典型大数据应用JVM垃圾回收算法的评测文献综述

随着大数据技术的快速发展与普及，海量数据的处理对底层计算平台的性能提出了更高的要求。

Java虚拟机（JVM）作为大数据应用广泛使用的运行环境，其垃圾回收（GC）机制的效率直接影响着整个系统的性能表现。

为了探究不同垃圾回收算法在大数据应用场景下的性能差异，本文首先介绍了JVM垃圾回收机制以及几种典型大数据应用场景，并梳理了常见的垃圾回收算法分类和评测指标体系。

其次，本文详细阐述了大数据应用JVM垃圾回收算法的评测方法，包括实验环境搭建、评测指标选取与量化、实验数据生成与分析方法等。

在此基础上，本文选取了几种具有代表性的垃圾回收算法（SerialGC、ParallelGC、CMSGC、G1GC、ZGC）进行了实验评测与分析，比较了它们在不同大数据应用场景下的吞吐量、延迟、内存占用等性能指标。

最后，本文总结了面向大数据应用的GC算法选择策略，并展望了GC算法的未来发展趋势。

关键词：大数据；JVM；垃圾回收；算法评测；性能优化

#1.1Java虚拟机（JVM）与垃圾回收机制Java虚拟机（JVM）是一种用于执行Java字节码的虚拟机，它为Java程序提供了一个跨平台的执行环境。

JVM的一个重要功能是自动内存管理，即垃圾回收（GarbageCollection，GC）。

GC机制负责自动识别和回收不再使用的对象，释放内存空间以供新对象分配，从而避免内存泄漏问题。