2.7.GC 垃圾收集器
Java 堆内存被划分为新生代和年老代两部分，新生代主要使用复制和标记-清除垃圾回收算法；年老代主要使用标记-整理垃圾回收算法，因此 java 虚拟中针对新生代和年老代分别提供了多种不同的垃圾收集器，JDK1.6 中 Sun HotSpot 虚拟机的垃圾收集器如下：
2.7.1. Serial 垃圾收集器（单线程、复制算法）
Serial（英文连续）是最基本垃圾收集器，使用复制算法，曾经是JDK1.3.1 之前新生代唯一的垃圾收集器。Serial 是一个单线程的收集器，它不但只会使用一个 CPU 或一条线程去完成垃圾收集工作，并且在进行垃圾收集的同时，必须暂停其他所有的工作线程，直到垃圾收集结束。
Serial 垃圾收集器虽然在收集垃圾过程中需要暂停所有其他的工作线程，但是它简单高效，对于限定单个 CPU 环境来说，没有线程交互的开销，可以获得最高的单线程垃圾收集效率，因此 Serial垃圾收集器依然是 java 虚拟机运行在 Client 模式下默认的新生代垃圾收集器。
2.7.2. ParNew 垃圾收集器（Serial+多线程）
ParNew 垃圾收集器其实是 Serial 收集器的多线程版本，也使用复制算法，除了使用多线程进行垃圾收集之外，其余的行为和 Serial 收集器完全一样，ParNew 垃圾收集器在垃圾收集过程中同样也要暂停所有其他的工作线程。
ParNew 收集器默认开启和 CPU 数目相同的线程数，可以通过-XX:ParallelGCThreads 参数来限制垃圾收集器的线程数。【Parallel：平行的】
ParNew虽然是除了多线程外和Serial 收集器几乎完全一样，但是ParNew垃圾收集器是很多 java虚拟机运行在 Server 模式下新生代的默认垃圾收集器。
2.7.3. Parallel Scavenge 收集器（多线程复制算法、高效）
Parallel Scavenge 收集器也是一个新生代垃圾收集器，同样使用复制算法，也是一个多线程的垃圾收集器，它重点关注的是程序达到一个可控制的吞吐量（Thoughput，CPU 用于运行用户代码的时间/CPU 总消耗时间，即吞吐量=运行用户代码时间/(运行用户代码时间+垃圾收集时间)），高吞吐量可以最高效率地利用 CPU 时间，尽快地完成程序的运算任务，主要适用于在后台运算而不需要太多交互的任务。自适应调节策略也是 ParallelScavenge 收集器与 ParNew 收集器的一个
重要区别。
2.7.4. Serial Old 收集器（单线程标记整理算法 ）
Serial Old 是 Serial 垃圾收集器年老代版本，它同样是个单线程的收集器，使用标记-整理算法，这个收集器也主要是运行在 Client 默认的 java 虚拟机默认的年老代垃圾收集器。
在 Server 模式下，主要有两个用途：
- 在 JDK1.5 之前版本中与新生代的 Parallel Scavenge 收集器搭配使用。
- 作为年老代中使用 CMS 收集器的后备垃圾收集方案。
新生代 Serial 与年老代 Serial Old 搭配垃圾收集过程图：
新生代 Parallel Scavenge 收集器与 ParNew 收集器工作原理类似，都是多线程的收集器，都使用的是复制算法，在垃圾收集过程中都需要暂停所有的工作线程。新生代 Parallel Scavenge/ParNew 与年老代 Serial Old 搭配垃圾收集过程图：
2.7.5. Parallel Old 收集器（多线程标记整理算法）
Parallel Old 收集器是Parallel Scavenge的年老代版本，使用多线程的标记-整理算法，在 JDK1.6才开始提供。在 JDK1.6 之前，新生代使用 ParallelScavenge 收集器只能搭配年老代的 Serial Old 收集器，只能保证新生代的吞吐量优先，无法保证整体的吞吐量，Parallel Old 正是为了在年老代同样提供吞吐量优先的垃圾收集器，如果系统对吞吐量要求比较高，可以优先考虑新生代 Parallel Scavenge和年老代 Parallel Old 收集器的搭配策略。
新生代 Parallel Scavenge 和年老代 Parallel Old 收集器搭配运行过程图：
2.7.6. CMS 收集器（多线程标记清除算法）
Concurrent mark sweep(CMS)收集器是一种年老代垃圾收集器，其最主要目标是获取最短垃圾回收停顿时间，和其他年老代使用标记-整理算法不同，它使用多线程的标记-清除算法。最短的垃圾收集停顿时间可以为交互比较高的程序提高用户体验。
CMS 工作机制相比其他的垃圾收集器来说更复杂，整个过程分为以下 4 个阶段：
2.7.6.1. 初始标记
只是标记一下 GC Roots 能直接关联的对象，速度很快，仍然需要暂停所有的工作线程。
2.7.6.2. 并发标记
进行 GC Roots 跟踪的过程，和用户线程一起工作，不需要暂停工作线程。
2.7.6.3. 重新标记
为了修正在并发标记期间，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，仍然需要暂停所有的工作线程。
2.7.6.4. 并发清除
清除 GC Roots 不可达对象，和用户线程一起工作，不需要暂停工作线程。由于耗时最长的并发标记和并发清除过程中，垃圾收集线程可以和用户现在一起并发工作，所以总体上来看
CMS 收集器的内存回收和用户线程是一起并发地执行。
CMS 收集器工作过程：
2.7.7. G1 收集器
Garbage first 垃圾收集器是目前垃圾收集器理论发展的最前沿成果，相比与 CMS 收集器，G1 收集器两个最突出的改进是：
- 基于标记-整理算法，不产生内存碎片。
- 可以非常精确控制停顿时间，在不牺牲吞吐量前提下，实现低停顿垃圾回收。
G1 收集器避免全区域垃圾收集，它把堆内存划分为大小固定的几个独立区域，并且跟踪这些区域的垃圾收集进度，同时在后台维护一个优先级列表，每次根据所允许的收集时间，优先回收垃圾最多的区域。区域划分和优先级区域回收机制，确保 G1 收集器可以在有限时间获得最高的垃圾收集效率。
2.8. JAVA IO/NIO
2.8.1. 阻塞 IO 模型
最传统的一种 IO 模型，即在读写数据过程中会发生阻塞现象。当用户线程发出 IO 请求之后，内核会去查看数据是否就绪，如果没有就绪就会等待数据就绪，而用户线程就会处于阻塞状态，用户线程交出 CPU。当数据就绪之后，内核会将数据拷贝到用户线程，并返回结果给用户线程，用户线程才解除 block 状态。典型的阻塞 IO 模型的例子为：data = socket.read();如果数据没有就绪，就会一直阻塞在 read 方法。
2.8.2. 非阻塞 IO 模型
当用户线程发起一个 read 操作后，并不需要等待，而是马上就得到了一个结果。如果结果是一个error 时，它就知道数据还没有准备好，于是它可以再次发送 read 操作。一旦内核中的数据准备好了，并且又再次收到了用户线程的请求，那么它马上就将数据拷贝到了用户线程，然后返回。
所以事实上，在非阻塞 IO 模型中，用户线程需要不断地询问内核数据是否就绪，也就说非阻塞 IO不会交出 CPU，而会一直占用 CPU。典型的非阻塞 IO 模型一般如下：
但是对于非阻塞 IO 就有一个非常严重的问题，在 while 循环中需要不断地去询问内核数据是否就绪，这样会导致 CPU 占用率非常高，因此一般情况下很少使用 while 循环这种方式来读取数据。
2.8.3. 多路复用 IO 模型
多路复用 IO 模型是目前使用得比较多的模型。Java NIO 实际上就是多路复用 IO。在多路复用 IO模型中，会有一个线程不断去轮询多个 socket 的状态，只有当 socket 真正有读写事件时，才真正调用实际的 IO 读写操作。因为在多路复用 IO 模型中，只需要使用一个线程就可以管理多个socket，系统不需要建立新的进程或者线程，也不必维护这些线程和进程，并且只有在真正有socket 读写事件进行时，才会使用 IO 资源，所以它大大减少了资源占用。在 Java NIO 中，是通过 selector.select()去查询每个通道是否有到达事件，如果没有事件，则一直阻塞在那里，因此这种方式会导致用户线程的阻塞。多路复用 IO 模式，通过一个线程就可以管理多个 socket，只有当socket 真正有读写事件发生才会占用资源来进行实际的读写操作。因此，多路复用 IO 比较适合连接数比较多的情况。
另外多路复用 IO 为何比非阻塞 IO 模型的效率高是因为在非阻塞 IO 中，不断地询问 socket 状态时通过用户线程去进行的，而在多路复用 IO 中，轮询每个 socket 状态是内核在进行的，这个效率要比用户线程要高的多。
不过要注意的是，多路复用 IO 模型是通过轮询的方式来检测是否有事件到达，并且对到达的事件逐一进行响应。因此对于多路复用 IO 模型来说，一旦事件响应体很大，那么就会导致后续的事件迟迟得不到处理，并且会影响新的事件轮询。
2.8.4. 信号驱动 IO 模型
在信号驱动 IO 模型中，当用户线程发起一个 IO 请求操作，会给对应的 socket 注册一个信号函数，然后用户线程会继续执行，当内核数据就绪时会发送一个信号给用户线程，用户线程接收到信号之后，便在信号函数中调用 IO 读写操作来进行实际的 IO 请求操作。
2.8.5. 异步 IO 模型
异步 IO 模型才是最理想的 IO 模型，在异步 IO 模型中，当用户线程发起 read 操作之后，立刻就可以开始去做其它的事。而另一方面，从内核的角度，当它受到一个 asynchronous read 之后，它会立刻返回，说明 read 请求已经成功发起了，因此不会对用户线程产生任何 block。然后，内核会等待数据准备完成，然后将数据拷贝到用户线程，当这一切都完成之后，内核会给用户线程发送一个信号，告诉它 read 操作完成了。也就说用户线程完全不需要实际的整个 IO 操作是如何进行的，只需要先发起一个请求，当接收内核返回的成功信号时表示 IO 操作已经完成，可以直接去使用数据了。
也就说在异步 IO 模型中，IO 操作的两个阶段都不会阻塞用户线程，这两个阶段都是由内核自动完成，然后发送一个信号告知用户线程操作已完成。用户线程中不需要再次调用 IO 函数进行具体的读写。这点是和信号驱动模型有所不同的，在信号驱动模型中，当用户线程接收到信号表示数据已经就绪，然后需要用户线程调用 IO 函数进行实际的读写操作；而在异步 IO 模型中，收到信号表示 IO 操作已经完成，不需要再在用户线程中调用 IO 函数进行实际的读写操作。
注意，异步 IO 是需要操作系统的底层支持，在 Java 7 中，提供了 Asynchronous IO。
更多参考： http://www.importnew.com/19816.html
未完待续………
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VX获取：13272413561
原文地址：https://blog.51cto.com/14587687/2462088