jvm 垃圾收集算法
垃圾收集算法基本分类：
（1）“引用计数式垃圾收集”（Reference Counting GC）—直接垃圾收集
（2）“追踪式垃圾收集”（Tracing GC）—间接垃圾收集
1. 分代收集理论
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。
3）跨代引用假说（Intergenerational Reference Hypothesis）：跨代引用相对于同代引用来说仅占极少数。
常用名词：
- 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：
- 新生代收集（Minor GC/Young GC）：指目标只是新生代的垃圾收集。
- 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。另外请注意“Major GC”这个说法现在有点混淆，在不同资料上常有不同所指，读者需按上下文区分到底是指老年代的收集还是整堆收集。
- 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（Mark-Sweep）
最早出现也是最基础的垃圾收集算法是“标记-清除”（Mark-Sweep）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
主要缺点:
（1）执行效率不稳定，随着对象增加执行效率降低。
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；
（2）内存空间碎片化问题，遇到较大对象男分配，重新GC。
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（Semispace Copying）
标记-复制算法常被简称为复制算法。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：
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。
优点：
（1）实现简单，运行高效。
（2）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
缺点：
（1）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。
（2）将可用内存缩小为了原来的一半。
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。
在1989年，Andrew Appel针对具备“朝生夕灭”特点的对象，提出了一种更优化的半区复制分代策略，现在称为“Appel式回收”。HotSpot虚拟机的Serial、ParNew等新生代收集器均采用了这种策略来设计新生代的内存布局。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（HotSpot虚拟机默认Eden和Survivor的大小比例是8∶1）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。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。
当复制目标的Survivor空间不足以容纳一次Minor GC之后存活的对象时，采用一种分配担保策略：多出来的对象直接进入老年代。
4. 标记-整理算法（Mark-Compact）
不同于针对新生代的复制算法，针对老年代的特点，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。
优缺点：
如果移动存活对象，尤其是在老年代这种每次回收都有大量对象存活区域，移动存活对象并更新所有引用这些对象的地方将会是一种极为负重的操作，而且这种对象移动操作必须全程暂停用户应用程序才能进行（Stop The World）。
如果跟标记-清除算法那样完全不考虑移动和整理存活对象的话，弥散于堆中的存活对象导致的空间碎片化问题就只能依赖更为复杂的内存分配器和内存访问器来解决。
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。此语境中，吞吐量的实质是赋值器（Mutator，可以理解为使用垃圾收集的用户程序，本书为便于理解，多数地方用“用户程序”或“用户线程”代替）与收集器的效率总和。即使不移动对象会使得收集器的效率提升一些，但因内存分配和访问相比垃圾收集频率要高得多，这部分的耗时增加，总吞吐量仍然是下降的。HotSpot虚拟机里面关注吞吐量的Parallel Scavenge收集器是基于标记-整理算法的，而关注延迟的CMS收集器则是基于标记-清除算法的。
