1、工作原理
可达性分析算法的基本思想是通过一系列被称为“GC Roots”的对象作为起点，从这些节点开始向下搜索，搜索走过的路径被称为“引用链”（Reference Chain）。如果一个对象到GC Roots没有任何引用链相连（即该对象从GC Roots不可达），则证明该对象是不可用的，可以判定为可回收对象。
在Java中，GC Roots通常包括：
1、虚拟机栈（栈帧中的本地变量表）中引用的对象。 2、方法区（静态变量）中引用的对象。 3、本地方法栈中JNI（即一般说的Native方法）引用的对象。
2、实现方式
可达性分析算法的实现通常分为以下几个步骤：
1、标记阶段
从GC Roots开始，递归访问所有可达的对象，并给它们打上标记。这个过程可以使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）等图遍历算法来实现。
2、筛选阶段
在标记阶段之后，需要对标记的对象进行筛选。如果一个对象没有重写finalize()方法或者finalize()方法已经被执行过，那么该对象就可以被判定为可回收对象。如果一个对象重写了finalize()方法且finalize()方法尚未被执行，那么该对象会被放入一个叫做“F-Queue”的队列中，等待后续的处理。
3、F-Queue处理阶段
对于F-Queue中的对象，垃圾回收器会启动一个低优先级的Finalizer线程来执行这些对象的finalize()方法。在finalize()方法执行完毕后，这些对象会再次被标记为可达，然后重新进行可达性分析。如果这次分析后这些对象仍然不可达，那么它们才会被判定为可回收对象。
需要注意的是，可达性分析算法只是判断对象是否可达的一种方式，而具体的垃圾回收动作（如内存清理、对象移动等）还需要结合其他算法（如标记清除、标记压缩等）来实现。此外，可达性分析算法的时间复杂度与堆中对象的数量成正比，因此在堆中对象数量较大时可能会耗费较长的时间。为了提高效率，现代垃圾回收器通常会采用一些优化技术，如增量标记、并发标记等。
