今天是第三章的剩余部分：4.性能度量指標(biāo)，5.分代收集的基本原理。
性能度量 一些指標(biāo)用來評估垃圾收集的性能，包括：
吞吐量（Throughput）
一個很長的周期中，除去花費在垃圾收集上的時間占總時間的百分比。
垃圾收集開銷（Garbage collection overhead）
與吞吐量相反，這是垃圾收集占總時間的百分比。
（譯注：為什么需要兩個指標(biāo)呢？對于并發(fā)的垃圾收集算法，垃圾收集的部分任務(wù)和
應(yīng)用系統(tǒng)同時運行導(dǎo)致上述兩個指標(biāo)加起來會大于100%）
暫停時間（Pause time）
垃圾收集發(fā)生時，應(yīng)用系統(tǒng)暫停的時間。
收集頻率（Frequency of collection）
垃圾收集相對于應(yīng)用系統(tǒng)運行發(fā)生的頻率。
占用空間（Footprint）
一種大小的指標(biāo)，例如堆大小。
反應(yīng)時間（Promptness）
對象變成垃圾之后到
內(nèi)存可用的時間
一個交互式應(yīng)用需要較低的暫停時間，反之持續(xù)的執(zhí)行時間對于非交互式應(yīng)用更加重要。一個實時應(yīng)用程序要求在垃圾收集中的暫停以及收集
器的整個周期擁有較少的抖動。運行在個人計算機或嵌入式設(shè)備中的應(yīng)用可能主要關(guān)心小的空間占用。
分代收集 使用分代（generational collection）收集技術(shù)時，內(nèi)存分為很多代（generations），分離的存儲池存儲不同年齡的對象。例如，最通用的配置
中有兩代：一個用于存放年輕的對象，另一存放年老的對象。
不同的代使用不同的算法執(zhí)行垃圾收集任務(wù)，每個算法會基于本代獨特的特征進行
優(yōu)化。分代的垃圾收集基于一種被稱為弱分代假設(shè)（weak
generational hypothesis），它是關(guān)于在幾種語言（包括
java語言）編寫的應(yīng)用程序中觀察到的結(jié)果：
大部分的分配的對象不會被引用（存活）很長時間，這些對象在年輕的時候就死掉了
年老對象引用年輕對象的情況很少出現(xiàn)
年輕代的收集發(fā)生的相對頻繁、有效、快速，因為年輕代的空間通常比較小并且有很多的對象都不再被引用。
在年輕代幾次收集后仍然生存的對象最終會晉升（promoted）或者被授予（tenured）到年老代。如圖1。年老代一般比年輕代大，并且增長的速度
很慢。結(jié)果是，年老代的收集很少發(fā)生，但是會花費更長的時間才能完成。
圖1 分代的垃圾收集
為年輕代
設(shè)計的收集算法主要關(guān)注在速度方面，因為垃圾收集經(jīng)常發(fā)生。另一方面，在空間方面更有效率的算法管理著年老代，因為年老代占據(jù)了
大部分的堆空間并且年老代的垃圾密度比較低。
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