看完《深入理解JVM》，结合网上资料后根据跟人理解整理出的简洁版，主要关注是什么， 怎么做到的，特点等，没有进入深入剖析，旨在快速了解，具体应用时个人再根据具体点去进行深入。欢迎留言讨论！

是什么？

     垃圾回收器是垃圾回收算法的包装，可以在JVM中设置需要使用的垃圾回收器；

怎么做？

     Serial收集器：

          单线程进行垃圾回收， 执行回收过程中，程序会暂停。

          特点：简单高效，适用于单个CPU场景。常用于新生代回收；

     SerialOld:      Serial的老年代版本；用于老年代回收；

     parnew收集器：

          Serial 的多线程版本，回收过程中，程序也会暂停；

          特点：适合多核场景，用于新生代回收，可以与CMS配合；

      Parallel收集器：

         并行回收，程序会暂停，可控制吞吐量；

         特点：吞吐量优先，更关注可控制的吞吐量，用于新生代回收；

     ParallelOld收集器：paraller老年代版本；

      parallel+parallelOld  为吞吐量优先组合，当应用程序运行在具有多个CPU上，对暂停时间没有特别高的要求时，即程序主要在后台进行计算，而不需要与用户进行太多交互；

      例如，那些执行批量处理、订单处理、工资支付、科学计算的应用程序；

      cms收集器：

          采用标记整理算法，多线程回收，仅用于老年代；

          运作流程：初始标记、并发标记、重新标记、并发清除

          在并发标记、并发清除阶段可以多线程并行进行；

          特点：并发收集，低停顿，以回收最短停顿时间为目标，适用于常见B/S场景；

          缺点：

               需要内存大，影响吞吐；

               无法及时清理浮动垃圾；

               产生大量内存碎片；

          解决办法：

             通过 -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction设置预留空间，以减少因为浮动垃圾，导致内存空间无法满足导致的fullgc；

             通过 -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection开启碎片合并整理；

             配合-XX:+CMSFullGCsBeforeCompaction设置执行多少次不压缩的fullgc后进行一次整理压缩；

       G1收集器：

              1.7版本推出，多线程处理，可管理整个堆内存的垃圾回收：

              运作流程：初始标记、并发标记、最终标记、筛选回收

              特点：

                    结合多种垃圾算法，空间整合，不产生碎片

                    低停顿的同时实现高吞吐量

              场景：面向服务端应用，针对具有大内存、多处理器的机器；

                        最主要的应用是为需要低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；

常用参数：

-XX:+UseSerialGC：在新生代和老年代使用串行收集器

-XX:+UseParNewGC：在新生代使用并行收集器

-XX:+UseParallelGC ：新生代使用并行回收收集器，更加关注吞吐量

-XX:+UseParallelOldGC：老年代使用并行回收收集器

-XX:ParallelGCThreads：设置用于垃圾回收的线程数

-XX:+UseConcMarkSweepGC：新生代使用并行收集器，老年代使用CMS+串行收集器

-XX:ParallelCMSThreads：设定CMS的线程数量

-XX:+UseG1GC：启用G1垃圾回收器

-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent：当整个Java堆的占用率达到参数值时，开始并发标记阶段；默认为45；

-XX:MaxGCPauseMillis：为G1设置暂停时间目标，默认值为200毫秒；

-XX:G1HeapRegionSize：设置每个Region大小，范围1MB到32MB；目标是在最小Java堆时可以拥有约2048个Region；

参考地址：

  http://www.cnblogs.com/leefreeman/p/7402695.html

  http://blog.csdn.net/tjiyu/article/details/53983650