CMS收集器是获取最短回收停顿时间为目标的收集器，因为CMS工作时，GC工作线程与用户线程可以并发执行，以此来达到降低停顿时间的目的（只有初始标记和重新标记会STW）。但是CMS收集器对CPU资源非常敏感。在并发阶段，虽然不会导致用户线程停顿，但是会占用CPU资源而导致引用程序变慢，总吞吐量下降。
CMS仅作用于老年代，是基于标记清除算法，所以清理的过程中会有大量的空间碎片。
CMS收集器无法处理浮动垃圾，由于CMS并发清理阶段用户线程还在运行，伴随程序的运行自热会有新的垃圾不断产生，这一部分垃圾出现在标记过程之后，CMS无法在本次收集中处理它们，只好留待下一次GC时将其清理掉。
G1是一款面向服务端应用的垃圾收集器，适用于多核处理器、大内存容量的服务端系统。G1能充分利用CPU、多核环境下的硬件优势，使用多个CPU（CPU或者CPU核心）来缩短STW的停顿时间，它满足短时间停顿的同时达到一个高的吞吐量。
从JDK 9开始，G1成为默认的垃圾回收器。当应用有以下任何一种特性时非常适合用G1：Full GC持续时间太长或者太频繁；对象的创建速率和存活率变动很大；应用不希望停顿时间长(长于0.5s甚至1s)。
G1将空间划分成很多块（Region），然后他们各自进行回收。堆比较大的时候可以采用，采用复制算法，碎片化问题不严重。整体上看属于标记整理算法,局部(region之间)属于复制算法。
G1 需要记忆集来记录新生代和老年代之间的引用关系，这种数据结构在 G1 中需要占用大量的内存，可能达到整个堆内存容量的 20% 甚至更多。而且 G1 中维护记忆集的成本较高，带来了更高的执行负载，影响效率。所以 CMS 在小内存应用上的表现要优于 G1，而大内存应用上 G1 更有优势，大小内存的界限是6GB到8GB。（Card Table（CMS中）的结构是一个连续的byte[]数组，扫描Card Table的时间比扫描整个老年代的代价要小很多！G1也参照了这个思路，不过采用了一种新的数据结构 Remembered Set 简称Rset。RSet记录了其他Region中的对象引用本Region中对象的关系，属于points-into结构（谁引用了我的对象）。而Card Table则是一种points-out（我引用了谁的对象）的结构，每个Card 覆盖一定范围的Heap（一般为512Bytes）。G1的RSet是在Card Table的基础上实现的：每个Region会记录下别的Region有指向自己的指针，并标记这些指针分别在哪些Card的范围内。 这个RSet其实是一个Hash Table，Key是别的Region的起始地址，Value是一个集合，里面的元素是Card Table的Index。每个Region都有一个对应的Rset。）