在這個(gè)領(lǐng)域中，可能處理大量的數(shù)據(jù)，且對(duì)系統(tǒng)的響時(shí)間和穩(wěn)定性有很高的要求。在這種情況下，選擇合適的Java GC策略是非常重要的，因?yàn)樗苯佑绊懙较到y(tǒng)性能。G垃圾收集器根據(jù)用程序的行為動(dòng)態(tài)調(diào)整其內(nèi)存分配策略，以達(dá)到更好的性能。

在環(huán)境監(jiān)測(cè)的用中，可能長(zhǎng)時(shí)間連續(xù)運(yùn)行，因此考慮如何避免因垃圾回收導(dǎo)致的長(zhǎng)時(shí)間停頓。ZGC和Shenandoah等新型垃圾收集器提供了低暫停時(shí)間的保證，可能是這類用的好選擇。

在人工智能領(lǐng)域，模型訓(xùn)練通常大量?jī)?nèi)存，由于計(jì)算密集型的特性，任何不必要的CPU使用都會(huì)降低整體效率。因此，在這個(gè)領(lǐng)域中，可能會(huì)更傾向于選擇那些能提高CPU利用率，又能保持較低內(nèi)存開銷的垃圾收集器，如Parallel GC或CMS。

對(duì)于這種業(yè)務(wù)邏輯復(fù)雜，但對(duì)性能需求不高的用，選擇更加穩(wěn)定的垃圾收集器，Serial GC，它雖然吞吐量相對(duì)較低，但是運(yùn)行穩(wěn)定，易于理解和調(diào)試。