1056768K)], 0.0122219 secs] [Times: user=0.11 sys=0.00, real=0.01 secs] [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 2047K->2047K(3584K)] [ParOldGen: 11206K->11171K(11264K)] 13254K->13219K(14848K), [Metaspace: 3899K->3899K(1056768K)], 0.0231342 secs] [Times: user=0.13 sys=0.00, real=0.02 secs] [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 2048K->0K(3584K)] [ParOldGen: 11187K->1422K(11264K)] 13235K->1422K(14848K), [Metaspace: 3923K->3923K(1056768K)], 0.0052336 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs] Heap PSYoungGen total 3584K, used 43K [0x00000000ffb00000, 0x0000000100000000, 0x0000000100000000) eden space 2048K, 2% used [0x00000000ffb00000,0x00000000ffb0ae48,0x00000000ffd00000) from space 1536K, 0% used [0x00000000ffe80000,0x00000000ffe80000,0x0000000100000000) to space 1536K, 0% used [0x00000000ffd00000,0x00000000ffd00000,0x00000000ffe80000) ParOldGen total 11264K, used 1422K [0x00000000ff000000, 0x00000000ffb00000, 0x00000000ffb00000) object space 11264K, 12% used [0x00000000ff000000,0x00000000ff163a28,0x00000000ffb00000) Metaspace used 3930K, capacity 4540K, committed 4864K, reserved 1056768K class space used 423K, capacity 428K, committed 512K, reserved 1048576K Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded at java.lang.StringBuilder.toString(StringBuilder.java:407) at com.ccb.jawa.rest.TestGC.main(TestGC.java:23)
年轻代垃圾收集器在GC中找，老年代垃圾收集器在Full GC中找。
PSYoungGen:GC日志中的PSYoungGen（PS是指Parallel Scavenge）为Eden+FromSpace，而整个YoungGeneration为Eden+FromSpace+ToSpace。
ParOldGen表示gc回收前后老年代的内存变化
由以上信息可以看出，年轻代和老年代都使用了ParallelGC垃圾回收器。
3、CMS垃圾收集器（老年代）
并行垃圾收集器在收集的过程中也会暂停应用程序（STW），这个和串行垃圾回收器是一样的，只是并行执行，速度更快些，暂停的时间更短一些。而CMS解决了这个问题。可以在垃圾回收的时候让程序执行，所以整个垃圾回收的过程就会变得很复杂。
CMS全称 Concurrent Mark Sweep，是一款并发的、使用标记-清除算法的垃圾回收器，该回收器是针对老年代垃圾回收的，通过参数-XX:+UseConcMarkSweepGC进行设置。
CMS垃圾回收器的执行过程如下：
初始化标记 (CMS-initial-mark) ,标记root，会导致stw；
并发标记 (CMS-concurrent-mark)，与用户线程同时运行；
预清理（ CMS-concurrent-preclean），与用户线程同时运行；
重新标记 (CMS-final remark) ，会导致stw；为什么要重新标记呢？由于并发标记时用户线程也在执行，既会生成新的对象也会产生垃圾对象，故在预处理之后要进行最终标记。
并发清除 (CMS-concurrent-sweep)，与用户线程同时运行；
调整堆大小，设置 CMS在清理之后进行内存压缩，目的是清理内存中的碎片；
并发重置状态等待下次 CMS的触发(CMS-concurrent-reset)，与用户线程同时运行；
1）、测试
参数：
#设置启动参数
‐XX:+UseConcMarkSweepGC ‐XX:+PrintGCDetails ‐Xms16m ‐Xmx16m
运行日志
#运行日志 [GC (Allocation Failure) [ParNew: 4926K‐>512K(4928K), 0.0041843 secs] 9424K‐>6736K(15872K), 0.0042168 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] #第一步，初始标记 [GC (CMS Initial Mark) [1 CMS‐initial‐mark: 6224K(10944K)] 6824K(15872K), 0.0004209 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] #第二步，并发标记 [CMS‐concurrent‐mark‐start] [CMS‐concurrent‐mark: 0.002/0.002 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] #第三步，预处理 [CMS‐concurrent‐preclean‐start] [CMS‐concurrent‐preclean: 0.000/0.000 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] #第四步，重新标记 [GC (CMS Final Remark) [YG occupancy: 1657 K (4928 K)][Rescan (parallel) , 0.0005811 secs][weak refs processing, 0.0000136 secs][class unloading, 0.0003671 secs][scrub symbol table, 0.0006813 secs][scrub string table, 0.0001216 secs][1 CMS‐remark: 6224K(10944K)] 7881K(15872K), 0.0018324 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] #第五步，并发清理 [CMS‐concurrent‐sweep‐start] [CMS‐concurrent‐sweep: 0.004/0.004 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] #第六步，重置 [CMS‐concurrent‐reset‐start] [CMS‐concurrent‐reset: 0.000/0.000 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
CMS回收器是针对老年代垃圾回收的。ParNew：表示默认使用并行的垃圾收集器ParNew。
由以上日志信息，可以看出CMS执行的过程。
4、G1垃圾收集器（重点）
G1垃圾收集器是在jdk1.7中正式使用的全新的垃圾收集器，oracle官方计划在jdk9中将G1变成默认的垃圾收集器，以替代CMS。以后在做JVM调优的时候建议使用G1垃圾收集器。
G1 的设计原则就是简化JVM性能调优，以前在做JVM调优的时候，我们会针对年轻代、年老代分别进行性能调优，这样比较复杂。
开发人员只需要简单的三步即可完成调优：
第一步，开启G1垃圾收集器
第二步，设置堆的最大内存
第三步，设置最大的停顿时间
我们并没有设置年轻代的大小和老年代的大小。
G1中提供了三种模式垃圾回收模式，Young GC、Mixed GC 和 Full GC，在不同的条件下被触发。
1）、原理
G1垃圾收集器相对比其他收集器而言，最大的区别在于它取消了年轻代、老年代的物理划分，取而代之的是将堆划分为若干个区域（Region），这些区域中包含了有逻辑上的年轻代、老年代区域。
这样做的好处就是，我们再也不用单独的空间对每个代进行设置了，不用担心每个代内存是否足够。
取而代之的是
在 G1划分的区域中，年轻代的垃圾收集依然采用暂停所有应用线程的方式，将存活对象拷贝到老年代或者Survivor空间，G1收集器通过将对象从一个区域复制到另外一个区域，完成了清理工作。这就是前面所讲的复制算法。
这就意味着，在正常的处理过程中，G1完成了堆的压缩（至少是部分堆的压缩），这样也就不会有cms内存碎片问题的存在了。
在G1中，有一种特殊的区域，叫Humongous区域。
如果一个对象占用的空间超过了分区容量 50%以上，G1收集器就认为这是一个巨型对象。
这些巨型对象，默认直接会被分配在老年代，但是如果它是一个短期存在的巨型对象，就会对垃圾收集器造成负面影响。即短期对象丢到老年代显然时不合适额。为了解决这个问题， G1划分了一个Humongous区，它用来专门存放巨型对象。如果一个H区装不下一个巨型对象，那么G1会寻找连续的H分区来存储。为了能找到连续的H区，有时候不得不启动Full GC。可以看到，在G1垃圾收集器中，优化了巨型对象的存储，特意设计了Humongous区，而不是把大对象直接分配到老年代。
2）、Young GC（Eden区）
Young GC主要是对Eden区进行GC，它在Eden空间耗尽时会被触发。
（1）、Eden 空间的数据移动到Survivor空间中，如果Survivor空间不够，Eden空间的部分数据会直接晋升到年老代空间。
（2）、Survivor 区的数据移动到新的Survivor区中，也有部分数据晋升到老年代空间中。
（3）、最终 Eden空间的数据为空，GC停止工作，应用线程继续执行。
Remembered Set（已记忆集合）
在GC年轻代的对象时，我们如何找到年轻代中对象的根对象呢？判断一个对象是不是垃圾对象，会从根对象进行查找。根对象可能是在年轻代中，也可以在老年代中，那么老年代中的所有对象都是根么？不一定，如果全量扫描老年代，那么这样扫描下来会耗费大量的时间。
于是，G1引进了RSet的概念。它的全称是Remembered Set，其作用是跟踪指向某个堆内的对象引用。
每个 Region初始化时，会初始化一个RSet，该集合用来记录并跟踪其它Region指向该Region中对象的引用，每个Region默认按照512Kb划分成多个Card，所以RSet需要记录的东西应该是 xx Region的 xx Card的对象引用了我。有了这个记录之后，就没有必要全量扫描老年代，就能知道哪个对象引用了我这个对象，所以效率大大提升。这里做了一个优化处理。
3）、Mixed GC
当越来越多的对象晋升到老年代old region时，为了避免堆内存被耗尽，虚拟机会触发一个混合的垃圾收集器，即Mixed GC，该算法并不是一个Old GC，除了回收整个YoungRegion，还会回收一部分的Old Region，这里需要注意：是一部分老年代，而不是全部老年代，可以选择哪些old region进行收集，从而可以对垃圾回收的耗时时间进行控制。也要注意的是Mixed GC 并不是 Full GC。
MixedGC什么时候触发？ 由参数 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=n 决定。默认：45%，该参数的意思是：当老年代大小占整个堆大小百分比达到该阀值时触发。
它的GC步骤分2步：
1、全局并发标记（global concurrent marking）。
2、拷贝存活对象（evacuation）。
全局并发标记
和CMS垃圾收集器类似
全局并发标记，执行过程分为五个步骤：
（1）、初始标记（ initial mark，STW）：标记从根节点直接可达的对象，这个阶段会执行一次年轻代 GC，会产生全局停顿。
（2）、根区域扫描（ root region scan）：G1 GC 在初始标记的存活区扫描对老年代的引用，并标记被引用的对象。该阶段与应用程序（非 STW）同时运行，并且只有完成该阶段后，才能开始下一次 STW 年轻代垃圾回收。
（3）、并发标记（Concurrent Marking）：G1 GC 在整个堆中查找可访问的（存活的）对象。该阶段与应用程序同时运行，可以被 STW 年轻代垃圾回收中断。
（4）、重新标记（ Remark，STW）：该阶段是 STW 回收，因为程序在运行，针对上一次的标记进行修正。
（5）、清除垃圾（ Cleanup，STW）：清点和重置标记状态，该阶段会 STW，这个阶段并不会实际上去做垃圾的收集，等待evacuation阶段来回收。
拷贝存活对象
Evacuation阶段是全暂停的。该阶段把一部分Region里的活对象拷贝到另一部分Region中，从而实现垃圾的回收清理。
4）、G1收集器相关参数
-XX:+UseG1GC，使用 G1 垃圾收集器
-XX:MaxGCPauseMillis：设置期望达到的最大 GC停顿（STW）时间指标（JVM会尽力实现，但不保证达到），如果不做设置，默认值是 200 毫秒。
-XX:G1HeapRegionSize=n：设置的 G1 区域的大小。值是 2 的幂，范围是 1 MB 到 32 MB 之间。目标是根据最小的 Java 堆大小划分出约 2048 个区域。默认是堆内存的 1/2000。
-XX:ParallelGCThreads=n：设置 STW 工作线程数的值。将 n 的值设置为逻辑处理器的数量。n 的值与逻辑处理器的数量相同，最多为 8。
-XX:ConcGCThreads=n：设置并行标记的线程数。将 n 设置为并行垃圾回收线程数 (ParallelGCThreads)的 1/4 左右。
-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=n：设置触发标记周期的 Java 堆占用率阈值。默认占用率是整个 Java 堆的 45%。
5）、测试
参数:开启G1垃圾收集器,设置堆的最大内存256m，设置最大的停顿时间100
‐XX:+UseG1GC ‐XX:MaxGCPauseMillis=100 ‐XX:+PrintGCDetails ‐Xmx256m
日志
#日志 [GC pause (G1 Evacuation Pause) (young), 0.0044882 secs] [Parallel Time: 3.7 ms, GC Workers: 3] [GC Worker Start (ms): Min: 14763.7, Avg: 14763.8, Max: 14763.8, Diff: 0.1] #扫描根节点 [Ext Root Scanning (ms): Min: 0.2, Avg: 0.3, Max: 0.3, Diff: 0.1, Sum: 0.8] #更新RS（remembered set）区域所消耗的时间 [Update RS (ms): Min: 1.8, Avg: 1.9, Max: 1.9, Diff: 0.2, Sum: 5.6] [Processed Buffers: Min: 1, Avg: 1.7, Max: 3, Diff: 2, Sum: 5] [Scan RS (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0] [Code Root Scanning (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0] #对象拷贝 [Object Copy (ms): Min: 1.1, Avg: 1.2, Max: 1.3, Diff: 0.2, Sum: 3.6] [Termination (ms): Min: 0.0, Avg: 0.1, Max: 0.2, Diff: 0.2, Sum: 0.2] [Termination Attempts: Min: 1, Avg: 1.0, Max: 1, Diff: 0, Sum: 3] [GC Worker Other (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0] [GC Worker Total (ms): Min: 3.4, Avg: 3.4, Max: 3.5, Diff: 0.1, Sum: 10.3] [GC Worker End (ms): Min: 14767.2, Avg: 14767.2, Max: 14767.3, Diff: 0.1] [Code Root Fixup: 0.0 ms] [Code Root Purge: 0.0 ms] [Clear CT: 0.0 ms] #清空CardTable [Other: 0.7 ms] [Choose CSet: 0.0 ms] #选取CSet [Ref Proc: 0.5 ms] #弱引用、软引用的处理耗时 [Ref Enq: 0.0 ms] #弱引用、软引用的入队耗时 [Redirty Cards: 0.0 ms] [Humongous Register: 0.0 ms] #大对象区域注册耗时 [Humongous Reclaim: 0.0 ms] #大对象区域回收耗时 [Free CSet: 0.0 ms] [Eden: 7168.0K(7168.0K)‐>0.0B(13.0M) Survivors: 2048.0K‐>2048.0K Heap: 55.5M(192.0M)‐>48.5M(192.0M)] #年轻代的大小统计 [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
6）、对于G1垃圾收集器优化建议
（1）、年轻代大小：以为G1垃圾收集器取消了年轻代、老年代的物理划分，故应避免使用 -Xmn 选项或 -XX:NewRatio 等其他相关选项显式设置年轻代大小。固定年轻代的大小会覆盖暂停时间目标。
（2）、暂停时间目标不要太过严苛：G1 GC 的吞吐量目标是 90% 的应用程序时间和 10%的垃圾回收时间。评估 G1 GC 的吞吐量时，暂停时间目标不要太严苛。目标太过严苛表示您愿意承受更多的垃圾回收开销，而这会直接影响到吞吐量。
四、可视化GC日志分析工具（重要）
1、GC日志输出参数
所有垃圾收集器都可以进行可视化查看。
前面通过-XX:+PrintGCDetails可以对GC日志进行打印，我们就可以在控制台查看，这样虽然可以查看GC的信息，但是并不直观，可以借助于第三方的GC日志分析工具进行查看。
在日志打印输出涉及到的参数如下：
‐XX:+PrintGC 输出GC日志 ‐XX:+PrintGCDetails 输出GC的详细日志 ‐XX:+PrintGCTimeStamps 输出GC的时间戳（以基准时间的形式） ‐XX:+PrintGCDateStamps 输出GC的时间戳（以日期的形式，如 2013‐05‐04T21:53:59.234+0800） ‐XX:+PrintHeapAtGC 在进行GC的前后打印出堆的信息 ‐Xloggc:../logs/gc.log 日志文件的输出路径
测试：
-XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=100 -Xmx256m -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps
-XX:+PrintHeapAtGC -Xloggc:D://test//gc.log
运行后，就可以在 D盘下生成gc.log文件。
内容如下：
Java HotSpot(TM) 64‐Bit Server VM (25.144‐b01) for windows‐amd64 JRE (1.8.0_144‐b01), built on Jul 21 2017 21:57:33 by "java_re" with MS VC++ 10.0 (VS2010) Memory: 4k page, physical 12582392k(1939600k free), swap 17300984k(5567740k free) CommandLine flags: ‐XX:InitialHeapSize=201318272 ‐XX:MaxGCPauseMillis=100 ‐XX:MaxHeapSize=268435456 ‐XX:+PrintGC ‐XX:+PrintGCDateStamps ‐ XX:+PrintGCDetails ‐XX:+PrintGCTimeStamps ‐XX:+PrintHeapAtGC ‐ XX:+UseCompressedClassPointers ‐XX:+UseCompressedOops ‐XX:+UseG1GC ‐XX:‐ UseLargePagesIndividualAllocation {Heap before GC invocations=0 (full 0): garbage‐first heap total 196608K, used 9216K [0x00000000f0000000, 0x00000000f0100600, 0x0000000100000000) region size 1024K, 9 young (9216K), 0 survivors (0K) Metaspace used 3491K, capacity 4500K, committed 4864K, reserved 1056768K class space used 381K, capacity 388K, committed 512K, reserved 1048576K 2018‐09‐24T23:06:02.230+0800: 0.379: [GC pause (G1 Evacuation Pause) (young), 0.0031038 secs] [Parallel Time: 2.8 ms, GC Workers: 3] [GC Worker Start (ms): Min: 378.6, Avg: 378.8, Max: 379.0, Diff: 0.3] [Ext Root Scanning (ms): Min: 0.0, Avg: 0.4, Max: 0.8, Diff: 0.8, Sum: 1.3] [Update RS (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0] [Processed Buffers: Min: 0, Avg: 0.0, Max: 0, Diff: 0, Sum: 0] [Scan RS (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0] [Code Root Scanning (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.1, Diff: 0.1, Sum: 0.1] [Object Copy (ms): Min: 1.8, Avg: 1.9, Max: 1.9, Diff: 0.1, Sum: 5.6] [Termination (ms): Min: 0.0, Avg: 0.0, Max: 0.0, Diff: 0.0, Sum: 0.0] [Termination Attempts: Min: 1, Avg: 1.0, Max: 1, Diff: 0, Sum: 3] [GC Worker Other (ms): Min: 0.0, Avg: 0.2, Max: 0.6, Diff: 0.6, Sum: 0.6] [GC Worker Total (ms): Min: 2.4, Avg: 2.5, Max: 2.7, Diff: 0.3, Sum: 7.6] [GC Worker End (ms): Min: 381.4, Avg: 381.4, Max: 381.4, Diff: 0.0] [Code Root Fixup: 0.0 ms] [Code Root Purge: 0.0 ms] [Clear CT: 0.0 ms] [Other: 0.2 ms] [Choose CSet: 0.0 ms] [Ref Proc: 0.1 ms] [Ref Enq: 0.0 ms] [Redirty Cards: 0.0 ms] [Humongous Register: 0.0 ms] [Humongous Reclaim: 0.0 ms] [Free CSet: 0.0 ms] [Eden: 9216.0K(9216.0K)‐>0.0B(7168.0K) Survivors: 0.0B‐>2048.0K Heap: 9216.0K(192.0M)‐>1888.0K(192.0M)] Heap after GC invocations=1 (full 0): garbage‐first heap total 196608K, used 1888K [0x00000000f0000000, 0x00000000f0100600, 0x0000000100000000) region size 1024K, 2 young (2048K), 2 survivors (2048K) Metaspace used 3491K, capacity 4500K, committed 4864K, reserved 1056768K class space used 381K, capacity 388K, committed 512K, reserved 1048576K } [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] {Heap before GC invocations=1 (full 0): garbage‐first heap total 196608K, used 9056K [0x00000000f0000000, 0x00000000f0100600, 0x0000000100000000) region size 1024K, 9 young (9216K), 2 survivors (2048K) Metaspace used 3492K, capacity 4500K, committed 4864K, reserved 1056768K class space used 381K, capacity 388K, committed 512K, reserved 1048576K 2018‐09‐24T23:06:02.310+0800: 0.458: [GC pause (G1 Evacuation Pause) (young), 0.0070126 secs] 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
2、GC Easy 可视化工具
GC Easy是一款在线的可视化工具，易用、功能强大，网站：http://gceasy.io/
上传后，点击 “Analyze”按钮，即可查看报告。
注意：如果点击Analyze没有反应，可以选择Raw，再将gc.log中的内容复制到文本框中，这样很快。
堆内存的大小：包括年轻大和老年代
关键性能指标：
吞吐量Throughput高达99.89%，说明GC的吞吐量非常高，性能非常好。目标是90%，现在已经超过并达到99.89%，即吞吐量效果非常好。
延迟Latency: 垃圾回收时会暂停应用程序，最大暂停时间时10ms，而我们设置的最大暂停时间为100ms，显然已经控制在了100ms以内。
交互图表：
Heap Before GC:GC之前，堆内存持续飙升，后来持平。
Heap after GC:GC之后，看到堆内存变成了如下形状，显然GC起作用了。
GC duration：GC 持续时间
Pause GC duration:GC暂停时间
Reclaimed(回收) Bytes:回收字节
Young Gen:年轻代，回收之前为红色，回收之后为紫色，显然效果很好。
Old Gen:老年代，回收之前为红色的，回收之后为紫色的，红色和紫色好像差不多，说明了老年代中存放的对象不容易被回收，而年轻代回收的垃圾对象较多。
A & P:
GC statistics:GC 统计信息
注意：做Full GC的代价是很高的，如果发现Full GC count比较多，则要考虑堆内存的空间是有问题的。
GC Causes:GC 原因，触发GC原因是G1中对象拷贝。G1垃圾回收器通过对象拷贝来回收垃圾。
如果仅仅拷贝的是年轻代，则Young GC被触发，如果年轻代和老年代都被拷贝，则Mixed GC 被触发。
我们还可以将报表下载下来。