JVM系列（十二）垃圾回收（概述及相关算法）1. 垃圾回收概述垃圾收集，不是Java语言的伴生产物。早在1960年，第

1. 垃圾回收概述

什么是垃圾

垃圾收集，不是Java语言的伴生产物。早在1960年，第一门开始使用内存动态分配和垃圾收集技术的Lisp语言诞生
关于垃圾收集有三个经典问题：
- 哪些内存需要回收？
- 什么时候回收？
- 如何回收？
垃圾收集机制是Java语言的招牌能力，极大地提高了开发效率。如今，垃圾收集机会称为现代语言的标配，即使经过如此长时间的发展，Java的垃圾收集机制仍然在不断演进中，不同大小的设备、不同特征的应用场景，对垃圾收集提出了新挑战，这当然也是面试的热点
垃圾是指在运行程序中没有任何指针指向的对象，这个对象就是需要被回收的垃圾（An object is considered garbage when it can no longer be reached from any pointer in the running program)
如果不及时对内存中的垃圾进行清理，那么这些垃圾对象所占的内存空间会一直保留到应用程序结束。被保留的空间无法被其他对象使用，甚至可能导致内存溢出

为什么需要GC

对于高级语言来说，一个基本认知是如果不进行垃圾回收，内存迟早都会被消耗完，因为不断地分配内存空间而不进行回收，就好像不停生产生活垃圾而从来不打扫一样
除了释放没用的对象，垃圾回收也可以清除内存里的记录碎片。碎片整理将所占用的堆内存移到堆的另一端，以便JVM将整理出的内存分配给新的对象
随着应用程序所对应的业务越来越庞大、复杂，用户越来越多，没有GC就不能保证应用程序的正常进行。而经常造成STW的GC又跟不上实际的需求，所以才会不断地尝试对GC进行优化

早期垃圾回收

在早期的C/C++时代，垃圾回收基本上是手工进行的。开发人员可以使用new关键字进行内存申请，并使用delete关键字进行内存释放。比如以下代码：

MibBridge *pBridge = new cmBaseGroupGridge();
// 如果注册失败，使用delete释放该对象占用的内存区域
if (pBridge -> Register(kDestroy) != NO_ERROR)
    delete pBridge;

这种方式可以灵活控制内存释放时间，但是会给开发人员带来频繁申请和释放内存的管理负担。倘若有一处内存空间由于程序员编码的问题忘记被回收，那么就会产生内存泄漏，垃圾对象永远无法被清除，随着系统运行时间的不断增长，垃圾对象所耗内存可能持续上升，直到出现内存溢出并造成应用程序崩溃
在有了垃圾回收机制后，上述代码块极有可能变成这样：

MibBridge *pBridge = new cmBaseGroupGridge();
pBridge -> Rigister(kDestroy);

现在除了Java意外，C+#、python、Ruby等语言都是用了自动垃圾回收的思想，也是未来发展趋势。可以说，这种自动化的内存分配和垃圾回收的方式已经成为了现代开发语言必备的标准

Java垃圾回收机制

自动内存管理，无需开发人员手动参与内存的分配与回收，这样降低内存泄漏和内存溢出的风险
- 没有垃圾回收器，Java也会和C++一样，各种悬垂指针、野指针，泄漏问题会让你头疼不已
自动内存管理机制，将程序员从繁重的内存管理中释放出来，可以更专心地专注与业务开发
Oracle官网关于垃圾回收的介绍 docs.oracle.com/javase/8/do…
对于Java开发人员来说，自动内存管理就像是一个黑匣子，如果过度依赖于”自动“，那么这将会是一场再乃，最严重的额就是会弱化Java开发人员在程序出现内存溢出时定位问题和解决问题的能力
此时了解JVM的自动内存分配和内存回收原理就显得非常重要，只有在真正了解JVM是如何管理内存后，我们才能够在遇见OutOfMemoryError时，快速地根据错误异常日志定位问题和解决问题
当需要排查各种内存溢出、内存泄漏问题时，当垃圾收集称为系统达到更高并发量的瓶颈时，我们就必须对这些”自动化“技术实施必要的监控的调节
垃圾回收器可以对年轻代回收，也可以对老年代回收，甚至是全堆和方法区的回收。其中Java堆是垃圾收集器的工作重点
从次数上讲：
- 频繁收集Young区
- 较少收集Old区
- 基本不动Perm区（元空间）

2. 垃圾回收相关算法 - 垃圾标记阶段

垃圾标记阶段：对象存活判断

在堆里存放着几乎所有的Java对象实例，在GC执行垃圾回收之前，首先需要区分出内存中哪些是存活对象，哪些是已经死亡的对象。只有被标记为已经死亡的对象，GC才会在执行垃圾回收时，释放掉其所占用的内存空间，因此这个过程我们可以称为垃圾标记阶段
那么在JVM中究竟是如何标记一个死亡对象呢？简单来说，当一个对象已经不再被任何的存活对象继续引用时，就可以宣判为已经死亡
判断对象存活一般有两种方式：
- 引用计数算法
- 可达性分析算法

2.1 引用计数算法

引用计数算法（Reference Counting）比较简单，对每个对象保存一个整型的引用计数器属性，用于记录对象被引用的情况
对于一个对象A，只要有任何一个对象引用了A，则A的引用计数器就加1；当引用时效时，引用计数器就减1。只要对象A的引用计数器的值为0，即表示对象A不可能再被使用，可进行回收
优点：实现简单，垃圾对象便于辨识；判定效率高，回收没有延迟性
缺点：
- 它需要单独的字段存储计数器，这样的做法增加了存储空间的开销
- 每次赋值都需要更新计数器，伴随着加法和减法操作，这增加了时间开销
- 引用计数器有一个严重的问题，即无法处理循环引用的情况。这是一条致命缺陷，导致在Java的垃圾回收器中没有使用这类算法

代码演示：证明JVM没有使用引用计数算法进行垃圾回收

/**
 * -XX:+PrintGCDetails
 */
public class RefCountGC {

    // 这个成员属性唯一的作用就是占用5MB内存空间
    private byte[] bigSize = new byte[5 * 1014 * 1024]; // 5MB
    Object reference = null;

    public static void main(String[] args) {
        RefCountGC obj1 = new RefCountGC();
        RefCountGC obj2 = new RefCountGC();

        obj1.reference = obj2;
        obj2.reference = obj1;

        obj1 = null;
        obj2 = null;
    }
}

输出如下：

Heap
 PSYoungGen      total 76288K, used 14072K [0x000000076ab00000, 0x0000000770000000, 0x00000007c0000000)
  eden space 65536K, 21% used [0x000000076ab00000,0x000000076b8be260,0x000000076eb00000)
  from space 10752K, 0% used [0x000000076f580000,0x000000076f580000,0x0000000770000000)
  to   space 10752K, 0% used [0x000000076eb00000,0x000000076eb00000,0x000000076f580000)
 ParOldGen       total 175104K, used 0K [0x00000006c0000000, 0x00000006cab00000, 0x000000076ab00000)
  object space 175104K, 0% used [0x00000006c0000000,0x00000006c0000000,0x00000006cab00000)
 Metaspace       used 2657K, capacity 4486K, committed 4864K, reserved 1056768K
  class space    used 287K, capacity 386K, committed 512K, reserved 1048576K

Process finished with exit code 0

修改代码，显式执行垃圾回收：

/**
 * -XX:+PrintGCDetails
 */
public class RefCountGC {

    // 这个成员属性唯一的作用就是占用5MB内存空间
    private byte[] bigSize = new byte[5 * 1014 * 1024]; // 5MB
    Object reference = null;

    public static void main(String[] args) {
        RefCountGC obj1 = new RefCountGC();
        RefCountGC obj2 = new RefCountGC();

        obj1.reference = obj2;
        obj2.reference = obj1;

        obj1 = null;
        obj2 = null;

        /**
         * 显式执行垃圾回收行为
         * 这里发生GC, obj1和obj2都能被回收
         */
        System.gc();
    }
}

输出如下：

[GC (System.gc()) [PSYoungGen: 12761K->448K(76288K)] 12761K->456K(251392K), 0.0018751 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 
[Full GC (System.gc()) [PSYoungGen: 448K->0K(76288K)] [ParOldGen: 8K->338K(175104K)] 456K->338K(251392K), [Metaspace: 2651K->2651K(1056768K)], 0.0049084 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.00 secs] 
Heap
 PSYoungGen      total 76288K, used 655K [0x000000076ab00000, 0x0000000770000000, 0x00000007c0000000)
  eden space 65536K, 1% used [0x000000076ab00000,0x000000076aba3ee8,0x000000076eb00000)
  from space 10752K, 0% used [0x000000076eb00000,0x000000076eb00000,0x000000076f580000)
  to   space 10752K, 0% used [0x000000076f580000,0x000000076f580000,0x0000000770000000)
 ParOldGen       total 175104K, used 338K [0x00000006c0000000, 0x00000006cab00000, 0x000000076ab00000)
  object space 175104K, 0% used [0x00000006c0000000,0x00000006c0054800,0x00000006cab00000)
 Metaspace       used 2657K, capacity 4486K, committed 4864K, reserved 1056768K
  class space    used 287K, capacity 386K, committed 512K, reserved 1048576K

Process finished with exit code 0

可见此时PSYoungGen total 76288K, used 655K年轻代内存使用不足1M，发生了垃圾回收，由此证明JVM使用的不是引用计数算法

引用计数算法小结

引用计数算法，是很多语言的资源回收选择，例如因人工智能而更加火热的Python，它更是同事支持引用计数和垃圾收集机制
具体哪种最优是要看场景的，业界有大规模实战中仅保留引用计数机制，以提高吞吐量的尝试
Java并没有选择引用计数，是因为其存在一个基本的难题，即循环引用关系
Python如何解决循环引用？
- 手动解除：很好理解，就是在合适的时机，解除引用关系
- 使用弱引用weakref, weakref是Python提供的标准库，旨在解决循环引用

2.2 可达性分析算法

可达性分析算法又可称为根搜索算法、追踪性垃圾收集
相对于引用计数算法而已，可达性分析算法不仅同样具备实现简单和执行高效等特点，更重要的是该算法可以有效解决在引用计数算法中循环引用的问题，防止内存泄漏的发生
相较于引用计数算法，这里的可达性分析就是Java、C#的选择。这种类型的垃圾收集通常也叫做追踪性垃圾收集（Tracing Garbage Collection）

基本思路

可达性分析算法是以根对象集合（GC Roots，就是一组必须活跃的引用）为起始点，按照从上至下的方式搜索被根对象集合所连接的目标对象是否可达
使用可达性分析算法后，内存中的存货对象都会被根对象集合直接或间接连接着，搜索所走过的路径称为引用链（Reference Chain)
如果目标对象没有任何引用链相连，则是不可达的，就意味着该对象已经死亡，可以标记为垃圾对象
在可达性分析算法中，只有能够被跟对象集合直接或间接连接的对象才是存活对象

GC Roots 在Java语言中，GC Roots包括以下几类元素：

虚拟机栈中引用的对象
- 比如：各个线程被调用的方法中使用到的参数、局部变量等
本地方法栈内JNI（通常说的本地方法）引用的对象
方法区中类静态属性引用的对象
- 比如：Java类的引用类型静态变量
方法区中常量引用的对象
- 比如：字符串常量池（String Table）里的引用
所有被同步锁synchronized持有的对象
Java虚拟机内部的引用
- 基本数据类型对应的Class对象，一些常驻的异常对象（如：NullPointerException、OutOfMemoryError），系统类加载器
反应Java虚拟机内部情况的JMXBean、JVMTI中注册的回调、本地代码缓存等
除了这些固定的GC Roots集合以外，根据用户所选用的垃圾收集器以及当前回收的内存区域不同，还可以有其他对象”临时性“地加入，共同构成完整GC Roots集合。比如：分代收集和局部回收（Partial GC)
- 如果只针对Java堆中的某一块区域进行垃圾回收（比如：典型的只针对新生代），必须考虑到内存区域是虚拟机自己的实现细节，更不是孤立封闭的，这个区域的对象完全有可能被其他区域的对象，如老年代区域对象所引用，这时候就需要一并将关联的区域对象也加入GC Roots集合中考虑，才能保证可达性分析的准确性
小技巧：由于Root采用栈方式存放变量和指针，所以如果一个指针，它保存了堆内存里面的对象，但是自己又不存放在堆内存里面，那它就是一个Root
如果要使用可达性分析算法来判断内存是否可回收，那么分析工作必须在一个能保障一致性的快照中进行。这点不满足的话，分析结果的准确性就无法保证。这点也是导致GC进行时必须”Stop The World"的一个重要原因
- 即使是号称（几乎）不会发生停顿的CMS收集器，枚举根节点时也是必须要停顿的

3. 对象的finalization机制

Java语言提供了对象终止（finalization）机制来允许开发人员提供对象被销毁之前的自定义处理逻辑
当垃圾回收器发现没有引用指向一个对象，即垃圾回收此对象之前，总会先调用这个对象的finalize()方法
finalize()方法允许在子类中被重写，用于在对象被回收时进行资源释放。通常在这个方法中进行一些资源释放和清理的工作，比如关闭文件、套接字和数据库连接等
永远不要主动调用某个对象的finalize()方法，应该交给垃圾回收机制调用。理由包括下面三点：
- 在finalize()时可能会导致对象复活
- finalize()方法的执行时间是没有保障的，它完全由GC线程决定，极端情况下，若不发生GC，则finalize()方法将没有执行机会
- 一个糟糕的finalize()会严重影响GC性能
从功能上来说，finalize()方法与C++中的析构函数比较相似，但是Java采用的是基于垃圾回收器的自动内存管理机制，所以finalize()方法在本质上不同于C++中的析构函数
由于finalize()方法的存在，虚拟机中的对象一般处于三种可能的状态：

生存还是死亡？

如果从所有的根节点都无法访问到某个对象，说明对象已经不再使用了。一般来说，此对象需要被回收。但事实上，也并非是“非死不可”的，这时候他们暂时处于“缓刑”阶段。一个无法触及的对象有可能在某一个条件下“复活”自己，如果这样，那么对它的回收就是不合理的，为此，定义虚拟机中对象可能的三种状态：
- 可触及的：从根节点开始，可以到达这个对象
- 可复活的：对象的所有引用都被释放，但是对象有可能在finalize()中复活
- 不可触及的：对象的finalize()被调用，并没有复活，那么就会进入不可触及状态。不可触及的对象不可能被复活，因为finalize()只会被调用一次
以上三种状态中，是由于finalize()方法的存在，进行的区分。只有在对象不可触及时才可以被回收

具体过程判定一个对象objA是否可回收，至少要经历两次标记过程

如果对象objA到GC Roots没有引用链，则进行第一次标记
进行筛选，判断此对象是否有必要执行finalize()方法
- 如果对象objA没有重写finalize()方法，或者finalize()方法已经被虚拟机调用过，则虚拟机视之为“没有必要执行”，objA被判定为不可触及的
- 如果对象objA重写了finalize()方法，且还未执行过，那么objA会被插入到F-Queue队列中，由一个虚拟机自动创建的、低优先级的Finalizer线程触发其finalize()方法执行（为查看此线程，我们可以任意执行一段代码，通过jvisualvm查看）：
- finalize()是对象逃脱死亡的最后机会，稍后GC会对F-Queue队列中的对象进行第二次标记。如果objA在finalize()方法中与引用链上的任何一个对象建立了联系，那么在第二次标记时，objA会被移除“即将回收”集合。之后，对象会在此出现没有引用存在的情况。在这个情况下，finalize()方法不会被再次调用，对象会直接变成不可触及的状态，也就是说，一个对象的finalize()方法只会被调用一次

代码测试：对象的finalization

/**
 * 测试对象finalization
 */
public class CanReliveObj {

    public static CanReliveObj obj; // 类变量，属于GC Root

    @Override
    protected void finalize() throws Throwable {
        super.finalize();
        System.out.println("调用当前类重写的finalize()方法");
        obj = this;
    }

    public static void main(String[] args) {
        try {
            obj = new CanReliveObj();
            obj = null;
            System.gc();    // 调用垃圾回收器
            System.out.println("第一次 GC");
            // 因为Finalizer线程优先级很低，暂停2秒，以等待它
            Thread.sleep(2000);
            if (obj == null) {
                System.out.println("obj is dead");
            } else {
                System.out.println("obj is still alive");
            }

            obj = null;
            System.gc();
            System.out.println("第二次 GC");
            Thread.sleep(2000);
            if (obj == null) {
                System.out.println("obj is dead");
            } else {
                System.out.println("obj is still alive");
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

输出如下：

第一次 GC
调用当前类重写的finalize()方法
obj is still alive
第二次 GC
obj is dead

4. MAT和JProfiler的GC Roots溯源

MAT是Memory Analyzer Tool的简称，是一款功能强大的Java堆内存分析器。用于查找内存泄漏以及查看内存消耗情况。MAT基于Eclipse开发的，是一款免费的性能分析工具。下载地址：www.eclipse.org/mat

测试代码

public class GCRootsTest {

    public static void main(String[] args) {
        List<Object> numList = new ArrayList<>();
        Date birth = new Date();

        for(int i = 0; i < 100; i++) {
            numList.add(String.valueOf(i));
            try {
                Thread.sleep(10);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        /**
         * 此时生成第一次dump文件
         */
        System.out.println("数据加载完毕，请操作：");
        new Scanner(System.in).next();

        numList = null;
        birth = null;

        /**
         * 此时生成第二次dump文件
         */
        System.out.println("numList、birth已置空，请操作：");
        new Scanner(System.in).next();

        System.out.println("结束");
    }
}

通过jvisualvm中的监视 -> 堆dump分别生成两次dump快照并另存到硬盘：

heapdump-1624109337761.hprof
heapdump-1624109234048.hprof

使用MAT查看GC Roots

打开MAT并导入第一个dump文件heapdump-1624109337761.hprof ，打开GC Roots分析：

可以看到GC Roots信息如下：

此处展示的GC Roots结构解释说明如下：help.eclipse.org/2020-03/ind… 与上文中提到的结构只是分类不同而已

从MAT的GC Roots结构中可以看到，程序中的方法形参和ArrayList、Date均为GC Root，且当前主线程中有21个GC Roots：

继续打开第二个dump文件heapdump-1624109234048.hprof，查看主线程：

可以看到此时只有19个GC Roots，因为当前代码执行了：

numList = null;
birth = null;

通常情况下，我们并不会去查看所有的GC Roots，而是查看溯源查看某个对象是否直接或间接与GC Root相关联导致内存泄漏情况发生。此时我们需要JProfiler进行查看

使用JProfiler溯源对象打开JProfiler，点击Live memory -> All Objects可以查看到所有的对象内存的动态情况（此时是红色的）

如果我们点击View -> Mark Current Values

会标记当前时间节点，并将当前时间节点之后的内存变化情况进行统计展示（注意Difference列），对于变化比较大的内存对象可以重点关注

我们可以针对char[]右键点击，查看Show Selection In Heap Walker

目前我们比较关心引用方面的问题，点击Reference:

选择Incoming references -> 点击某个char[]项 -> Show Paths To GC Root:

点击OK，可以看到如下结果：

案例测试

/**
 * -Xms8m -Xmx8m -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
 */
public class HeapOOM {

    byte[] buffer = new byte[1 * 1024 * 1024];  // 1MB

    public static void main(String[] args) {
        ArrayList<HeapOOM> list = new ArrayList<>();

        int count = 0;
        try {
            while (true) {
                list.add(new HeapOOM());
                count++;
            }
        } catch (Throwable e) {
            System.out.println("count = " + count);
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

针对以上代码，查看堆内存溢出时的内存快照。注意程序运行参数-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError表示在内存溢出时生成对应的内存dump文件

输出如下：

java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
Dumping heap to java_pid32497.hprof ...
Heap dump file created [7226516 bytes in 0.015 secs]
count = 6
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
	at com.nasuf.jvm.HeapOOM.<init>(HeapOOM.java:10)
	at com.nasuf.jvm.HeapOOM.main(HeapOOM.java:18)

Process finished with exit code 0

使用JProfiler查看生成的dump文件java_pid32497.hprof。查看Biggest Objects可以看到导致内存溢出的是ArrayList对象：

查看Thread Dump可以看到发生OOM的线程为主线程，具体是代码的第18行

5. 垃圾回收相关算法 - 垃圾清除阶段

当成功区分出内存中存活对象和死亡对象后，GC接下来的任务就是执行垃圾回收，释放掉无用对象所占用的内存空间，以便有足够的可用内存空间为新的对象分配内存。目前在JVM中比较常见的三种垃圾收集算法是标记-清除算法（Mark-Sweep）、复制算法（Copying）、标记-压缩算法（Mark-Compact）

5.1 标记清除算法（Mark-Sweep）

背景标记-清除算法（Mark-Sweep）是一种非常基础和常见的垃圾收集算法，该算法被J.McCarthy等人在1960年提出并应用于Lisp语言执行过程当堆中的有效内存空间（available memory）被耗尽的时候，就会停止整个程序（也被称为stop the world），然后进行两项工作：

标记：Collector从引用根节点开始遍历，标记所有被引用的对象。一般是在对象的Header中记录为可达对象 （注意，标记的是可达对象，而非垃圾对象）
清除：Collector对堆内存从头到尾进行线性的遍历，如果发现某个对象在Header中没有标记为可达对象，则将其回收

优点

实现简单

缺点

效率不算高（但相较于下面会讲到的标记-整理算法而言，效率还是更高一些）
在进行GC的时候，需要停止整个应用程序，导致用户体验差
这种方式清理出来的空闲内存是不连续的，产生内存碎片。需要维护一个空闲列表（空闲列表本身也要占用内存空间）

注意：何为清除？这里所谓的清除并不是真的置空，而是把需要清除的对象地址保存在空闲的地址列表里。下次有新的对象需要加载时，判断垃圾的位置空间是否足够，如果足够就存放

5.2 复制算法（Copying）

背景为了解决标记-清除算法在垃圾收集效率方面的缺陷，M.L.Minsky于1963年发表了著名的论文，”使用双存储区的Lisp语言垃圾收集器CA LISP Garbage Collector Algorithm Using Serial Secondary Storage"。M.L.Minsky在该论文中描述的算法被人们称之为复制算法，他也被M.L.Minsky本人成功地引入到了Lisp语言的一个实现版本中核心思想将活着的内存空间分为两块，每次只使用其中一块，在垃圾回收时将正在使用的内存中的存活对象复制到未被使用的内存块中，之后清除正在使用的内存块中的所有对象，交换两个内存的角色，最后完成垃圾回收

优点

没有标记和清除的过程，实现简单，运行高效
复制过去以后保证空间的连续性，不会出现“碎片”问题

缺点：

此算法的缺点也是很明显的，就是需要两倍的内存空间
对于G1这种分拆称为大量region的GC，复制而不是移动，意味着GC需要维护region之间对象引用关系，不管是内存占用或者时间开销也不小
如果系统中垃圾对象很少，复制算法就不会很理想。因为复制算法需要复制的存活对象数量并不会太大，或者说非常低才行

应用场景在新生代，对常规应用的垃圾回收，一次通常可以回收70%-99%的内存空间。回收性价比很高。所以现在的商业虚拟机都是用这种手机算法回收新生代

5.3 标记-压缩（标记-整理，Mark-Compact）算法

背景复制算法的高效性是建立在存活对象少、垃圾对象多的前提下的。这种情况在新生代经常发生，但是在老年代，更常见的情况是大部分对象都是存活对象。如果依然使用复制算法，由于存活对象较多，复制的成本也将很高。因此，基于老年代垃圾回收的特性，需要使用其他的算法。

标记-清除算法的确可以应用在老年代中，但是该算法不仅执行效率低下，而且在执行完内存回收后还会产生内存碎片，所以JVM的设计者需要在此基础上进行改进。标记-压缩算法由此诞生。1970年前后，G.L.Steele、C.J.Chene和D.S.Wise等研究者发布标记-压缩算法。在许多现代的垃圾收集器中，人们都使用了标记-压缩算法或其改进版本

执行过程第一阶段和标记-清除算法一样，从根节点开始标记所有被引用的对象；第二阶段将所有的存活对象压缩到内存的一端，按顺序排放。之后，清理边界外所有的空间

标记-压缩算法的最终效果等同于标记-清除算法执行完成后，在进行一次内存碎片整理，因此也可以把它称为标记-清除-压缩（Mark-Sweep-Compact）算法。二者的本质差异在于标记-清除算法是一种非移动式的回收算法，标记-压缩算法是移动式的。是否移动回收后的存活对象时一项优缺点并存的风险决策

可以看到，标记的存活对象将会被整理，按照内存地址一次排列，而未被标记的内存会被清理掉。如此一来，当我们需要给新对象分配内存时，JVM只需要持有一个内存的起始地址即可，这比维护一个空闲列表显然少了很多开销

优点

消除了标记-清除算法当中，内存区域分散的缺点。我们需要给新对象分配内存时，JVM只需要持有一个内存的起始地址即可
消除了复制算法当中，内存减半的高额代价

缺点

从效率上来说，标记-整理算法要低于复制算法
移动对象的同事，如果对象被其他对象引用，还需要调整引用的地址
移动过程中，需要全程暂停用户应用程序，即STW

5.4 小结

三种算法对比

	Mark-Sweep	Mark-Compact	Copying
速度	中等	最慢	最快
空间开销	少（但会堆积碎片）	少（不会堆积碎片）	通常需要活对象的2倍大小（不堆积碎片）
移动对象	否	是	是

效率上来说，复制算法是当之无愧的老大，但是却浪费了太多内存。而为了尽量兼顾上面提到的三个指标，标记-整理算法相对来说更平滑一些，但是效率上不尽如人意，它比赋值算法多了一个标记的阶段，比标记-清除多了一个整理内存的阶段

6. 分代收集算法

前面所有这些算法中，并没有一种算法可以完全替代其他算法，它们都具有自己独特的优势和特点。分代收集（Generational Collecting）算法应运而生

分代收集算法是基于这样一个事实：不同对象的生命周期是不一样的。因此，不同生命周期的对象可以采用不同的收集方式，以便提高回收效率。一般是把Java堆分为新生代和老年代，这样就可以根据各个年代的特点使用不同的回收算法，以提高垃圾回收的效率

在Java程序运行的过程中，会产生大量的对象，其中有些对象是与业务信息相关，比如Http请求中的Session对象、线程、Socket连接，这类对象跟业务直接挂钩，因此生命周期比较长。但是还有一些对象，主要是程序运行过程中生成的临时变量，这些对象生命周期比较短，比如String对象，由于其不变类的特性，系统会产生大量的这些对象，有些对象甚至只用一次即可回收

目前几乎所有的GC都是采用分代收集算法执行垃圾回收的。在Hotspot中，基于分代的概念，GC所使用的内存回收算法必须结合年轻代和老年代各自的特点

年轻代：区域相对老年代较小，对象生命周期短、存活率低、回收频繁。这种情况复制算法的回收整理，速度是最快的。复制算法的效率只和当前存活对象大小有关，因此很适用于年轻代的回收。而复制算法内存利用率不高的问题，通过Hotspot中的两个survivor的设计得到缓解
老年代：区域较大，对象生命周期长、存活率高，回收不及年轻代频繁。这种情况存在大量存活率高的对象，复制算法明显变得不合适。一般是由标记-清除或者是标记-清除与标记-整理的混合实现
- Mark阶段的开销与存活对象的数量成正比
- Sweep阶段的开销与所管理区域的大小成正相关
- Compact阶段的开销与存活对象的数据成正比

以Hotspot中CMS回收器（该回收器针对老年代进行回收）为例，CMS是基于Mark-Sweep实现的，对于对象的回收效率很高。而对于碎片问题，CMS采用基于Mark-Compact算法的Serial Old回收器作为补偿措施：当内存回收不佳（碎片导致的Concurrent Mode Failure时），将采用Serial Old执行Full GC以达到对老年代内存的整理。

分代思想被现有的虚拟机广泛使用。几乎所有的垃圾回收器都区分新生代和老年代

7. 增量收集算法

背景上述现有的算法，在垃圾回收过程中，应用软件将处于一种STW的状态。在STW状态下，应用程序所有的线程都会挂起，暂停一切正常工作，等待垃圾回收的完成。如果垃圾回收时间过长，应用程序会被挂起很久，将严重影响用户体验或者系统的稳定性。为了解决这个问题，即对实施垃圾收集算法的研究直接导致了增量收集（Incremental Collecting）算法的诞生

基本思想如果一次性将所有的垃圾进行处理，需要造成系统长时间的停顿，那么就可以让垃圾收集线程和应用程序线程交替执行。每次垃圾收集先成只收集一小片区域的内存空间，接着切换到应用程序线程，依次反复，直到垃圾收集完成

总的来说，增量收集算法的基础仍是传统的标记-清除和复制算法。增量收集算法通过对线程间冲突的妥善处理，允许垃圾收集线程以分阶段的方式完成标记、清理或复制工作

缺点使用这种方式，由于在垃圾回收过程中，间断性地还执行了应用程序代码，所以能减少系统的停顿时间，但是因为线程切换和上下文转换的消耗，会使得垃圾回收总体成本上升，造成系统吞吐量的下降

8. 分区算法

一般来说，在线相同条件下，堆空间越大，一次GC时所需要的时间就越长，有关GC产生的停顿就越长。为了更好地控制GC产生的停顿时间，将一块大的内存区域分割成多个小块，根据目标的停顿时间，每次合理地回收若干个小区间，而不是整个堆空间，从而减少一次GC所产生的停顿。

分代算法将按照对象的生命周期长短划分成两个部分，分区算法将整个堆空间划分成连续的不同小区间。每个小区间都独立使用，独立回收。这种算法的好处是可以控制一次回收多个小区间。