概述：Garbage First（简称G1）收集器是垃圾收集器技术发展历史上的里程碑式的成果，它开创了收集器面向局部收集的设计思路和基于Region的内存布局形式。
G1开创的基于Region的堆内存布局是它能够实现这个目标的关键。虽然G1也仍是遵循分代收集理 论设计的，但其堆内存的布局与其他收集器有非常明显的差异：G1不再坚持固定大小以及固定数量的 分代区域划分，而是把连续的Java堆划分为多个大小相等的独立区域（Region），每一个Region都可以 根据需要，扮演新生代的Eden空间、Survivor空间，或者老年代空间。收集器能够对扮演不同角色的 Region采用不同的策略去处理，这样无论是新创建的对象还是已经存活了一段时间、熬过多次收集的 旧对象都能获取很好的收集效果。
Region中还有一类特殊的Humongous区域，专门用来存储大对象。G1认为只要大小超过了一个 Region容量一半的对象即可判定为大对象。每个Region的大小可以通过参数-XX：G1HeapRegionSize设 定，取值范围为1MB～32MB，且应为2的N次幂。而对于那些超过了整个Region容量的超级大对象， 将会被存放在N个连续的Humongous Region之中，G1的大多数行为都把Humongous Region作为老年代 的一部分来进行看待。
当然，它的实现也很复杂。
譬如，将Java堆分成多个独立Region后，Region里面存在的跨Region引用对象如何解决？
解决的思路我们已经知道：使用记忆集避免全堆作为GC Roots扫描，但在G1收集器上记忆集的应用其实要复杂很多，它的每个Region都维护有自己的记忆集，这些记忆集会记录下别的Region 指向自己的指针，并标记这些指针分别在哪些卡页的范围之内。G1的记忆集在存储结构的本质上是一 种哈希表，Key是别的Region的起始地址，Value是一个集合，里面存储的元素是卡表的索引号。这 种“双向”的卡表结构（卡表是“我指向谁”，这种结构还记录了“谁指向我”）比原来的卡表实现起来更 复杂，同时由于Region数量比传统收集器的分代数量明显要多得多，因此G1收集器要比其他的传统垃 圾收集器有着更高的内存占用负担。
譬如，在并发标记阶段如何保证收集线程与用户线程互不干扰地运行？
这里首先要解决的是用户线程改变对象引用关系时，必须保证其不能打破原本的对象图结构，导致标记结果出现错误。CMS收集器采用增量更新算法实现，而G1 收集器则是通过原始快照（SATB）算法来实现的。此外，垃圾收集对用户线程的影响还体现在回收过 程中新创建对象的内存分配上，程序要继续运行就肯定会持续有新对象被创建，G1为每一个Region设 计了两个名为TAMS（Top at Mark Start）的指针，把Region中的一部分空间划分出来用于并发回收过 程中的新对象分配，并发回收时新分配的对象地址都必须要在这两个指针位置以上。
譬如，怎样建立起可靠的停顿预测模型？
用户通过-XX：MaxGCPauseMillis参数指定的停顿时间 只意味着垃圾收集发生之前的期望值，但G1收集器要怎么做才能满足用户的期望呢？G1收集器的停顿 预测模型是以衰减均值（Decaying Average）为理论基础来实现的，在垃圾收集过程中，G1收集器会记 录每个Region的回收耗时、每个Region记忆集里的脏卡数量等各个可测量的步骤花费的成本，并分析得 出平均值、标准偏差、置信度等统计信息。这里强调的“衰减平均值”是指它会比普通的平均值更容易 受到新数据的影响，平均值代表整体平均状态，但衰减平均值更准确地代表“最近的”平均状态。换句 话说，Region的统计状态越新越能决定其回收的价值。然后通过这些信息预测现在开始回收的话，由 哪些Region组成回收集才可以在不超过期望停顿时间的约束下获得最高的收益。
