parallel收集器中卡表是跨代引用的唯一机制，直接标记dirty卡页并扫描；g1中卡表仅作脏页探测器，服务于region级remembered set构建，实现异步refinement与混合回收。
卡表在 Parallel 收集器中：简单直接的 dirty 标记
Parallel Scavenge（新生代）搭配 ParallelOld（老年代）时，卡表是跨代引用处理的唯一支撑机制。它采用最基础但高效的实现：
- 卡页大小固定为 512 字节，不可配置，每个卡页对应 CardTable 数组中一个 byte 元素
- 写屏障仅在“老年代对象字段赋值指向年轻代对象”时触发，将对应卡索引设为非零值（如 0xff），其余写操作（如 young→old、内部引用）完全忽略
- Minor GC 前，扫描所有 dirty 卡页内的对象，逐字段检查是否真实引用了年轻代——不缓存、不聚合、不区分目标区域，结果直接作为 GC Roots 的一部分
- 没有记忆集（Remembered Set）结构；卡表就是全部，不构建 RSet，也不做异步 refinement
这种设计追求吞吐量最大化：写屏障开销极低，卡表遍历快，适合 CPU 密集、暂停时间可接受的批处理场景。但代价是每次 Minor GC 都要重复解析脏卡，且无法支持部分回收或分区粒度控制。
G1 中的卡表：只是底层基础设施，真正起作用的是 RSet
G1 不把卡表当作最终引用记录工具，而是将其降级为“脏页探测器”，服务于更精细的 Remembered Set 构建：
- 同样使用 512 字节卡页和写屏障标记 dirty 卡，但 dirty 卡不会被 GC 线程直接扫描；而是先入队到 Dirty Card Queue，由后台 Refinement 线程异步处理
- Refinement 线程从队列取卡页，扫描其中对象，用 OopMap 快速识别跨代引用，并按目标 Region 归类登记——例如 oldObj.field → EdenRegion_A，则在 EdenRegion_A 的 RSet 中添加一条记录（源 Region + 卡索引范围）
- 每个 Region 都有独立 RSet，结构是哈希表：key 是源 Region 起始地址，value 是该 Region 内涉及的 dirty 卡索引集合
- Young GC 时，只读取当前待回收 Region（如 Eden + Survivor）的 RSet，直接获得所有跨代引用源对象位置，无需再遍历卡页内容
这意味着 G1 的卡表不参与 GC 实时决策，只负责“线索采集”；RSet 才是真正的“引用目录”。这种分离让 G1 支持并发 refinement、可预测暂停、混合收集（Mixed GC），但也带来更高内存占用与写屏障延迟。
关键差异总结：目的、粒度与协作方式不同
两者都用卡表，但角色完全不同：
- 目的差异：Parallel 的卡表 = 引用定位器（直接用于 GC Roots 扩展）；G1 的卡表 = 脏页信号灯（只为驱动 RSet 构建）
- 粒度差异：Parallel 按卡页（512B）粗筛后全量扫描对象；G1 按 Region（默认 1~32MB）组织 RSet，引用关系精确到 Region 级别，甚至可进一步细化到卡索引
- 协作差异：Parallel 无异步组件，卡表更新与 GC 强耦合；G1 引入 Dirty Card Queue 和 Refinement 线程，实现写屏障与 GC 的解耦，降低单次写操作延迟
- 扩展性差异：Parallel 卡表无法支撑并发标记或增量回收；G1 的 RSet + 卡表组合天然适配并发、并行、混合等多阶段回收模型
本质上，Parallel 把卡表用到了极致的“够用即止”，而 G1 把卡表用作了更大系统的一块基石。
