垃圾回收与应用程序的暂停时间：
垃圾回收过程中的停顿，也就是“Stop-The-World"事件，是垃圾收集器在清理内存时会暂停应用程序的执行。这个过程对于大部分垃圾收集器来说是必要的，以保证在收集垃圾的过程中，应用程序不会对内存进行任何的写操作，避免导致数据不一致或者内存错误。
这种暂停应用程序的行为对用户体验和程序性能确实会有显著的影响。在这个过程中，由于所有的应用线程都会被暂停，因此应用的响应时间会急剧增加。特别是在高并发、要求响应时间极短的应用情景下，例如金融交易系统或在线游戏，这样的暂停可能导致系统超时或者性能下降。
但值得注意的是，并非所有的垃圾收集器都会产生长时间的“Stop-The-World"事件。例如，G1垃圾收集器就可以分片回收，划分多个小块的内存区域，然后分别进行回收，从而将每一次的“Stop-The-World"事件的时间减至最少。另外，ZGC和Shenandoah这两种垃圾收集器甚至能做到几乎全程并发执行，极大地降低了停顿时间，但牺牲了部分的吞吐量。
因此，垃圾回收引起的停顿确实可能导致应用程序性能下降，但是合理选择和配置垃圾收集器，针对性的优化，可以大大减轻这种影响。
垃圾回收与内存消耗：
垃圾回收过程中，可能会产生所谓的内存碎片。当垃圾收集器释放不再使用的对象时，它们所占用的内存区域会变为空闲状态。随着时间的推移，这些空闲的内存区域可能会变得零散和分布在不同的地方，造成内存碎片。
这种内存碎片会对内存空间的使用效率产生影响。当对象需要申请内存时，如果发现没有足够大的连续内存区域可供使用，即使总的空闲内存很多，也无法满足该对象的内存需求。这就降低了内存的使用效率，有可能导致程序需要消耗更多的时间来寻找足够的内存空间或者提前进行一次全面的垃圾回收。
同样，为了确保垃圾回收能够顺利进行，我们总是需要预留一部分内存给垃圾收集器使用。这就意味着这部分内存无法供我们的应用程序使用，增加了内存的消耗。
所以，这两点都会对应用程序的性能产生影响。一方面，内存碎片会导致内存利用率降低，可能影响到应用程序运行速度；另一方面，预留给垃圾收集器的内存也会占用一部分资源，增加了整体的内存消耗。
不过，通过选择合适的垃圾收集器（如压缩型垃圾收集器）或者合理配置JVM参数，都可以在一定程度上减轻这两种问题的影响，从而提升应用程序的性能。
垃圾回收与CPU使用：
垃圾收集器在执行垃圾回收任务时，需要进行对象的追踪、标记、清除、整理等一系列操作，这些都需要消耗CPU资源。
在进行垃圾回收时，如果需要处理的垃圾对象数量很多或者垃圾回收操作频繁，将会占用大量的CPU时间。特别是在并发垃圾收集（Concurrent Garbage Collection）中，垃圾收集器与应用程序线程并发执行，由于部分CPU资源被垃圾收集器占用，应用程序的执行速度可能会降低。
这种CPU资源的占用对于CPU资源较为紧张、需要高计算性能的场景下尤其需要关注，例如密集计算型应用、大规模数据处理应用。如果CPU消耗过多在垃圾回收操作上，可能会直接影响整体的应用性能。
但也需要注意，各种垃圾收集器的CPU消耗并不相同，如Parallel GC以提高吞吐量为目标，占用CPU资源较多，而CMS GC 则以尽可能减少延迟为目标，会减少CPU资源的占用。通过合理选择和配置垃圾收集器，可以在一定程度上平衡CPU资源消耗与应用性能之间的关系。
垃圾回收器的选择对性能的影响：
垃圾收集器是Java虚拟机中的一个重要组成部分，其主要的作用是自动管理内存，回收不再需要的对象，从而避免内存泄露和提高程序的运行效率。目前，Java虚拟机提供了多种不同的垃圾收集器，包括Serial、Parallel、CMS和G1等，各有各的优缺点和适用场景。
Serial 收集器：这是最简单，也是最古老的垃圾收集器，它只会使用一条线程进行垃圾回收，所以它在多处理器环境下并不会有很好的性能。然而，由于它的实现简单，因此在单核心环境下或者内存较小的场景中，反而可能会有不错的效果。总的来说，Serial收集器更适合对暂停时间不敏感，且系统资源有限的环境。
Parallel 收集器：Parallel收集器是一种多线程的垃圾收集器，它能更好地利用多核处理器的优势，进而缩短垃圾收集的暂停时间。这种收集器适合在多核环境下，并且对于吞吐量有较高要求的场景。
CMS（Concurrent Mark Sweep） 收集器：这是一种以获取最短回收停顿时间为目标的收集器，它能够让应用线程和垃圾回收线程并发执行，从而最大程度地减少了应用的暂停时间。这种收集器适合在对响应时间有很严格要求的场景中使用。
G1（Garbage-First）收集器：G1是一种新型的垃圾收集器，它采用了全新的算法，可以更好地预测垃圾收集的停顿时间，并且在整个Java堆中进行并发标记和清除，得到的效果是非常接近Parallel的，但在暂停时间可预测性上有明显的优势。
垃圾回收动态调整和优化对性能的影响：
堆大小：堆（Heap）是JVM用于动态分配内存的区域，也是垃圾收集器主要管理的区域。合理设置堆的大小对于应用程序的性能有着直接的影响。一般来说，如果堆大小设置得太小，可能会导致频繁的垃圾回收，进而影响应用程序的性能；反之，如果设置得太大，可能会导致垃圾回收的时间过长，也会影响应用性能。因此，我们需要根据应用程序的实际需求来适度设置堆的大小。
新生代和老年代的比例：在Java的内存模型中，堆被分为新生代（Young Generation）和老年代（Old Generation）。新生代主要用于存放新创建的对象，而老年代则用于存放生命周期较长的对象。通常，新生代的大小会影响Minor GC的频率，而老年代大小则会影响Full GC的频率。我们可以通过调整新生代和老年代的比例，来平衡Minor GC和Full GC的触发频率，提升应用性能。
垃圾回收策略：不同的垃圾收集器有不同的垃圾回收策略，这也会影响应用程序的性能。通常，我们可以根据应用程序对吞吐量和响应时间的要求，来选择使用并发收集器或者并行收集器。
此外，JVM还会根据内存的使用情况，动态调整垃圾回收的频率和暂停时间，以尽可能地提高系统的性能。这种动态调整一般是由复杂的内置算法完成的，我们一般不需要对其进行调整。但是，我们可以通过监控和分析应用程序的GC行为，来获取系统的内存使用情况，以便进一步优化我们的垃圾回收参数。
