最可靠方式是JVM启动时切换GC算法并运行标准化负载，控制变量、多次运行取中位数，用真实业务逻辑测试，固定堆大小和预热轮数，禁用动态编译干扰，启用对应GC日志，通过总耗时与GC总耗时计算吞吐量比。

直接在 JVM 启动时切换 GC 算法并运行标准化负载，配合监控指标对比吞吐量，是最可靠的方式。关键不是“测一次”，而是控制变量、多次运行、看稳定值。

准备可复现的测试场景

吞吐量依赖实际工作负载，不能靠空循环或简单对象分配来模拟。建议：

• 用真实业务逻辑片段（如 JSON 解析+计算+缓存写入），封装成独立方法反复调用
• 固定总请求数（如 10 万次）和预热轮数（至少 3 轮），避免 JIT 干扰
• 禁用动态编译优化干扰：添加 -XX:-TieredStopAtLevel1 或统一用 C2 编译器
• 确保每次测试前堆内存干净，可用 -XX:+AlwaysPreTouch 提前触碰页，减少运行中缺页中断

指定 GC 并启用吞吐量统计

每轮只启用一种 GC 算法，并打开详细日志与计时标记：

• Parallel GC（吞吐优先）：-XX:+UseParallelGC -XX:GCTimeRatio=99 -XX:+PrintGCDetails -Xloggc:gc_parallel.log
• G1 GC（平衡型）：-XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200 -Xloggc:gc_g1.log
• ZGC（低延迟，高吞吐兼顾）：-XX:+UseZGC -Xloggc:gc_zgc.log -Xlog:gc*,safepoint

注意：JDK 版本决定可用选项（ZGC 需 JDK 11+，G1 是 JDK 9+ 默认）；GCTimeRatio=99 表示目标是 99% 时间跑用户代码、1% 用于 GC，这是吞吐量的核心调控参数。

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提取并对比吞吐量数据

吞吐量不看单次 GC 耗时，而看整体单位时间完成的有效工作量：

• 记录测试总耗时（从 start 到 end 的 System.nanoTime）
• 统计成功处理请求数（非吞吐量 = 请求总数 / 总耗时）
• 从 GC 日志中解析出总 GC 时间（可用 grep "GC pause" gc_*.log | awk '{sum += $5} END {print sum}'）
• 计算实际吞吐量比：用户代码时间 / (用户代码时间 + GC 时间)，即 1 − (总 GC 时间 / 总耗时)

例如：总耗时 62.3 秒，GC 总耗时 0.82 秒 → 吞吐量 ≈ 98.68%

排除干扰，确认结果可信

相同硬件、相同 JVM 参数（仅 GC 类型不同）、关闭后台服务（如 cron、监控 agent），并满足：

• 每组至少运行 5 轮，取中位数而非平均值（防异常毛刺）
• 堆内存大小固定（如 -Xms4g -Xmx4g），避免扩容导致额外 STW
• 观察 Full GC 次数：若某算法频繁触发 Full GC，其吞吐量数据不可信，需先调优或排除该算法
• 用 jstat -gc <pid> 实时验证是否真正在用目标 GC（如输出含 PSYoungGen 即 Parallel，G1OldGen 即 G1）