目录

1.分代收集理论

2.标记-清除算法

3.标记-复制算法

4.标记-整理算法

1.分代收集理论

       分代思想也很简单，就是根据对象的生命周期将内存划分，然后进行分区管理。 当前商业虚拟机的垃圾收集器大多数都遵循了“分代收集”（Generational Collection）的理论进行设计， 分代收集名为理论， 实质是一套符合大多数程序运行实际情况的经验法则， 它建立在两个分代假说之上：

1. 弱分代假说（Weak Generational Hypothesis） ： 绝大多数对象都是朝生夕灭的。
2. 强分代假说（Strong Generational Hypothesis） ： 熬过越多次垃圾收集过程的对象就越难以消亡。

        这两个分代假说共同奠定了多款常用的垃圾收集器的一致的设计原则： 收集器应该将Java堆划分出不同的区域，然后将回收对象依据其年龄（年龄即对象熬过垃圾收集过程的次数） 分配到不同的区域之中存储。 

        显而易见， 如果一个区域中大多数对象都是朝生夕灭， 难以熬过垃圾收集过程的话， 那么把它们集中放在一起， 每次回收时只关注如何保留少量存活而不是去标记那些大量将要被回收的对象， 就能以较低代价回收到大量的空间； 如果剩下的都是难以消亡的对象， 那把它们集中放在一块， 虚拟机便可以使用较低的频率来回收这个区域， 这就同时兼顾了垃圾收集的时间开销和内存的空间有效利用。

        在Java堆划分出不同的区域之后， 垃圾收集器才可以每次只回收其中某一个或者某些部分的区域 ——因而才有了“Minor GC”“Major GC”“Full GC”这样的回收类型的划分； 也才能够针对不同的区域安 排与里面存储对象存亡特征相匹配的垃圾收集算法——因而发展出了“标记-复制算法”“标记-清除算法”“标记-整理算法”等针对性的垃圾收集算法。

他针对不同分代的类似名词， 为避免产生混淆， 在这里统一定义 :

部分收集（Partial GC） ： 指目标不是完整收集整个Java堆的垃圾收集， 其中又分为： 

1. 新生代收集（Minor GC/Young GC）： 指目标只是新生代的垃圾收集。
2. 老年代收集（Major GC/Old GC）： 指目标只是老年代的垃圾收集，目前只有CMS收集器会有单独收集老年代的行为。
3. 混合收集（Mixed GC）： 指目标是收集整个新生代以及部分老年代的垃圾收集。 目前只有G1收集器会有这种行为。

整堆收集（Full GC） ： 收集整个Java堆和方法区的垃圾收集

2.标记-清除算法

        算法分为“标记”和“清除”两个阶段： 首先标记出所有需要回收的对象， 在标记完成后，统一回收掉所有被标记的对象， 也可以反过来， 标记存活的对象， 统一回 收所有未被标记的对象。

        标记过程就是对象是否属于垃圾的判定过程。 之所以说它是最基础的收集算法， 是因为后续的收集算法大多都是以标记-清除算法为基础， 对其缺点进行改进而得到的。

标记-清除算法有两个不足之处：

        第一个是执行效率不稳定， 如果Java堆中包含大量对象， 而且其中大部分是需要被回收的， 这时必须进行大量标记和清除的动作， 导致标记和清除两个过程的执行效率都随对象数量增长而降低；

        第二个是内存空间的碎片化问题， 标记、 清除之后会产生大量不连续的内存碎片， 空间碎片太多可能会导致当以后在程序运行过程中需要分配较大对象时无法找 到足够的连续内存而不得不提前触发另一次垃圾收集动作。 

3.标记-复制算法

        为了解决标记-清除算法面对大量可回收对象时执行效率低的问题， 1969年Fenichel提出了一种称为“半区复制”（Semispace Copying） 的垃圾收集算法， 它将可用内存按容量划分为大小相等的两块， 每次只使用其中的一块。 当这一块的内存用完了， 就将还存活着的对象复制到另外一块上面， 然后再把已使用过的内存空间一次清理掉。 

        如果内存中多数对象都是存活的， 这种算法将会产生大量的内存间复制的开销， 但对于多数对象都是可回收的情况， 算法需要复制的就是占少数的存活对象， 而且每次都是针对整个半区进行内存回收， 分配内存时也就不用考虑有空间碎片的复杂情况， 只要移动堆顶指针， 按顺序分配即可.

但是这种算法也有缺点：

1. 需要提前预留一半的内存区域用来存放存活的对象（经过垃圾收集后还存活的对象），这样导致可用的对象区域减小一半，总体的GC更加频繁了
2. 如果出现存活对象数量比较多的时候，需要复制较多的对象，成本上升，效率降低
3. 如果99%的对象都是存活的（老年代），那么老年代是无法使用这种算法的。

注意事项：

        现在的商用Java虚拟机大多都优先采用了这种收集算法去回收新生代， 新生代中的对象有98%熬不过第一轮收集。 因此并不需要按照1∶1的比例来划分新生代的内存空间。Appel式回收的具体做法是把新生代分为一块较大的Eden空间和两块较小的 Survivor空间， 每次分配内存只使用Eden和其中一块Survivor。 发生垃圾搜集时， 将Eden和Survivor中仍然存活的对象一次性复制到另外一块Survivor空间上， 然后直接清理掉Eden和已用过的那块Survivor空间。 HotSpot虚拟机默认 Eden 和 Survivor 的大小比例是8∶1， 也即每次新生代中可用内存空间为整个新生代容量的90%（Eden的80%加上一个Survivor的10%） ， 只有一个Survivor空间， 即10%的新生代是会被“浪费”的。

4.标记-整理算法

        标记-复制算法在对象存活率较高时就要进行较多的复制操作， 效率将会降低。 更关键的是， 如果不想浪费50%的空间， 就需要有额外的空间进行分配担保， 以应对被使用的内存中所有对象都100%存活的极端情况， 所以在老年代一般不能直接选用这种算法。

        针对老年代对象的存亡特征， 1974年Edward Lueders提出了另外一种有针对性的“标记-整理”（Mark-Compact） 算法， 其中的标记过程仍然与“标记-清除”算法一样， 但后续步骤不是直接对可回收对象进行清理， 而是让所有存活的对象都向内存空间一端移动， 然后直接清理掉边界以外的内存 。

        标记-清除算法 与 标记-整理算法的本质差异在于前者是一种非移动式的回收算法， 而后者是移动式的。 是否移动回收后的存活对象是一项优缺点并存的风险决策：

        是否移动对象都存在弊端， 移动则内存回收时会更复杂， 不移动则内存分配时会更复杂。 从垃圾收集的停顿时间来看， 不移动对象停顿时间会更短， 甚至可以不需要停顿， 但是从整个程序的吞吐量来看， 移动对象会更划算。