一、垃圾回收标记阶段（对象存活判断）
一般有两种方式：引用计数算法和可达性分析算法
1.引用计数算法
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。
明显缺点：
1.占用存储空间 因为需要单独的字段存储计数器
2.时间开销，频繁的对计数器进行加法和减法操作
2.还有一个严重的问题，即无法处理循环引用的情况。
2.可达性分析算法（或跟搜索算法、追踪性垃圾收集）
不仅具备实现简单和执行高效特点，更重要可以有效解决引用计数算法中的循环引用的问题，防止内存泄漏发生。
1.可达性分析算法是以根对象集合(GC Roots)为起始点，按照从上至下的方式搜索被根对象集合所链接的目标对象是否可达。
所谓“GC Roots”根集合就是一组必须活跃的引用。
- 使用可达性分析算法后，内存中的存活对象都会被根对象集合直接或间接连接着，搜索所走过的路经称为引用链
- 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，只有能够被根对象集合直接或者间接连接的对象才是存活对象
GC Roots 包括以下几类元素：
① 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的参数、局部变量等。
② 本地方法栈内JNI（通常说的本地方法）引用的对象
③ 方法区中静态属性引用的变量
比如：Java类的引用类型静态变量
④ 方法区中常量引用的对象
比如：字符串常量池里的引用
⑤ 所有被同步锁 synchronized持有的对象
⑥ Java虚拟机内部的引用
基本数据类型对象的Class 对象，一些常驻的异常对象（如：NullPointerException，OutofMemoryError），系统类加载器。
⑦ 反映java虚拟机内部情况的JMXBean、JVMTI中注册的回调、本地代码缓存等。
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资，比如关闭文件、套接字和数据库链接等。
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：
1.如果对象objA到GC Roots没有引用链，则进行第一次标记。
2.进行筛选，判断此对象是否有必要执行finalize()方法。
finalize（）方法是对象逃脱死亡的最后机会 且只能调用一次 复活一次，System.gc 会触发此方法。
二、垃圾清除阶段
三种垃圾收集算法：标记-清除算法、复制算法、标记-压缩算法
1. 标记-清除算法
标记：gc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。
清除：gc对对内存从头到为进行线性的遍历，如果发现某个对象在其Header中没有标记为可达对象，则将其回收。
缺点：效率不算高，在进行GC的时候，需要停止整个应用程序（stop the world == STW），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。需要唯一空闲列表。
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，下次有新对象需要加载时，判断垃圾的位置空间是否够，如果够，就存放。
2.复制算法
核心算法：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（识别-直接复制），之后清除正在使用的内存块中的所有对象，变换两个内存的角色，最后完成垃圾回收。
优点：没有标记清除过程，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：需要两倍的内存空间，对于G1这种分拆成为大量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。
特别的：
如果系统中的需要复制的对象很多，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收集算法回收新生代。
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。
3.标记-压缩（整理）算法
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，按顺序排序。
之后，清除边界外所有的空间。
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，再进行一次内存碎片整理。因此，也可以把它称为标记-清除-压缩算法。
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许多开销。
优点：
清除了标记-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-整理算法低于复制算法。
移动对象的同时，如果对象被其他对象引用，则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。
三、难道没有一种最优的算法吗？
没有最好的算法，只有最合适的算法。
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。
1.分代收集算法
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。
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；可以使用复制算法
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。
这种情况说明存在大量存活率高的对象。不适用复制算法，一般是由标记-清除算法或者标记-整理的混合实现。
以HotSpot中的CMS回收器为例，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)，将采用Serial Old 执行Full GC 以达到对老年代内存的整理。
2.增量收集算法（目的减少停顿时间）
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线程交替执行。每次，垃圾收集线程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、清除或复制工作。
缺点：
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，会使得垃圾回收的总成本上升，造成系统吞吐量的下降。
3.分区算法（目的减少停顿时间）
一般来说，在相同条件下，堆空间越大，一次GC时所需要的时间就越长，有关GC产生的停顿也越长。为了控制GC产生的停顿时间，将一块大的内存区域分成多个小块。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所产生的停顿时间。
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。好处是可以控制一次回收多少个小区间。
