g1是停顿时间可预测的垃圾收集器，通过将堆划分为大小相等的region、动态选择回收集、内置停顿时间预测模型及remembered set机制，在可控stw内实现部分压缩与碎片缓解。
G1 被称为“停顿时间可预测的收集器”，核心在于它把堆划分为多个大小相等的区域（Region），并支持以 指定最大暂停时间目标（MaxGCPauseMillis）为约束条件，动态选择回收哪些 Region，而不是像 CMS 或 Parallel GC 那样固定回收整个老年代或新生代。
基于 Region 的增量式回收
G1 不再区分严格意义上的年轻代/老年代空间，而是将堆划分为若干个 1–32MB 的独立 Region。每次 GC 可以只回收其中一部分 Region（尤其是那些垃圾多、耗时少的），从而把单次 STW 时间控制在目标范围内。
- 年轻代回收（Young GC）仍按 Region 批量进行，但可快速完成
- 混合回收（Mixed GC）阶段会根据预测模型，挑选收益高、耗时低的老年代 Region 加入回收集
- 回收集（Collection Set, CSet）大小受停顿目标限制，不是“全量”或“固定比例”
停顿时间预测模型
G1 内置一套历史统计与衰减平均机制，持续记录每个 Region 的：
- 扫描耗时（Remembered Set 处理、对象遍历）
- 转移耗时（对象复制、引用更新）
- 已知存活对象大小（用于估算复制工作量）
每次 GC 前，G1 用这些数据预测本次能安全纳入多少 Region，保证总 STW 不超过用户设定的 -XX:MaxGCPauseMillis（默认 200ms）。
避免全堆扫描与碎片化妥协
传统 GC（如 CMS）为降低停顿而放弃压缩，导致碎片化严重；Parallel GC 虽压缩但停顿不可控。G1 在可控停顿内做部分压缩（Region 级复制），既缓解碎片，又不牺牲响应性。
- 通过 Remembered Set 快速定位跨 Region 引用，无需全局卡表扫描
- 每次回收都伴随内存整理，长期运行不易因碎片触发 Full GC
- 当预测失败（实际停顿超限），G1 会自动调整下次回收策略，比如减少 CSet 规模或增加并发标记频率
本质上，G1 的“可预测”不是绝对精确，而是基于统计反馈的主动调控能力——它把 GC 从“尽力而为”变成了“按需交付”。
