面经策

Java 中常见的垃圾收集器有哪些？ ​

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🏛 业务架构师 ​

主流收集器按业务诉求的演进线记：

  • Serial：单线程，STW 久——客户端小程序；
  • Parallel（吞吐派）：多线程并行回收，追求总吞吐（GC 时间占比最小化），停顿可较长——批处理、离线计算：报表、ETL 跑批，整体跑完时间最优才重要；
  • CMS（已废弃）：首次主打低停顿（并发标记清除），但内存碎片、并发失败退化问题多——它的历史意义是把"低停顿"变成交易类业务的刚需，为 G1 铺路；
  • G1（JDK 9+ 默认，主力）：Region 化堆 + 可预测停顿目标（-XX:MaxGCPauseMillis）——吞吐与停顿的均衡者，4G 以上堆优势明显，大多数在线业务的默认答案；
  • ZGC / Shenandoah（低停顿派）：并发整理，停顿亚毫秒级且与堆大小无关——TB 级堆、延迟尖刻业务（实时风控、低延迟交易、大促核心链路）。

业务视角的选型逻辑（就一句话：按 SLA 定）：

  • 接口 P99 < 100ms 的在线服务：G1 起步，停顿不达标升 ZGC；
  • T+1 跑批：Parallel 反而最优——别用延迟要求绑架吞吐场景；
  • 堆 > 16G 且停顿敏感：直接 ZGC。

演进背后的商业逻辑：收集器从"吞吐"到"停顿"到"亚毫秒"的竞赛，动力来自在线业务对 P99 的病态敏感——延迟抖动直接换算成交易转化损失。JDK 21 后的分代 ZGC、阿里 Dragonwell 的增强，都在把"大堆 + 低停顿"这对矛盾继续压薄。

一句话：收集器没有优劣，只有与业务 SLA 的匹配度——面试时先反问业务类型再答选型，就是架构师的表达方式。

🏗 系统架构师 ​

按演进代际讲（以 JDK 8+ 视角）：

新生代收集器：

  • Serial / ParNew：单线程/多线程复制算法，ParNew 曾配 CMS；
  • Parallel Scavenge：吞吐量优先，可设最大 GC 时间与吞吐比例，批处理场景； 老年代：Serial Old（CMS 兜底）、Parallel Old（与 PS 搭档，吞吐型组合）；
  • CMS（9 废弃）：并发标记清除，低停顿先驱；三色标记 + 并发清理，但内存碎片（标记清除）、并发失败退化 Serial Old、浮动垃圾。它的思想被 G1 继承；

现代主力：

  • G1（9+ 默认）：分 Region 化堆，整体标记整理、局部复制，可预测停顿（-XX:MaxGCPauseMillis），大堆（4~32GB）低延迟首选；Mixed GC 按回收收益挑 Region；
  • ZGC（JDK 15+ 生产）：染色指针 + 读屏障，并发整理，停顿亚毫秒级且与堆大小无关（TB 级堆），吞吐略低于 G1——延迟敏感的大内存服务新选择；
  • Shenandoah：RedHat 的同类低停顿方案。

我的选型经验：JDK 8 老系统：Parallel（吞吐）或 CMS（低延迟，注意碎片与退化）；JDK 11/17 服务：默认 G1，堆 > 16GB 且 P99 要求苛刻评估 ZGC。收集器选型就两个问题：要吞吐还是要延迟、堆多大——其余交给日志验证。

💻 全栈开发专家 ​

按演进讲，重点落在"怎么选"：

JDK 8 时代：

  • Parallel Scavenge + Parallel Old：吞吐优先，全程 STW 但 GC 总时间占比低——批处理默认。
  • CMS（已废弃，JDK14 移除）：并发标记清除，低停顿先驱；缺点：内存碎片（标记-清除）、并发失败退化 Serial Old、CPU 敏感。
  • G1（JDK9+ 默认）：region 化分代，可预测停顿（-XX:MaxGCPauseMillis），兼顾吞吐与延迟，大堆（6G+）友好。

JDK 11+：

  • ZGC（JDK15+ 生产可用，JDK21 分代 ZGC）：染色指针 + 并发整理，停顿亚毫秒级且与堆大小无关（TB 级堆也 <1ms），代价吞吐略降 5~10%。
  • Shenandoah：与 ZGC 同代的并发整理器，RedHat 系。

我的选型决策树：

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JDK 8 + 小堆(<4G) 在线服务 → CMS（还在用的老系统）或直接 G1
JDK 8 批处理 → Parallel
JDK 11/17 在线服务 → G1（默认即最优解，别瞎调）
超大堆 / P99 要求 <10ms（风控、网关）→ ZGC

实战提醒：换收集器必须压测（吞吐/延迟曲线，不是单指标）；ZGC 注意内存占用略高（染色指针的多重映射 + 浮动垃圾）；老系统从 CMS 迁 G1 重点看 Humongous 对象（region 一半大小的大对象直接进老年代，是迁移后 Full GC 的头号原因）。