解答
代码语言：javascript复制G1（Garbage First）是一个横跨新生代和老年代的垃圾收集器。
实际上，它已经打乱了新生代和老年代的堆结构，直接将堆分成极其多个区域。每个区域都可以充当 Eden 区、Survivor 区或者老年代中的一个。
它采用的是标记 - 压缩算法，而且和 CMS 一样都能够在应用程序运行过程中并发地进行垃圾回收。
G1 能够针对每个细分的区域来进行垃圾回收。在选择进行垃圾回收的区域时，它会优先回收死亡对象较多的区域。这也是 G1 名字的由来。G1 GC的内部结构
从内存区域的角度，G1 同样存在着年代的概念，但是与前面在堆内存划分中讲的很不一样，其内部是类似棋盘状的一个个 region 组成，请参考下面的示意图。
G1-GC的内部结构
region 的大小是一致的，数值是在 1M 到 32M 字节之间的一个 2 的幂值数，JVM 会尽量划分 2048 个左右、同等大小的 region。
当然这个数字既可以手动调整，G1 也会根据堆大小自动进行调整。
在 G1 实现中，年代是个逻辑概念，具体体现在，一部分 region 是作为 Eden，一部分作为 Survivor。
除了 Old region，G1 会将超过 region 50% 大小的对象（在应用中，通常是 byte 或 char 数组）归类为 Humongous 对象，并放置在相应的 region 中。
逻辑上，Humongous region 算是老年代的一部分，因为复制这样的大对象是很昂贵的操作，并不适合新生代 GC 的复制算法。
region 设计有什么缺陷？
region 大小和大对象很难保证一致，这会导致空间的浪费。
上面示意图中有的区域是 Humongous 颜色，但没有用名称标记，这是为了表示，特别大的对象是可能占用超过一个 region 的。
并且，region 太小不合适，会令你在分配大对象时更难找到连续空间，这是一个长久存在的情况。
这本质也可以看作是 JVM 的 bug，尽管解决办法也非常简单，直接设置较大的 region 大小，参数如下：
代码语言：javascript复制-XX:G1HeapRegionSize=<N, 例如16>M垃圾回收算法
G1 选择的是复合算法，可以简化理解为：
- 在新生代，G1 采用的仍然是并行的复制算法，所以同样会发生 Stop-The-World 的暂停。
- 在老年代，大部分情况下都是并发标记，而整理（Compact）则是和新生代 GC 时捎带进行，并且不是整体性的整理，而是增量进行的。
G1 GC中的分代收集
习惯上人们喜欢把新生代 GC（Young GC）叫作 Minor GC，老年代 GC 叫作 Major GC，区别于整体性的 Full GC。
但是现代 GC 中，这种概念已经不再准确，对于 G1 来说：
- Minor GC 仍然存在，虽然具体过程会有区别，会涉及 Remembered Set 等相关处理。
- 老年代回收，则是依靠 Mixed GC。并发标记结束后，JVM 就有足够的信息进行垃圾收集，Mixed GC 不仅同时会清理 Eden、Survivor 区域，而且还会清理部分 Old 区域。
可以通过设置下面的参数，指定触发阈值，并且设定最多被包含在一次 Mixed GC 中的 region 比例。
代码语言：javascript复制–XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent
–XX:G1OldCSetRegionThresholdPercentRemembered Set（记忆集）
Remembered Set，用于「记录和维护 region 之间对象的引用关系」。
为什么需要这么做呢？
试想，新生代 GC 是复制算法，也就是说，类似对象从 Eden 或者 Survivor 到 to 区域的“移动”，其实是“复制”，本质上是一个新的对象。
在这个过程中，需要必须保证老年代到新生代的跨区引用仍然有效。下面的示意图说明了相关设计。
RememberedSet
G1 的很多开销都是源自 Remembered Set，例如，它通常约占用 Heap 大小的 20% 或更高，这可是非常庞大的比例。
并且，我们进行对象复制的时候，因为需要扫描和更改 Card Table 的信息，这个速度影响了复制的速度，进而影响暂停时间。
Card Table（卡表）
前面提到的记忆集其实是一种"抽象"的数据结构，而卡表就是记忆集的一种具体实现，它定义了记忆集的记录精度，与堆内存的映射关系等。
「GC 最早引入卡表的目的是为了对内存的引用关系做标记，从而根据引用关系快速遍历活跃对象。」
该技术将整个堆划分为一个个大小为 512 字节的卡，并且维护一个卡表，用来存储每张卡的一个标识位。
这个标识位代表对应的卡是否可能存有指向新生代对象的引用。如果可能存在，那么我们就认为这张卡是脏的。
在进行 Minor GC 的时候，我们便可以不用扫描整个老年代，而是在卡表中寻找脏卡，并将脏卡中的对象加入到 Minor GC 的 GC Roots 里。
当完成所有脏卡的扫描之后，Java 虚拟机便会将所有脏卡的标识位清零。
由于 Minor GC 伴随着存活对象的复制，而复制需要更新指向该对象的引用。
因此，在更新引用的同时，我们又会设置引用所在的卡的标识位。
这个时候，我们可以确保脏卡中必定包含指向新生代对象的引用。
如何优化 G1 GC？
- 建议尽量升级到较新的 JDK 稳定版本.
- 掌握 GC 调优信息收集途径。掌握尽量全面、详细、准确的信息，是各种调优的基础，不仅仅是 GC 调优。
和 G1 GC 相关的日志配置
除了常用的两个选项，
代码语言：javascript复制-XX: PrintGCDetails
-XX: PrintGCDateStamps还有一些非常有用的日志选项，很多特定问题的诊断都是要依赖这些选项：
代码语言：javascript复制-XX: PrintAdaptiveSizePolicy // 打印G1 Ergonomics相关信息我们知道 GC 内部一些行为是适应性的触发的，利用 PrintAdaptiveSizePolicy，我们就可以知道为什么 JVM 做出了一些可能我们不希望发生的动作。
例如，G1 调优的一个基本建议就是避免进行大量的 Humongous 对象分配，如果 Ergonomics 信息说明发生了这一点，那么就可以考虑要么增大堆的大小，要么直接将 region 大小提高。
如果是怀疑出现引用清理不及时的情况，则可以打开下面选项，掌握到底是哪里出现了堆积。
代码语言：javascript复制-XX: PrintReferenceGC另外，建议开启选项下面的选项进行并行引用处理。
代码语言：javascript复制-XX: ParallelRefProcEnabled需要注意的一点是，JDK 9 中 JVM 和 GC 日志机构进行了重构，其实我前面提到的 PrintGCDetails 已经被标记为废弃，而 PrintGCDateStamps 已经被移除，指定它会导致 JVM 无法启动。
可以使用下面的命令查询新的配置参数。
代码语言：javascript复制java -Xlog:help通用实践
- 如果发现 Young GC 非常耗时，这很可能就是因为新生代太大了，我们可以考虑减小新生代的最小比例。
-XX:G1NewSizePercent- 降低新生代最大值同样对降低 Young GC延迟有帮助
-XX:G1MaxNewSizePercent- 如果我们直接为 G1 设置较小的延迟目标值，也会起到减小新生代的效果，虽然会影响吞吐量。
如果是 Mixed GC 延迟较长，我们应该怎么做呢？
部分 Old region 会被包含进 Mixed GC，减少一次处理的 region 个数，就是一个直接的选择之一。
上面已经介绍了 G1OldCSetRegionThresholdPercent 控制其最大值，
代码语言：javascript复制–XX:G1OldCSetRegionThresholdPercent还可以利用下面参数提高 Mixed GC 的个数，当前默认值是 8，Mixed GC 数量增多，意味着每次被包含的 region 减少。
代码语言：javascript复制-XX:G1MixedGCCountTarget❝ 注意避免过度调优，G1 对大堆非常友好，其运行机制也需要浪费一定的空间，有时候稍微多给堆一些空间，比进行苛刻的调优更加实用。 ❞
总的来说，G1 的调优相对简单、直观，因为可以直接设定暂停时间等目标，并且其内部引入了各种智能的自适应机制。
