当前,硬件技术的进步已经可以为应用程序提供数G字节的堆空间和普遍的多核并行执行环境。现代的服务器上广泛运行着的多线程应用程序往往拥有数G字节的堆空间,这向JVM和CLR等虚拟执行环境的垃圾回收技术提出了新的挑战。这些面向服务的应用要求以最小的吞吐量代价来获取数G字节堆空间上进行垃圾回收时较短的暂停时间。本文首先介绍了Java垃圾回收的基础研究,分析了影响垃圾回收器效率的主要因素,总结比较了当前多处理器环境下的垃圾回收调度方案,给出了现代服务器上多线程应用程序垃圾回收的目标,包括时间收敛,空间收敛,可扩展性和负载平衡等特性。本文采用猜想和实验证实相结合的方法,给出了应用程序堆空间与垃圾回收作业量的关系。在其他因素等同的条件下,应用程序的堆空间越大,垃圾回收工作的必要性就越低,留给处理器执行应用程序的时间也就越多。本文面向多处理器环境下的多线程应用,借鉴带宽保留调度算法,设计了量入为出的调度模型及其消耗与补充规则。多处理器上面向服务的计算,根据应用需求的不同,可以是时间关键型的,也可以是存储关键的。垃圾回收的效率问题,本质上是存储空间与垃圾回收时间的一个时空关系。基于上述认识,本文提出了基于堆增长的时空补偿调度,综合考虑了实际应用系统中工作负载、存储资源和调度算法三大要素之间的关系。最后,本文给出了并行垃圾回收作业量的时间复杂度上界。基准测试程序集的实际数据表明,该调度有效地利用了多处理器的并行处理能力和空闲处理时间,在很大程度上缩短了应用程序的抖动时间。此外,调度方案还具有良好的可扩展性。