浅谈 G1 垃圾收集器
为解决 CMS 算法产生空间碎片和其它一系列的问题缺陷，HotSpot 提供了另外一种垃圾回收策略，G1（Garbage First）算法，通过参数 -XX:+UseG1GC 来启用，该算法在 JDK 7u4 版本被正式推出。
G1 垃圾收集算法主要应用在多 CPU 大内存的服务中，在满足高吞吐量的同时，竟可能的满足垃圾回收时的暂停时间，该设计主要针对如下应用场景：
- 垃圾收集线程和应用线程并发执行，和 CMS 一样
- 空闲内存压缩时避免冗长的暂停时间
- 应用需要更多可预测的 GC 暂停时间
- 不希望牺牲太多的吞吐性能
- 不需要很大的 Java 堆
堆内存结构
1、以往的垃圾回收算法，如 CMS，使用的堆内存结构如下：
- 新生代：eden space + 2个 survivor
- 老年代：old space
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1
编程根基：数据结构、算法与系统基础
掌握常用数据结构与算法思想，理解操作系统进程/内存管理及网络 TCP/IP 模型，为后续性能分析、并发设计和系统调优提供底层认知支撑。
2
Java 内核：JVM 与并发编程
深入 JVM 内存布局、垃圾回收机制与 Java 内存模型，熟练使用并发工具类与锁原语，写出线程安全、低延迟、可诊断的高性能 Java 代码。
3
框架与 I/O：Spring、Netty 与 Web 容器
理解 Spring Boot 自动装配、AOP 与事务原理，掌握 Netty Reactor 模型及 Tomcat 连接处理机制，构建高内聚、易扩展的应用服务层。
4
高性能中间件：消息、缓存与存储
熟练运用 MySQL 索引/事务、Redis 缓存策略、Kafka/RocketMQ 消息可靠性，以及 ZooKeeper 分布式协调，搭建稳定、解耦的分布式数据底座。
5
架构能力：高可用、DDD 与系统设计
基于领域驱动设计划分限界上下文，结合限流、熔断、多活容灾等手段，设计可演进、可观测、故障自愈的大规模业务系统。
6
云原生：容器化、可观测性与工程效能
通过 Docker/K8s 实现弹性部署，集成 Metrics/Logs/Traces 构建可观测体系，推动 DevOps 与自动化，让架构在云上持续交付与进化。
Speaker
Songran Zhang
@Aliyun | Qwen Chat
Songran Zhang is senior systems architect at Aliyun, a speaker, and an author. Over the past 15 years, he's mastered architectures from cloud-native systems to AI-powered LLM platforms, building deep technical expertise across large-scale, high-availability systems.
