Java虚拟机（JVM）是Java程序运行的基础，它的核心组成部分之一就是垃圾收集器（Garbage Collector, GC）。GC的主要任务是自动管理程序中的内存，回收不再使用的对象，避免内存泄漏，确保系统的稳定运行。HotSpot JVM是Oracle提供的JVM实现，其中包含多种垃圾收集器，针对不同的性能需求和场景提供了多样化的选择。
1. Serial收集器：这是最基本的单线程垃圾收集器，适用于小型应用或对响应时间要求不高的环境。新生代使用复制算法，老年代使用标记-整理算法。
2. ParNew收集器：Serial收集器的多线程版本，常与CMS收集器配合使用，用于新生代垃圾收集，提高了并行性。
3. Parallel Scavenge收集器：这是一个关注吞吐量的新生代收集器，采用复制算法，多线程执行，旨在提高CPU利用率。
4. Serial Old收集器：Serial收集器的老年代版本，单线程，采用标记-整理算法，作为CMS收集器的备用方案。
5. Parallel Old收集器：Parallel Scavenge收集器的老年代对应版，使用多线程和标记-整理算法，适合重视吞吐量的场景。
6. CMS（Concurrent Mark Sweep）收集器：一种并发收集器，主要针对老年代，采用标记-清除算法，目标是缩短垃圾收集的暂停时间，提高用户体验。
7. G1（Garbage-First）收集器：引入了Region概念，兼顾响应时间和吞吐量，目标是建立可预测的停顿时间模型，适用于大型Java应用。
8. ZGC收集器：较新的收集器，旨在实现极低的暂停时间，支持大内存，使用颜色指针和region-based内存布局，内存碎片较少。
当开发过程中遇到OutOfMemoryError（OOM）问题时，通常有以下几个原因：
1. 创建了超大对象，如大数组，超过了JVM堆内存的限制。
2. 突然的高流量导致内存溢出，如促销活动期间的大量请求。
3. 过度依赖终结器（Finalizer）导致对象未及时被垃圾收集。
4. 内存泄漏，即对象被长期持有，无法被GC回收，例如未关闭的文件或数据库连接。
解决OOM问题通常涉及以下步骤：
1. 增加JVM堆内存大小，通过-Xmx参数调整。
2. 检查并优化超大对象的创建，如分批处理大数据。
3. 分析流量峰值，考虑增加服务器资源或实施流量控制策略。
4. 查找并修复内存泄漏，确保资源的正确释放。
5. 使用工具（如jstat、jvisualvm、jprofiler、arthas、top等）进行内存分析，调整堆空间比例或垃圾收集器配置。
在生产环境中，当发生OOM时，需首先复现问题，然后使用上述工具进行诊断，以便找到根本原因并采取相应的解决措施。对于内存分析，理解不同垃圾收集器的工作机制和适用场景至关重要，这有助于优化JVM配置，提升系统性能。
