在测试服务器上使用如下命令可以查看当前使用的 GC收集器，当然不止这一个命令可以看到，还有其他一些方式
第三列”=”表示第四列是参数的默认值，而”:=” 表明了参数被用户或者JVM赋值了
[csii@devpwcoreapp bin]$ ./java -XX:+PrintFlagsFinal -version | grep : uintx InitialHeapSize := 263469440 {product} uintx MaxHeapSize := 4217372672 {product} uintx ParallelGCThreads := 8 {product} bool PrintFlagsFinal := true {product} bool UseCompressedOops := true {lp64_product} bool UseParallelGC := true {product} java version "1.6.0_24" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.6.0_24-b07) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 19.1-b02, mixed mode)
UseParallelGC 指的是年轻代的 Parallel Scavenge收集器，此配置仅对年轻代有效。即上述配置下，年轻代使用并发收集，而年老代仍旧使用串行收集。
上图中，如果两个收集器之间存在连线，就说明它们可以搭配使用。
一共7个收集器
1.Serial收集器（新生代）
最基本的，单线程收集器，使用单线程完成垃圾收集工作，收集时必须暂停其他所有的工作线程，即Stop The World。到现在为止，它仍然是运行在Client模式下的默认新生代收集器。
2.ParNew收集器（新生代）
ParNew收集器其实就是Serial收集器的多线程版本，除了使用多线程进行垃圾收集之外，其余行为包括Serial收集器可用的所有控制参数（例如：-XX:SurvivorRatio、 -XX:PretenureSizeThreshold、-XX:HandlePromotionFailure等）、收集算法、Stop The World、对象分配规则、回收策略等都与Serial收集器完全一样；它是许多运行在server模式下的虚拟机中首选的新生代收集器，它是唯一个可以和CMS收集器配合使用的新生代垃圾收集器
3.Parallel Scavenge收集器（新生代）
Parallel Scavenge收集器是采用复制算法的并行的多线程收集器，
Parallel Scavenge收集器的特点是它的关注点与其他收集器不同，CMS等收集器的关注点是尽可能地缩短垃圾收集时用户线程的停顿时间，而Parallel Scavenge收集器的目的是达到一个可控制的吞吐量（Throughtput）。吞吐量就是java虚拟机用于运行用户代码的时间与cpu运行总时间的比值。即吞吐量=运行用户代码时间 /（运行用户代码时间+垃圾收集时间），虚拟机一共运行了100分钟，其中垃圾收集花掉一分钟，那吞吐量就是99%。
停顿时间越短越适合需要交互的程序，良好的响应速度能提升用户体验，而高吞吐量则可以高效利用CPU时间，尽快完成程序的运算任务，主要适合在后台运算而不需要太多交互的任务
Parallel Scavenge收集器提供了两个参数用于精确控制吞吐量，分别是控制最大垃圾收集停顿时间的-XX:MaxGCPauseMillis参数以及直接设置吞吐量大小的-XX:GCTimeRatio参数
MaxGCPauseMillis参数允许的值是一个大于0的毫秒数，收集器将尽可能地保证内存回收花费的时间不超过设定值。不过大家不要认为如果把这个参数的值设置得稍小一点就能使得系统的垃圾收集速度变得更快，GC停顿时间缩短是以牺牲吞吐量和新生代空间来换取的：系统把新生代调小一些，收集300MB新生代肯定比收集500MB快吧，这也直接导致垃圾收集发生得更频繁一些，原来10秒收集一次、每次停顿100毫秒，现在变成5秒收集一次、每次停顿70毫秒。停顿时间的确在下降，但吞吐量也降下来了。
GCTimeRatio参数的值应当是一个大于0且小于100的整数，也就是垃圾收集时间占总时间的比率，相当于是吞吐量的倒数。如果把此参数设置为19，那允许的最大GC时间就占总时间的5%（即1 /（1+19）），默认值为99，就是允许最大1%（即1 /（1+99））的垃圾收集时间。
由于与吞吐量关系密切，Parallel Scavenge收集器也经常称为“吞吐量优先”收集器。除上述两个参数之外，Parallel Scavenge收集器还有一个参数-XX:+UseAdaptiveSizePolicy值得关注。这是一个开关参数，当这个参数打开之后，就不需要手工指定新生代的大小（-Xmn）、Eden与Survivor区的比例（-XX:SurvivorRatio）、晋升老年代对象年龄（-XX:PretenureSizeThreshold）等细节参数了，虚拟机会根据当前系统的运行情况收集性能监控信息，动态调整这些参数以提供最合适的停顿时间或者最大的吞吐量，这种调节方式称为GC自适应的调节策略（GC Ergonomics）。如果读者对于收集器运作原来不太了解，手工优化存在困难的时候，使用Parallel Scavenge收集器配合自适应调节策略，把内存管理的调优任务交给虚拟机去完成将是一个不错的选择。只需要把基本的内存数据设置好（如-Xmx设置最大堆），然后使用MaxGCPauseMillis参数（更关注最大停顿时间）或GCTimeRatio（更关注吞吐量）参数给虚拟机设立一个优化目标，那具体细节参数的调节工作就由虚拟机完成了。自适应调节策略也是Parallel Scavenge收集器与ParNew收集器的一个重要区别。
4.Serial Old 收集器
Serial Old是Serial收集器的老年代版本，它同样是一个单线程收集器，使用“标记－整理”算法。这个收集器的主要意义也是在于给Client模式下的虚拟机使用。如果在Server模式下，那么它主要还有两大用途：一种用途是在JDK 1.5以及之前的版本中与Parallel Scavenge收集器搭配使用（注：Parallel Scavenge收集器架构中本身有PS MarkSweep收集器来进行老年代收集，并非直接使用了Serial Old收集器，但是这个PS MarkSweep收集器与Serial Old的实现非常接近，所以在官方的许多资料中都是直接以Serial Old代替PS MarkSweep进行讲解。这里笔者也采用这种方式），另一种用途就是作为CMS收集器的后备预案，在并发收集发生Concurrent Mode Failure时使用。这两点都将在后面的内容中详细讲解。
5.Parallel Old收集器
Parallel Old是Parallel Scavenge收集器的老年代版本，使用多线程和“标记－整理”算法。这个收集器是在JDK 1.6中才开始提供的，在此之前，新生代的Parallel Scavenge收集器一直处于比较尴尬的状态。原因是，如果新生代选择了Parallel Scavenge收集器，老年代除了Serial Old（PS MarkSweep）收集器外别无选择（还记得上面说过Parallel Scavenge收集器无法与CMS收集器配合工作吗？）。由于老年代Serial Old收集器在服务端应用性能上的“拖累”，使用了Parallel Scavenge收集器也未必能在整体应用上获得吞吐量最大化的效果，由于单线程的老年代收集中无法充分利用服务器多CPU的处理能力，在老年代很大而且硬件比较高级的环境中，这种组合的吞吐量甚至还不一定有ParNew加CMS的组合“给力”。
直到Parallel Old收集器出现后，“吞吐量优先”收集器终于有了比较名副其实的应用组合，在注重吞吐量以及CPU资源敏感的场合，都可以优先考虑Parallel Scavenge加Parallel Old收集器。Parallel Old收集器的工作过程如图3-9所示。
6.CMS收集器
MS（Concurrent Mark Sweep）收集器是一种以获取最短回收停顿时间为目标的收集器。目前很大一部分的Java应用集中在互联网站或者B/S系统的服务端上，这类应用尤其重视服务的响应速度，希望系统停顿时间最短，以给用户带来较好的体验。CMS收集器就非常符合这类应用的需求。
从名字（包含“Mark Sweep”）上就可以看出，CMS收集器是基于“标记—清除”算法实现的，它的运作过程相对于前面几种收集器来说更复杂一些，整个过程分为4个步骤，包括：
初始标记（CMS initial mark）
并发标记（CMS concurrent mark）
重新标记（CMS remark）
并发清除（CMS concurrent sweep）
其中，初始标记、重新标记这两个步骤仍然需要“Stop The World”。初始标记仅仅只是标记一下GC Roots能直接关联到的对象，速度很快，并发标记阶段就是进行GC Roots Tracing的过程，而重新标记阶段则是为了修正并发标记期间因用户程序继续运作而导致标记产生变动的那一部分对象的标记记录，这个阶段的停顿时间一般会比初始标记阶段稍长一些，但远比并发标记的时间短。
由于整个过程中耗时最长的并发标记和并发清除过程收集器线程都可以与用户线程一起工作，所以，从总体上来说，CMS收集器的内存回收过程是与用户线程一起并发执行的。通过图3-10可以比较清楚地看到CMS收集器的运作步骤中并发和需要停顿的时间。
CMS是一款优秀的收集器，它的主要优点在名字上已经体现出来了：并发收集、低停顿，Sun公司的一些官方文档中也称之为并发低停顿收集器（Concurrent Low Pause Collector）。但是CMS还远达不到完美的程度，它有以下3个明显的缺点：
CMS收集器对CPU资源非常敏感。其实，面向并发设计的程序都对CPU资源比较敏感。在并发阶段，它虽然不会导致用户线程停顿，但是会因为占用了一部分线程（或者说CPU资源）而导致应用程序变慢，总吞吐量会降低。CMS默认启动的回收线程数是（CPU数量+3）/ 4，也就是当CPU在4个以上时，并发回收时垃圾收集线程不少于25%的CPU资源，并且随着CPU数量的增加而下降。但是当CPU不足4个（譬如2个）时，CMS对用户程序的影响就可能变得很大，如果本来CPU负载就比较大，还分出一半的运算能力去执行收集器线程，就可能导致用户程序的执行速度忽然降低了50%，其实也让人无法接受。为了应付这种情况，虚拟机提供了一种称为“增量式并发收集器”（Incremental Concurrent Mark Sweep / i-CMS）的CMS收集器变种，所做的事情和单CPU年代PC机操作系统使用抢占式来模拟多任务机制的思想一样，就是在并发标记、清理的时候让GC线程、用户线程交替运行，尽量减少GC线程的独占资源的时间，这样整个垃圾收集的过程会更长，但对用户程序的影响就会显得少一些，也就是速度下降没有那么明显。实践证明，增量时的CMS收集器效果很一般，在目前版本中，i-CMS已经被声明为“deprecated”，即不再提倡用户使用。
CMS收集器无法处理浮动垃圾（Floating Garbage），可能出现“Concurrent Mode Failure”失败而导致另一次Full GC的产生。由于CMS并发清理阶段用户线程还在运行着，伴随程序运行自然就还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无法在当次收集中处理掉它们，只好留待下一次GC时再清理掉。这一部分垃圾就称为“浮动垃圾”。也是由于在垃圾收集阶段用户线程还需要运行，那也就还需要预留有足够的内存空间给用户线程使用，因此CMS收集器不能像其他收集器那样等到老年代几乎完全被填满了再进行收集，需要预留一部分空间提供并发收集时的程序运作使用。在JDK 1.5的默认设置下，CMS收集器当老年代使用了68%的空间后就会被激活，这是一个偏保守的设置，如果在应用中老年代增长不是太快，可以适当调高参数-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction的值来提高触发百分比，以便降低内存回收次数从而获取更好的性能，在JDK 1.6中，CMS收集器的启动阈值已经提升至92%。要是CMS运行期间预留的内存无法满足程序需要，就会出现一次“Concurrent Mode Failure”失败，这时虚拟机将启动后备预案：临时启用Serial Old收集器来重新进行老年代的垃圾收集，这样停顿时间就很长了。所以说参数-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction设置得太高很容易导致大量“Concurrent Mode Failure”失败，性能反而降低。
还有最后一个缺点，在本节开头说过，CMS是一款基于“标记—清除”算法实现的收集器，如果读者对前面这种算法介绍还有印象的话，就可能想到这意味着收集结束时会有大量空间碎片产生。空间碎片过多时，将会给大对象分配带来很大麻烦，往往会出现老年代还有很大空间剩余，但是无法找到足够大的连续空间来分配当前对象，不得不提前触发一次Full GC。为了解决这个问题，CMS收集器提供了一个-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection开关参数（默认就是开启的），用于在CMS收集器顶不住要进行FullGC时开启内存碎片的合并整理过程，内存整理的过程是无法并发的，空间碎片问题没有了，但停顿时间不得不变长。虚拟机设计者还提供了另外一个参数-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction，这个参数是用于设置执行多少次不压缩的Full GC后，跟着来一次带压缩的（默认值为0，表示每次进入Full GC时都进行碎片整理）。
7.G1收集器
G1（Garbage-First）收集器是当今收集器技术发展的最前沿成果之一，早在JDK 1.7刚刚确立项目目标，Sun公司给出的JDK 1.7 RoadMap里面，它就被视为JDK 1.7中HotSpot虚拟机的一个重要进化特征。从JDK 6u14中开始就有Early Access版本的G1收集器供开发人员实验、试用，由此开始G1收集器的“Experimental”状态持续了数年时间，直至JDK 7u4，Sun公司才认为它达到足够成熟的商用程度，移除了“Experimental”的标识。
G1是一款面向服务端应用的垃圾收集器。HotSpot开发团队赋予它的使命是（在比较长期的）未来可以替换掉JDK 1.5中发布的CMS收集器。与其他GC收集器相比，G1具备如下特点。
并行与并发：G1能充分利用多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Stop-The-World停顿的时间，部分其他收集器原本需要停顿Java线程执行的GC动作，G1收集器仍然可以通过并发的方式让Java程序继续执行。
分代收集：与其他收集器一样，分代概念在G1中依然得以保留。虽然G1可以不需要其他收集器配合就能独立管理整个GC堆，但它能够采用不同的方式去处理新创建的对象和已经存活了一段时间、熬过多次GC的旧对象以获取更好的收集效果。
空间整合：与CMS的“标记—清理”算法不同，G1从整体来看是基于“标记—整理”算法实现的收集器，从局部（两个Region之间）上来看是基于“复制”算法实现的，但无论如何，这两种算法都意味着G1运作期间不会产生内存空间碎片，收集后能提供规整的可用内存。这种特性有利于程序长时间运行，分配大对象时不会因为无法找到连续内存空间而提前触发下一次GC。
可预测的停顿：这是G1相对于CMS的另一大优势，降低停顿时间是G1和CMS共同的关注点，但G1除了追求低停顿外，还能建立可预测的停顿时间模型，能让使用者明确指定在一个长度为M毫秒的时间片段内，消耗在垃圾收集上的时间不得超过N毫秒，这几乎已经是实时Java（RTSJ）的垃圾收集器的特征了。
在G1之前的其他收集器进行收集的范围都是整个新生代或者老年代，而G1不再是这样。使用G1收集器时，Java堆的内存布局就与其他收集器有很大差别，它将整个Java堆划分为多个大小相等的独立区域（Region），虽然还保留有新生代和老年代的概念，但新生代和老年代不再是物理隔离的了，它们都是一部分Region（不需要连续）的集合。
G1收集器之所以能建立可预测的停顿时间模型，是因为它可以有计划地避免在整个Java堆中进行全区域的垃圾收集。G1跟踪各个Region里面的垃圾堆积的价值大小（回收所获得的空间大小以及回收所需时间的经验值），在后台维护一个优先列表，每次根据允许的收集时间，优先回收价值较大的Region（这也就是Garbage-First名称的来由）。这种使用Region划分内存空间以及有优先级的区域回收方式，保证了G1收集器在有限的时间内可以获取尽可能高的收集效率。
G1把内存“化整为零”的思路，理解起来似乎很容易，但其中的实现细节却远远没有想象中那样简单，否则也不会从2004年Sun实验室发表第一篇G1的论文开始直到今天（将近10年时间）才开发出G1的商用版。笔者以一个细节为例：把Java堆分为多个Region后，垃圾收集是否就真的能以Region为单位进行了？听起来顺理成章，再仔细想想就很容易发现问题所在：Region不可能是孤立的。一个对象分配在某个Region中，它并非只能被本Region中的其他对象引用，而是可以与整个Java堆任意的对象发生引用关系。那在做可达性判定确定对象是否存活的时候，岂不是还得扫描整个Java堆才能保证准确性？这个问题其实并非在G1中才有，只是在G1中更加突出而已。在以前的分代收集中，新生代的规模一般都比老年代要小许多，新生代的收集也比老年代要频繁许多，那回收新生代中的对象时也面临相同的问题，如果回收新生代时也不得不同时扫描老年代的话，那么Minor GC的效率可能下降不少。
在G1收集器中，Region之间的对象引用以及其他收集器中的新生代与老年代之间的对象引用，虚拟机都是使用Remembered Set来避免全堆扫描的。G1中每个Region都有一个与之对应的Remembered Set，虚拟机发现程序在对Reference类型的数据进行写操作时，会产生一个Write Barrier暂时中断写操作，检查Reference引用的对象是否处于不同的Region之中（在分代的例子中就是检查是否老年代中的对象引用了新生代中的对象），如果是，便通过CardTable把相关引用信息记录到被引用对象所属的Region的Remembered Set之中。当进行内存回收时，在GC根节点的枚举范围中加入Remembered Set即可保证不对全堆扫描也不会有遗漏。
如果不计算维护Remembered Set的操作，G1收集器的运作大致可划分为以下几个步骤：
初始标记（Initial Marking）
并发标记（Concurrent Marking）
最终标记（Final Marking）
筛选回收（Live Data Counting and Evacuation）
对CMS收集器运作过程熟悉的读者，一定已经发现G1的前几个步骤的运作过程和CMS有很多相似之处。初始标记阶段仅仅只是标记一下GC Roots能直接关联到的对象，并且修改TAMS（Next Top at Mark Start）的值，让下一阶段用户程序并发运行时，能在正确可用的Region中创建新对象，这阶段需要停顿线程，但耗时很短。并发标记阶段是从GC Root开始对堆中对象进行可达性分析，找出存活的对象，这阶段耗时较长，但可与用户程序并发执行。而最终标记阶段则是为了修正在并发标记期间因用户程序继续运作而导致标记产生变动的那一部分标记记录，虚拟机将这段时间对象变化记录在线程Remembered Set Logs里面，最终标记阶段需要把Remembered Set Logs的数据合并到Remembered Set中，这阶段需要停顿线程，但是可并行执行。最后在筛选回收阶段首先对各个Region的回收价值和成本进行排序，根据用户所期望的GC停顿时间来制定回收计划，从Sun公司透露出来的信息来看，这个阶段其实也可以做到与用户程序一起并发执行，但是因为只回收一部分Region，时间是用户可控制的，而且停顿用户线程将大幅提高收集效率。通过图3-11可以比较清楚地看到G1收集器的运作步骤中并发和需要停顿的阶段。
由于目前G1成熟版本的发布时间还很短，G1收集器几乎可以说还没有经过实际应用的考验，网络上关于G1收集器的性能测试也非常贫乏，到目前为止，笔者还没有搜索到有关的生产环境下的性能测试报告。强调“生产环境下的测试报告”是因为对于垃圾收集器来说，仅仅通过简单的Java代码写个Microbenchmark程序来创建、移除Java对象，再用-XX:+PrintGCDetails等参数来查看GC日志是很难做到准确衡量其性能的。因此，关于G1收集器的性能部分，笔者引用了Sun实验室的论文《Garbage-First Garbage Collection》中的一段测试数据。
Sun给出的Benchmark的执行硬件为Sun V880服务器（8×750MHz UltraSPARC III CPU、32G内存、Solaris 10操作系统）。执行软件有两个，分别为SPECjbb（模拟商业数据库应用，堆中存活对象约为165MB，结果反映吐量和最长事务处理时间）和telco（模拟电话应答服务应用，堆中存活对象约为100MB，结果反映系统能支持的较大吞吐量）。为了便于对比，还收集了一组使用ParNew+CMS收集器的测试数据。所有测试都配置为与CPU数量相同的8条GC线程。
在反应停顿时间的软实时目标（Soft Real-Time Goal）测试中，横向是两个测试软件的时间片段配置，单位是毫秒，以（X/Y）的形式表示，代表在Y毫秒内较大允许GC时间为X毫秒（对于CMS收集器，无法直接指定这个目标，通过调整分代大小的方式大致模拟）。纵向是两个软件在对应配置和不同的Java堆容量下的测试结果，V%、avgV%和wV%分别代表的含义如下。
V%：表示测试过程中，软实时目标失败的概率，软实时目标失败即某个时间片段中实际GC时间超过了允许的较大GC时间。
avgV%：表示在所有实际GC时间超标的时间片段里，实际GC时间超过较大GC时间的平均百分比（实际GC时间减去允许较大GC时间，再除以总时间片段）。
wV%：表示在测试结果最差的时间片段里，实际GC时间占用执行时间的百分比。
测试结果见表3-1。
表3-1 测试结果
Benchmark/configuration Soft real-time goal compliance statistics by Heap Size
V% avgV% wV% V% avgV% wV% V% avgV% wV%
SPECjbb 512M 640M 768M
Gl (100/200) 4.29% 36.40% 100.00% 1.73% 12.83% 63.31% 1.68% 10.94% 69.67%
Gl (150/300) 1.20% 5.95% 15.29% 1.51% 4.01% 20.80% 1.78% 3.38% 8.96%
Gl (150/450) 1.63% 4.40% 14.32% 3.14% 2.34% 6.53% 1.23% 1.53% 3.28%
Gl (150/600) 2.63% 2.90% 5.38% 3.66% 2.45% 8.39% 2.09% 2.54% 8.65%
Gl (200/300) 0.00% 0.00% 0.00% 0.34% 0.72% 0.72% 0.00% 0.00% 0.00%
CMS (150/450) 23.93% 82.14% 100.00% 13.44% 67.72% 100.00% 5.72% 28.19% 100.00%
Telco 384M 512M 640M
Gl (50/100) 0.34% 8.92% 35.48% 0.16% 9.09% 48.08% 0.11% 12.10% 38.57%
Gl (75/150) 0.08% 11.90% 19.99% 0.08% 5.60% 7.47% 0.19% 3.81% 9.15%
Gl (75/225) 0.44% 2.90% 10.45% 0.15% 3.31% 3.74% 0.50% 1.04% 2.07%
Gl (75/300) 0.65% 2.55% 8.76% 0.42% 0.57% 1.07% 0.63% 1.07% 2.91%
Gl (100/400) 0.57% 1.79% 6.04% 0.29% 0.37% 0.54% 0.44% 1.52% 2.73%
CMS (75/225) 0.78% 35.05% 100.00% 0.54% 32.83% 100.00% 0.60% 26.39% 100.00%
从表3-1所示的结果可见，对于telco来说，软实时目标失败的概率控制在0.5%～0.7%之间，SPECjbb就要差一些，但也控制在2%～5%之间，概率随着（X/Y）的比值减小而增加。另一方面，失败时超出允许GC时间的比值随着总时间片段增加而变小（分母变大了），在（100/200）、512MB的配置下，G1收集器出现了某些时间片段下100%时间在进行GC的最坏情况。而相比之下，CMS收集器的测试结果就要差很多，3种Java堆容量下都出现了100%时间进行GC的情况。
在吞吐量测试中，测试数据取3次SPECjbb和15次telco的平均结果如图3-12所示。在SPECjbb的应用下，各种配置下的G1收集器表现出了一致的行为，吞吐量看起来只与允许较大GC时间成正比关系，而在telco的应用中，不同配置对吞吐量的影响则显得很微弱。与CMS收集器的吞吐量对比可以看到，在SPECjbb测试中，在堆容量超过768MB时，CMS收集器有5%～10%的优势，而在telco测试中，CMS的优势则要小一些，只有3%～4%左右。
在更大规模的生产环境下，笔者引用一段在StackOverflow.com上看到的经验与读者分享：“我在一个真实的、较大规模的应用程序中使用过G1：大约分配有60～70GB内存，存活对象大约在20～50GB之间。服务器运行Linux操作系统，JDK版本为6u22。G1与PS/PS Old相比，较大的好处是停顿时间更加可控、可预测，如果我在PS中设置一个很低的较大允许GC时间，譬如期望50毫秒内完成GC（-XX:MaxGCPauseMillis=50），但在65GB的Java堆下有可能得到的直接结果是一次长达30秒至2分钟的漫长的Stop-The-World过程；而G1与CMS相比，虽然它们都立足于低停顿时间，CMS仍然是我现在的选择，但是随着Oracle对G1 的持续改进，我相信G1会是最终的胜利者。如果你现在采用的收集器没有出现问题，那就没有任何理由现在去选择G1，如果你的应用追求低停顿，那G1现在已经可以作为一个可尝试的选择，如果你的应用追求吞吐量，那G1并不会为你带来什么特别的好处”。
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