G1垃圾回收器：原理剖析与调优实战

一、引言

在 Java 虚拟机的世界里，垃圾回收器就像是一位默默守护内存的卫士，承担着至关重要的职责。其中，G1（Garbage First）垃圾回收器凭借其独特的设计和卓越的性能，在 Java 7 被引入后，逐渐成为 Java 开发者们在处理大堆内存时的首选，更是在 Java 9 中被设置为默认的垃圾回收器。

随着应用程序规模的不断扩大和数据量的爆炸式增长，对内存管理的要求也日益严苛。传统的垃圾回收器在面对大堆内存时，往往会出现停顿时间过长、吞吐量不足等问题，而 G1 垃圾回收器的出现，就像是为这些难题带来了曙光。它通过创新的 Region 分区设计和精准的停顿时间控制，能够在高吞吐量的同时，将垃圾回收的停顿时间控制在可接受的范围内，为现代 Java 应用的高效运行提供了坚实保障。

在本文中，我们将深入 G1 垃圾回收器的内部，揭开其神秘的面纱，详细剖析其工作原理，探究它是如何在复杂的内存环境中实现高效的垃圾回收。同时，我们还会结合实际案例，为大家呈现一套完整的 G1 垃圾回收器调优方案，帮助大家在实际项目中充分发挥 G1 的优势，提升应用程序的性能。无论是初涉 Java 开发的新手，还是经验丰富的技术专家，相信都能从本文中收获关于 G1 垃圾回收器的新知识和新见解。

二、G1 垃圾回收器是什么

（一）定义与背景

G1（Garbage First）垃圾回收器，从名字上看，"Garbage First" 代表着它优先处理垃圾最多的区域 。它是一款面向服务端应用的垃圾收集器，主要针对配备多核 CPU 及大容量内存的机器，在高概率满足 GC 停顿时间目标的同时，还兼具高吞吐量的性能特征。

在 G1 出现之前，CMS（Concurrent Mark Sweep）垃圾回收器是较为常用的一款追求低停顿的垃圾回收器，但它存在诸多问题。比如，CMS 基于 "标记 - 清除" 算法，这就导致在回收过程中会产生大量不连续的内存碎片。当老年代空间碎片太多时，如果无法找到一块足够大的连续内存存放对象，就不得不提前触发一次 Full GC，这会导致较长时间的停顿。而且，CMS 对 CPU 资源非常敏感，在并发阶段会占用 CPU 资源，导致应用程序变慢，总吞吐量下降。此外，CMS 无法处理浮动垃圾，由于在并发清理阶段用户线程还在运行，会不断产生新的垃圾，这些垃圾只能留到下一次 GC 时清理。

为了解决这些问题，JDK 7 中引入了 G1 垃圾回收器。它开创了收集器面向局部收集的设计思路和基于 Region 的内存布局形式，通过创新的算法和内存管理方式，有效避免了内存碎片问题，同时能够更精准地控制停顿时间，在大内存应用场景中展现出了明显的优势。

（二）特点与优势

1. 并行与并发：G1 能充分利用 CPU、多核环境下的硬件优势，使用多个 CPU（或 CPU 核心）来缩短 Stop - The - World 停顿时间。在回收期间，可以有多个 GC 线程同时工作，实现并行性。同时，G1 拥有与应用程序交替执行的能力，部分工作可以和应用程序同时执行，具备并发性，一般来说，不会在整个回收阶段发生完全阻塞应用程序的情况。例如，在一些高并发的电商系统中，G1 可以在处理大量订单请求的同时，进行垃圾回收工作，减少对业务的影响。

2. 分代收集：从分代上看，G1 依然属于分代型垃圾回收器，它会区分年轻代和老年代，年轻代依然有 Eden 区和 Survivor 区。但从堆的结构上看，它不要求整个 Eden 区、年轻代或者老年代都是连续的，也不再坚持固定大小和固定数量。它将堆空间分为若干个区域（Region），这些区域中包含了逻辑上的年轻代和老年代。和之前的各类回收器不同，它同时兼顾年轻代和老年代的回收，而不像有些回收器只专注于年轻代或老年代。

3. 空间整合：G1 将内存划分为一个个的 region，内存的回收是以 region 作为基本单位的。Region 之间是复制算法，但整体上实际可看作是标记 - 压缩（Mark - Compact）算法，这两种算法都可以避免内存碎片。这种特性有利于程序长时间运行，当分配大对象时，不会因为无法找到连续内存空间而提前触发下一次 GC。特别是在 Java 堆非常大的时候，G1 的这一优势更加明显。比如在大数据处理场景中，经常会有大对象的分配和处理，G1 能够很好地应对。

4. 可预测的停顿时间模型（软实时 soft real - time） ：这是 G1 相对于 CMS 的另一大优势。G1 除了追求低停顿外，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，通过参数 - XX:MaxGCPauseMillis 即可进行设置。由于分区的原因，G1 可以只选取部分区域进行内存回收，这样缩小了回收的范围，因此对于全局停顿情况的发生也能得到较好的控制。G1 会跟踪各个 Region 里面的垃圾堆积的价值大小（回收所获得的空间大小以及回收所需时间的经验值） ，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，保证了 G1 收集器在有限的时间内可以获取尽可能高的收集效率。相比于 CMS GC，G1 未必能做到 CMS 在最好情况下的延时停顿，但是最差情况要好很多。

三、G1 垃圾回收器核心原理

（一）内存模型：Region 与分代

在 G1 垃圾回收器的内存管理体系中，最显著的特点就是对堆内存的独特划分方式。它摒弃了传统垃圾回收器中连续的、固定大小的新生代和老年代划分模式，而是将整个 Java 堆划分为多个大小相等的区域，这些区域被称为 Region。每个 Region 的大小可以通过参数-XX:G1HeapRegionSize进行设置，取值范围是 1MB 到 32MB，并且必须是 2 的幂次方 。这样的设计使得堆内存的管理更加灵活和高效。

从逻辑上来说，这些 Region 又可以组成新生代和老年代。其中，新生代由 Eden 区和 Survivor 区组成，老年代则是存放生命周期较长的对象。在 G1 中，一个 Region 在不同的时间点可以扮演不同的角色，比如它可能在某一时刻是 Eden 区的一部分，经过一次垃圾回收后，又可能变成 Survivor 区或者老年代的一部分。这种动态的角色分配，使得 G1 能够根据实际的内存使用情况，灵活地调整新生代和老年代的大小，从而更好地适应不同应用程序的内存需求。

同时，G1 还引入了一种特殊的 Region 类型 ------Humongous Region，专门用于存放巨型对象。当一个对象的大小超过了单个 Region 容量的 50% 时，就会被认为是巨型对象，G1 会将其分配到 Humongous Region 中。如果一个 Humongous Region 无法容纳这个巨型对象，G1 会寻找连续的多个 Humongous Region 来存储。在实际应用中，比如在一些大数据处理场景中，经常会有大对象的产生，G1 的这种设计能够有效地处理这些大对象，避免了因为大对象分配而导致的频繁内存整理和垃圾回收。

（二）Remembered Set 与 Card Table

在垃圾回收过程中，判断对象的可达性是一个关键步骤。由于 G1 采用了 Region 的内存划分方式，对象之间的引用可能会跨越不同的 Region，这就给可达性分析带来了一定的挑战。为了解决这个问题，G1 引入了 Remembered Set（RSet）和 Card Table 这两个重要的数据结构。

Remembered Set 的作用是记录跨 Region 的对象引用关系。每个 Region 都有一个对应的 Remembered Set，它记录了其他 Region 中哪些对象引用了本 Region 中的对象。这样，在进行垃圾回收时，就不需要扫描整个堆内存来查找对象的引用关系，而只需要扫描当前 Region 的 Remembered Set，大大提高了可达性分析的效率。

Card Table 则是 Remembered Set 的具体实现方式。它将每个 Region 进一步划分为多个大小固定的 Card（通常是 512 字节），每个 Card 对应着 Remembered Set 中的一个条目。当一个 Card 中的对象被其他 Region 中的对象引用时，就会将该 Card 标记为 "脏"（dirty）。在垃圾回收时，只需要扫描这些被标记为 "脏" 的 Card，就可以快速找到跨 Region 的引用关系。

例如，假设存在 Region A 和 Region B，Region A 中的对象 objA 被 Region B 中的对象 objB 引用。当 objB 引用 objA 时，Card Table 会将 objA 所在的 Card 标记为 "脏"，并在 Region A 的 Remembered Set 中记录下 Region B 对 objA 的引用。这样，在对 Region A 进行垃圾回收时，通过扫描 Remembered Set 和对应的 "脏" Card，就可以准确地判断 objA 的可达性，而无需扫描整个 Region B。通过 Remembered Set 和 Card Table 的协同工作，G1 有效地解决了跨 Region 引用带来的可达性分析难题，提升了垃圾回收的效率和性能。

（三）垃圾回收过程：Young GC、Mixed GC、Full GC

1. Young GC

• 触发条件：当 Eden 区的空间被填满时，就会触发 Young GC。在应用程序运行过程中，新创建的对象通常会被分配到 Eden 区，随着对象的不断创建，Eden 区的空间会逐渐减少。当 Eden 区无法再容纳新的对象时，Young GC 就会被触发，以回收 Eden 区中的垃圾对象，释放空间。

• 执行步骤 ：
  • 首先，G1 会停止应用程序线程（Stop - The - World，STW），这是为了确保在垃圾回收过程中对象的引用关系不会发生变化，从而保证回收的准确性。
  • 然后，从 GC Roots 开始进行可达性分析，扫描 Eden 区和 Survivor 区中的存活对象。在这个过程中，会使用前面提到的 Remembered Set 来处理跨 Region 的引用，确保不会遗漏任何存活对象。
  • 接着，将 Eden 区和 Survivor 区中存活的对象复制到另一个 Survivor 区（如果对象年龄达到阈值，会直接晋升到老年代）。在复制过程中，会对对象的年龄进行更新，每次经历 Young GC 后，存活对象的年龄会增加。
  • 最后，清空 Eden 区和原来的 Survivor 区，将它们归还给空闲列表，供后续对象分配使用。

2. Mixed GC

• 触发条件：当老年代的占用率达到一定阈值（通过参数-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent设置，默认值为 45%）时，会触发 Mixed GC。随着应用程序的运行，对象不断晋升到老年代，当老年代的空间占用达到设定的阈值时，就需要对老年代进行回收，以避免老年代空间耗尽。

• 执行步骤 ：
  • 初始标记（Initial Mark） ：这是一个 STW 阶段，主要标记从 GC Roots 直接可达的对象，并且会伴随一次 Young GC。由于这个阶段只需要标记少数直接可达的对象，所以停顿时间较短。
  • 根分区扫描（Root Region Scanning） ：扫描 Survivor 区直接可达的老年代区域对象，并标记被引用的对象。这个阶段是与应用程序并发执行的，但会受到 Young GC 的影响，可能会被中断。
  • 并发标记（Concurrent Marking） ：从 GC Roots 开始，在整个堆中并发标记对象，标记线程与应用程序线程并发执行。在这个过程中，G1 会使用三色标记算法（后面会详细介绍）来标记存活对象，同时会不断更新 Remembered Set，以保证引用关系的准确性。这个阶段是 Mixed GC 中最耗时的部分，但由于是并发执行，对应用程序的影响相对较小。
  • 重新标记（Remark） ：由于并发标记阶段应用程序线程仍在运行，对象的引用关系可能会发生变化，所以需要再次标记以修正标记结果。这是一个 STW 阶段，通过使用 SATB（Snapshot - At - The - Beginning）算法来记录并发标记阶段发生的引用变化，从而准确地标记存活对象。
  • 筛选回收（Cleanup） ：首先会对各个 Region 中的垃圾对象进行统计，计算出每个 Region 的回收价值（回收所获得的空间大小以及回收所需时间的经验值）。然后，根据用户设定的停顿时间目标（通过参数-XX:MaxGCPauseMillis设置），选择回收价值高的 Region 组成回收集（Collection Set，CSet）。在这个阶段，会对 CSet 中的 Region 进行回收，将存活对象复制到其他空闲的 Region 中，并释放被回收 Region 的空间。这个阶段可以和应用程序线程并发执行一部分操作，以减少停顿时间。

3. Full GC

• 触发原因：Full GC 是一种兜底的垃圾回收方式，通常在 G1 无法处理内存分配请求，或者出现并发失败（如在并发标记阶段无法在规定时间内完成标记）等极端情况下触发。例如，当堆内存太小，无法满足对象的分配需求，或者在进行 Mixed GC 时，老年代的回收速度跟不上对象晋升的速度，导致老年代被填满，就会触发 Full GC。
• 影响及避免：Full GC 会停止所有应用程序线程，采用单线程进行标记、清理和压缩整理，这个过程会导致较长时间的停顿，对应用程序的性能影响极大。因此，在实际应用中，应尽量避免 Full GC 的发生。可以通过合理调整 G1 的相关参数，如设置合适的堆大小、调整新生代和老年代的比例、设置合理的停顿时间目标等，来优化 G1 的性能，减少 Full GC 的触发频率。同时，还可以通过监控和分析 GC 日志，及时发现潜在的问题，并采取相应的措施进行调整。

（四）核心算法：三色标记算法

三色标记算法是 G1 垃圾回收器在并发标记阶段用于标记存活对象和垃圾对象的核心算法。其基本原理是将对象分为三种颜色：白色、灰色和黑色。

• 白色：表示对象未被标记，在初始阶段，所有对象都是白色。

• 灰色：表示对象本身已被标记，但它的引用尚未被扫描，即该对象是存活的，但其引用的对象可能仍未被标记。

• 黑色：表示对象已经被标记并且它引用的所有对象也都已经标记过，即该对象以及它引用的对象都被认为是存活的。

在算法执行过程中，首先从 GC Roots 开始，将直接可达的对象标记为灰色，放入灰色集合。然后，从灰色集合中取出一个对象，扫描它的所有引用，将这些引用指向的对象（如果是白色）标记为灰色，并放入灰色集合，同时将当前取出的对象标记为黑色，放入黑色集合。重复这个过程，直到灰色集合为空。此时，白色集合中的对象即为不可达的垃圾对象，可以被回收。

在并发标记过程中，由于应用程序线程和标记线程同时运行，可能会出现对象引用关系的变化，从而导致漏标（本应存活的对象被误判为垃圾对象）和错标（本应是垃圾的对象被误判为存活对象）的问题。G1 采用了 Snapshot - At - The - Beginning（SATB）算法来解决漏标问题。SATB 算法的核心思想是在并发标记开始时，对堆内存中的对象引用关系进行一次快照，记录下当时的引用状态。当在并发标记过程中发生对象引用关系变化时，通过写屏障（Write Barrier）来记录这些变化，保证在重新标记阶段能够准确地标记存活对象。具体来说，当一个灰色对象的引用被修改时，会将旧的引用所指向的对象记录下来，避免其被漏标。这样，即使在并发标记过程中对象的引用关系发生了变化，也能保证标记的准确性，从而确保垃圾回收的正确性。

四、G1 垃圾回收器调优方案

（一）调优目标

在进行 G1 垃圾回收器调优时，我们需要明确几个关键的调优目标，这些目标直接关系到应用程序的性能表现和用户体验。

• 降低停顿时间：停顿时间是指垃圾回收过程中应用程序暂停的时间。对于许多对响应时间要求苛刻的应用程序，如在线交易系统、实时通信应用等，过长的停顿时间会导致用户等待时间增加，严重影响用户体验。因此，降低停顿时间是 G1 调优的重要目标之一。通过合理调整 G1 的参数，如设置合适的最大停顿时间（-XX:MaxGCPauseMillis），可以让 G1 在回收垃圾时尽量减少对应用程序的影响，确保应用程序能够快速响应用户请求。

• 提高吞吐量：吞吐量是指在单位时间内应用程序能够处理的任务量。在一些批处理任务、大数据计算等场景中，吞吐量是衡量系统性能的关键指标。G1 垃圾回收器在保证一定停顿时间的前提下，通过优化回收算法和内存管理策略，提高垃圾回收的效率，从而提高应用程序的吞吐量。例如，G1 会优先回收垃圾最多的 Region，以在有限的时间内释放更多的内存空间，减少垃圾回收对应用程序运行时间的占用。

• 减少 Full GC 次数：Full GC 是一种全面的垃圾回收操作，它会对整个堆内存进行回收，通常会导致较长时间的停顿。频繁的 Full GC 会严重影响应用程序的性能。通过调整 G1 的相关参数，如堆内存大小、新生代和老年代的比例、触发并发标记的堆占用阈值（-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent）等，可以尽量减少 Full GC 的发生次数。因为 Full GC 的触发往往是由于堆内存不足或者垃圾回收效率低下等原因导致的，合理调整这些参数可以优化垃圾回收的过程，避免堆内存的过度使用，从而减少 Full GC 的出现频率。

（二）关键 JVM 参数解析

1. -XX:+UseG1GC：这个参数用于启用 G1 垃圾回收器。当我们在 JVM 启动参数中添加-XX:+UseG1GC时，JVM 就会采用 G1 垃圾回收器来管理内存。它适用于各种需要高效内存管理的 Java 应用场景，尤其是在堆内存较大、对停顿时间有严格要求的情况下。例如，在大型电商平台的后端服务中，由于需要处理大量的订单数据和用户请求，堆内存占用较大，使用 G1 垃圾回收器可以有效地控制垃圾回收的停顿时间，保证系统的响应速度，提升用户购物的流畅性。

2. -XX:MaxGCPauseMillis：该参数用于设置 G1 垃圾回收器的最大停顿时间，单位是毫秒。G1 会尽力在这个时间范围内完成垃圾回收操作。这个参数的设置对应用程序的性能有很大影响。如果设置得过小，G1 可能会因为时间紧张而无法充分回收垃圾，导致垃圾回收频率增加，甚至可能退化为 Full GC；如果设置得过大，虽然垃圾回收的频率可能会降低，但每次停顿的时间会变长，影响应用程序的响应时间。一般来说，对于大多数应用程序，将-XX:MaxGCPauseMillis设置为 100 - 200 毫秒是一个比较合理的取值范围，但具体还需要根据应用程序的实际情况进行调整。比如在一个实时数据分析系统中，由于需要快速处理和展示数据，对响应时间要求较高，可能需要将该参数设置为较小的值，如 100 毫秒左右，以确保系统能够及时响应用户的查询请求。

3. -XX:G1HeapRegionSize：此参数用于设置 G1 垃圾回收器中 Region 的大小。Region 是 G1 对堆内存进行划分的基本单位，其大小可以在 1MB 到 32MB 之间，并且必须是 2 的幂次方。设置合适的 Region 大小对内存管理和回收效率至关重要。如果 Region 设置得过小，虽然可以更精细地管理内存，但会增加 Remembered Set 的维护成本，因为每个 Region 都需要维护自己的 Remembered Set 来记录跨 Region 的引用关系；如果 Region 设置得过大，可能会导致大对象分配时需要占用多个 Region，增加内存分配和回收的复杂性。一般来说，对于堆内存较小的应用，可以适当减小 Region 的大小，以提高内存管理的精细度；对于堆内存较大的应用，可以适当增大 Region 的大小，以减少 Remembered Set 的维护开销。例如，在一个小型的 Java Web 应用中，堆内存可能只有几百 MB，此时可以将 Region 大小设置为 1MB 或 2MB；而在一个大型的分布式系统中，堆内存可能达到数 GB 甚至更大，可以将 Region 大小设置为 8MB 或 16MB。

4. -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent：该参数表示触发并发标记的堆占用阈值，默认值是 45%。当堆内存的占用率达到这个阈值时，G1 会启动并发标记阶段，开始标记存活对象和垃圾对象。这个参数的作用是控制并发标记的触发时机，合理调整它可以优化垃圾回收的性能。如果将该参数设置得过低，会导致并发标记频繁启动，增加系统的额外开销；如果设置得过高，可能会导致老年代内存占用过多，增加 Full GC 的风险。在实际应用中，可以根据堆内存的使用情况和应用程序的特点来调整这个参数。比如在一个内存使用比较稳定的应用中，可以适当提高这个阈值，以减少并发标记的次数；而在一个内存使用波动较大的应用中，可能需要适当降低这个阈值，以确保垃圾回收能够及时进行，避免内存溢出等问题。

（三）调优步骤实操

1. 步骤一：启用 G1 并收集基础数据 ：首先，在 JVM 启动参数中添加 -XX:+UseG1GC 来启用 G1 垃圾回收器。同时，为了后续的分析和调优，需要收集 GC 日志。可以通过添加 -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:/path/to/gc.log 等参数来打印详细的 GC 日志，并将日志输出到指定的文件中。这些日志包含了垃圾回收的时间、类型、停顿时间、堆内存使用情况等重要信息，是后续分析和调优的基础。例如，通过分析 GC 日志，可以了解 Young GC 和 Mixed GC 的触发频率、每次回收的停顿时间以及堆内存各个区域的使用变化情况，从而找出性能瓶颈所在。

2. 步骤二：调整内存大小：根据应用程序的内存需求，合理设置堆内存和元空间大小。对于堆内存，可以通过 -Xms 和 -Xmx 来分别设置初始堆大小和最大堆大小。一般来说，为了避免堆内存的频繁扩展和收缩，-Xms 和 -Xmx 可以设置为相同的值。例如，如果应用程序在运行过程中需要占用 2GB 的堆内存，可以设置 -Xms2g -Xmx2g。对于元空间（Java 8 及之后版本），可以通过 -XX:MetaspaceSize 和 -XX:MaxMetaspaceSize 来设置初始大小和最大大小。元空间主要用于存储类的元数据信息，合理设置其大小可以避免因元空间不足而导致的类加载失败等问题。比如，根据应用程序中类的数量和大小，将 -XX:MetaspaceSize 设置为 128MB，-XX:MaxMetaspaceSize 设置为 256MB。

3. 步骤三：设置最大停顿时间：根据应用场景的需求，调整 -XX:MaxGCPauseMillis 参数。如果应用程序对响应时间要求较高，如在线交易系统，需要将该参数设置得较小，比如 100 毫秒左右，以确保用户操作能够得到快速响应。但在设置时要注意，过小的停顿时间可能会导致 G1 无法充分回收垃圾，从而增加垃圾回收的频率。因此，在设置后需要密切观察 GC 日志和应用程序的性能指标，如吞吐量、响应时间等。如果发现垃圾回收频率过高或者应用程序性能下降，可能需要适当增大这个参数的值，重新进行测试和调整，直到找到一个合适的平衡点。

4. 步骤四：调整并发 GC 内存占用百分比：根据堆内存的使用情况，调整 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent 参数。如果发现堆内存中老年代的增长速度较快，容易触发 Full GC，可以适当降低这个参数的值，比如将其从默认的 45% 降低到 40%，以提前触发并发标记，及时回收老年代中的垃圾对象，减少 Full GC 的发生。相反，如果并发标记过于频繁，导致系统额外开销过大，可以适当提高这个参数的值。在调整过程中，同样需要结合 GC 日志和应用程序的性能表现进行分析和优化，确保调整后的参数能够提升应用程序的整体性能。

五、注意事项与最佳实践

（一）避免常见错误配置

在使用 G1 垃圾回收器时，一些错误的配置可能会导致性能问题，甚至影响应用程序的正常运行。

• 设置过小的停顿时间：当我们设置 -XX:MaxGCPauseMillis 过小时，比如设置为 50 毫秒甚至更小，G1 垃圾回收器可能会因为时间紧迫，无法充分回收垃圾。这会导致垃圾回收频率大幅增加，因为每次回收都不能彻底清理垃圾，很快堆内存又会被填满，从而再次触发垃圾回收。而且，频繁的垃圾回收会占用大量的 CPU 资源，导致应用程序的吞吐量下降，性能严重受损。例如，在一个高并发的实时交易系统中，如果设置了过小的停顿时间，可能会导致交易请求处理缓慢，甚至出现超时错误，影响用户的交易体验。

• 不合理的堆内存大小：如果堆内存设置得过小，比如一个需要处理大量数据的电商应用，堆内存只有 512MB，当应用程序运行时，很快就会耗尽堆内存，导致频繁的垃圾回收，甚至可能引发 Full GC。而 Full GC 会停止所有应用程序线程，进行全面的垃圾回收，这会导致长时间的停顿，严重影响应用程序的响应时间。相反，如果堆内存设置得过大，比如一个小型的 Java Web 应用，堆内存设置为 8GB，虽然不会频繁触发垃圾回收，但会浪费大量的系统内存资源，降低系统的整体性能。因为操作系统需要管理更多的内存页表，增加了内存管理的开销。

（二）动态监控与持续优化

动态监控和持续优化是确保 G1 垃圾回收器在不同业务场景下都能保持良好性能的关键。我们可以使用一些工具来动态监控 GC 性能，比如 JDK 自带的 jstat 工具，它可以实时监控堆内存的使用情况、垃圾回收的次数和时间等信息。通过执行 jstat -gcutil <pid> 1000 命令（其中 <pid> 是 Java 进程的 ID，1000 表示每 1000 毫秒输出一次监控数据），可以得到类似如下的输出：

 S0     S1     E      O      M     CCS    YGC     YGCT    FGC    FGCT     GCT
 0.00  50.00  72.42  20.29  96.47  93.68     10    0.123     0    0.000    0.123

从这些数据中，我们可以了解到新生代、老年代、元空间等的使用情况，以及 Young GC 和 Full GC 的次数和耗时，从而判断垃圾回收的性能是否正常。

另外，VisualVM 也是一款非常强大的可视化监控工具，它可以直观地展示堆内存的变化趋势、垃圾回收的时间线、线程状态等信息。通过这些信息，我们可以更清晰地了解应用程序的内存使用情况和垃圾回收的效果。

由于业务是不断变化的，比如电商应用在促销活动期间，订单量会大幅增加，内存的使用模式也会发生变化。因此，我们需要根据业务的变化持续优化 G1 的配置。如果发现垃圾回收的频率过高或者停顿时间过长，就需要分析原因，调整相关参数，如堆内存大小、最大停顿时间、触发并发标记的堆占用阈值等。持续的监控和优化可以让 G1 垃圾回收器始终适应业务的需求，保持应用程序的高性能运行。

六、总结

G1 垃圾回收器以其独特的 Region 分区内存模型、Remembered Set 与 Card Table 数据结构、三色标记算法以及 Young GC、Mixed GC 和 Full GC 的回收过程，在现代 Java 应用的内存管理中扮演着重要角色。通过合理的调优，如明确调优目标、正确解析和设置关键 JVM 参数，并按照实操步骤进行调整，同时避免常见错误配置，进行动态监控与持续优化，可以显著提升应用程序的性能，降低停顿时间，提高吞吐量，减少 Full GC 次数。