是Parallel Scavenge收集器的老年代版本。
特点：多线程，采用标记-整理算法。
应用场景：注重高吞吐量以及CPU资源敏感的场合，都可以优先考虑Parallel Scavenge+Parallel Old 收集器。
Parallel Scavenge/Parallel Old收集器工作过程图：
一种以获取最短回收停顿时间为目标的收集器。
特点：基于标记-清除算法实现。并发收集、低停顿。
应用场景：适用于注重服务的响应速度，希望系统停顿时间最短，给用户带来更好的体验等场景下。如web程序、b/s服务。
CMS收集器的运行过程分为下列4步：
初始标记：标记GC Roots能直接到的对象。速度很快但是仍存在Stop The World问题。
并发标记：进行GC Roots Tracing 的过程，找出存活对象且用户线程可并发执行。
重新标记：为了修正并发标记期间因用户程序继续运行而导致标记产生变动的那一部分对象的标记记录。仍然存在Stop The World问题。
并发清除：对标记的对象进行清除回收。
CMS收集器的内存回收过程是与用户线程一起并发执行的。
CMS收集器的工作过程图：
CMS收集器的缺点：
对CPU资源非常敏感。
无法处理浮动垃圾，可能出现Concurrent Model Failure失败而导致另一次Full GC的产生。
因为采用标记-清除算法所以会存在空间碎片的问题，导致大对象无法分配空间，不得不提前触发一次Full GC。
七：G1收集器一款面向服务端应用的垃圾收集器。
特点如下：
并行与并发：G1能充分利用多CPU、多核环境下的硬件优势，使用多个CPU来缩短Stop-The-World停顿时间。部分收集器原本需要停顿Java线程来执行GC动作，G1收集器仍然可以通过并发的方式让Java程序继续运行。
分代收集：G1能够独自管理整个Java堆，并且采用不同的方式去处理新创建的对象和已经存活了一段时间、熬过多次GC的旧对象以获取更好的收集效果。
空间整合：G1运作期间不会产生空间碎片，收集后能提供规整的可用内存。
可预测的停顿：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毫秒的时间段内，消耗在垃圾收集上的时间不得超过N毫秒。
G1为什么能建立可预测的停顿时间模型？
因为它有计划的避免在整个Java堆中进行全区域的垃圾收集。G1跟踪各个Region里面的垃圾堆积的大小，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。这样就保证了在有限的时间内可以获取尽可能高的收集效率。
G1与其他收集器的区别：