Java 中的 Serial GC、Parallel GC、CMS、G1、ZGC 和 Shenandoah 是不同的垃圾收集器，各自基于不同的设计理念，适用于不同的应用场景。以下是它们的特点及适用场景分析：
1. Serial GC（串行垃圾收集器）
- 特点：
- 单线程执行垃圾回收，回收时会暂停所有用户线程（Stop-The-World，STW）。
- 实现简单，内存占用少，没有线程交互开销。
- 采用"标记-复制"（新生代）和"标记-整理"（老年代）算法。
- 适用场景：
- 单线程环境或客户端应用（如桌面程序）。
- 内存较小的嵌入式系统。
- 不适合服务器环境和高并发应用（STW 时间过长）。
- 启用参数：
-XX:+UseSerialGC
2. Parallel GC（并行垃圾收集器）
- 特点：
- 多线程执行垃圾回收，提高吞吐量（单位时间内处理的任务量）。
- 仍有 STW 停顿，但停顿时间比 Serial GC 短。
- 新生代采用"标记-复制"，老年代采用"标记-整理"算法。
- 关注吞吐量优化，默认会根据 CPU 核心数自动调整线程数。
- 适用场景：
- 注重吞吐量的服务器应用（如后台计算、批处理任务）。
- 多核 CPU 环境，允许一定 STW 停顿。
- 不适合对响应时间敏感的应用（如 Web 服务）。
- 启用参数：
-XX:+UseParallelGC（默认新生代并行）、-XX:+UseParallelOldGC（老年代也并行，JDK 8 后默认启用）
3. CMS（Concurrent Mark Sweep，并发标记清除）
- 特点：
- 以低延迟为目标，尽量减少 STW 时间。
- 老年代回收主要分为 4 个阶段：初始标记（STW）→ 并发标记 → 重新标记（STW）→ 并发清除。
- 新生代仍使用 Parallel GC 的"标记-复制"算法。
- 缺点：
- 并发阶段会占用 CPU 资源，降低吞吐量。
- 采用"标记-清除"算法，会产生内存碎片。
- 对大堆内存支持不佳，可能因内存碎片导致频繁 Full GC。
- 适用场景：
- 对响应时间敏感的应用（如 Web 服务器、电商系统）。
- 堆内存中等大小（通常小于 16GB），且 CPU 核心数充足。
- 注意：JDK 9 中被标记为 deprecated，JDK 14 中移除，推荐用 G1 替代。
- 启用参数：
-XX:+UseConcMarkSweepGC
4. G1（Garbage-First）
- 特点：
- 面向大堆内存（支持数十 GB 甚至更大），兼顾吞吐量和延迟。
- 将堆内存划分为多个大小相等的 Region（区域），优先回收垃圾最多的 Region（"Garbage-First"）。
- 采用"标记-复制"（Region 间复制）和"标记-整理"算法，减少内存碎片。
- STW 停顿可预测，支持设置最大停顿时间目标（
-XX:MaxGCPauseMillis）。 - 同时管理新生代和老年代，无需配合其他收集器。
- 适用场景：
- 大堆内存应用（如大型分布式系统、中间件）。
- 既要求一定吞吐量，又需要控制延迟的场景（如企业级应用）。
- 替代 CMS 的主流选择（JDK 9 后默认 GC）。
- 启用参数：
-XX:+UseG1GC（JDK 9+ 默认）
5. ZGC（Z Garbage Collector）
- 特点：
- 超低延迟设计，STW 时间控制在毫秒级以内（通常 < 10ms），且几乎不随堆大小增长而增加。
- 支持超大堆内存（TB 级），采用基于 Region 的内存布局。
- 并发执行大部分回收阶段（标记、转移、重定位），仅初始标记和最终标记有极短 STW。
- 采用"标记-复制"算法，通过着色指针和读屏障实现高效并发操作。
- 缺点：吞吐量略低于 G1，内存开销较高（额外占用约 15-30% 堆空间）。
- 适用场景：
- 超大堆内存应用（如大型数据库、大数据处理）。
- 对延迟极端敏感的场景（如高频交易、实时响应系统）。
- 启用参数：
-XX:+UseZGC（JDK 11 引入，JDK 15 正式可用）
6. Shenandoah
- 特点：
- 目标是低延迟，STW 时间与堆大小无关（支持 GB 到 TB 级堆）。
- 采用"标记-整理"算法，通过转发指针和读屏障实现并发压缩（无内存碎片）。
- 所有阶段（除初始标记和最终标记）均并发执行，STW 时间极短（通常 < 10ms）。
- 与 ZGC 相比，内存开销较低，但实现更复杂。
- 适用场景：
- 大堆内存且对延迟敏感的应用（如分布式服务、实时数据分析）。
- 需要平衡延迟和内存开销的场景。
- 注意：Oracle JDK 不包含 Shenandoah，主要在 OpenJDK、RedHat 等发行版中提供。
- 启用参数：
-XX:+UseShenandoahGC（JDK 12 引入）
总结对比
| 收集器 | 延迟特性 | 吞吐量 | 堆大小支持 | 适用场景 | 典型应用示例 |
|---|---|---|---|---|---|
| Serial GC | 高延迟（STW长） | 低 | 小（<1GB） | 客户端/嵌入式 | 桌面应用、小程序 |
| Parallel GC | 中延迟 | 高 | 中（<10GB） | 吞吐量优先的批处理任务 | 数据分析、后台计算 |
| CMS | 低延迟（部分阶段并发） | 中 | 中（<16GB） | 响应时间敏感的中小堆应用 | 传统 Web 服务 |
| G1 | 可预测延迟 | 中高 | 大（<100GB） | 平衡延迟与吞吐量的大堆应用 | 企业级应用、中间件 |
| ZGC | 超低延迟 | 中 | 超大（TB级） | 超大堆+极端低延迟需求 | 高频交易、大型数据库 |
| Shenandoah | 超低延迟 | 中 | 超大（TB级） | 超大堆+平衡内存开销 | 分布式服务、实时数据处理 |
选择时需根据应用的延迟需求、堆大小、CPU 资源等因素综合考量，优先推荐 G1（通用场景）、ZGC/Shenandoah（超大堆+低延迟）。