垃圾收集算法

标记-清除算法（Mark-Sweep）

最基础的收集算法，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所有被标记的对象。

主要不足有两个：

• 效率问题，标记和清除两个过程的效率都不高
• 空间问题，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以后再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。

复制算法（Copying）

它将可用的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一块上面，然后再把已使用过的内存空间一次清理掉。这样使得每次都是对整个半区进行内存回收，内存分配时也就不用考虑内存碎片等复杂情况，只要移动堆顶指针，按顺序分配内存即可，实现简单，运行高效。

缺点：
算法的代价是将内存缩小为了原来的一半，

现在的商业虚拟机都是采用这种手机算法来回收新生代，IBM公司的专门研究表明，新生代的对象98%是“朝生夕死”的，所以不需要按照1:1的比例来划分内存空间，而是将内存分为一块较大的Eden空间和两块较小的Survivor空间，每次使用Eden和其中一块Survivor。当回收时，将Eden和Survivor中还存活着的对象一次性地复制到另外一块Survivor空间上，最后清理掉Eden和刚刚用过的Survivor空间。HotSpot虚拟机默认Eden和Survivor的大小比例是8:1，也就是每次新生代中可用内存空间为整个新生代容量的90%（80%+10%），只有10%的内存会被“浪费”。当然，98%的对象可回收只是一般场景下的数据，我们没有办法保证每次回收都只有不多10%的对象存活，当Survivor空间不够用时，需要依赖其他内存（这是指老年代）进行分配担保（Handle Promotion）。

内存的分配担保就好比我们去银行借款，如果信誉良好，在98%的情况下都能按时偿还，于是银行可能会默认我们下一次也能按时按量地偿还贷款，只需要有一个担保人能保证如果我不能还款时，可以从他的账户扣钱，那银行就认为没有风险了。内存的分配担保也一样，如果另外一块Survivor空间没有足够空间存放上一次新生代收集存活对象时，这些对象还将通过分配担保机制 进入老年代。

标记-整理算法（Mark-Compact）

复制收集算法在对象存活率较高时就要进行较多的复制操作，效率将会变低。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，以应对使用的内存所有对象都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。

根据老年代的特点，有人提出了另外一种“标记-整理”算法，标记过程与“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一端移动，然后直接清理掉端边界以为的内存。

分代收集算法（Generation Collection）

这种算法并没有什么新的思想，这是根据对象存活周期的不同将内存划分为几块。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采用最适当的收集算法。在新生代中，每次垃圾收集时都发现有大批对象死去，只有少量存活，那就选用复制算法，只需要付出少量存活对象的复制成本就可以完成收集。而老年代中因为对象存活率高、没有额外空间对它进行分配担保，就必须使用”标记-清理“或者”标记-整理“算法来进行回收。

HotSpot 的算法实现

枚举根节点

从可达性分析中从GC Roots节点找引用链这个操作为例，可作为GC Roots的节点主要在全局性的引用（例如常量或类静态属性）与执行上下文（例如栈帧中的本地变量表）中，现在很多应用仅仅方法区就有数百兆，如果要逐个检查这里的引用，那么必然会消耗很多时间。

另外，可达性分析对执行时间的敏感还体现在GC停顿上，因为这项工作必须在一个能确保一致性的快照中进行—这里”一致性“的意思是指整个分析期间整个执行系统看起来就像被冻结在某个时间点上，不可以出现分析过程中对象引用关系还在不断变化的情况，该点不满足的话分析结果准确性就无法得到保证。这点是导致GC进行时必须停顿所有Java执行线程（Sun将这件事情称为”Stop The World“）的其中一个重要原因，即使是在号称(几乎)不会发生停顿的CMS收集器中，枚举根节点时也是必须要停顿的。

安全点

在OopMap的协助下，HotSpot可以快速且准确地完成GC Roots枚举，但一个实现的问题随之而来：可能导致引用关系变化，或者说OopMap内容变化的指令非常多，如果为每一条指令都生成对应的OopMap，那将会需要大量的额外空间，这样GC的空间成本将会变得很高。

实际上，HotSpot也的确没有为每条指令都生成OopMap，只是在”特定的位置“记录了这些信息，这些位置称为”安全点（Safepoint）“，即程序执行时并非在所有地方都停顿下来开始GC，只有在达到安全点时才停顿。Safepoint的既不能太少已致于让GC等待时间太长，也不能过于频繁以至于过分增大运行时的负荷。所以安全点的选定基本上是以程序”是否具有让程序长时间执行的特征“为标准进行选定的–因为每条指令执行的时间都非常短暂，程序不太可能因为指令流长度太长这个原因而过长时间运行，”长时间执行“的最明显特征就是指令序列复用，例如方法调用、循环跳转、异常跳转等，所以具有这些功能的指令才会产生Safepoint。

对于Safepoint，另一个需要考虑的问题时如何在GC发生时让所有线程（这里不包括执行JNI调用的线程）都”跑“到最近的安全点上再停顿下来。这里有两种方法可供选择：
抢先式中断（Preemptive Suspension）和主动式中断（Voluntary Suspension），其中抢先式中断不需要线程的执行代码主动去配合，在GC发生时，首先把所有线程全部中断，如果发现有线程中断的地方不在安全点上，就恢复线程，让它”跑“到安全点上。现在几乎没有虚拟机实现采用抢先式中断来暂停线程从而响应GC事件。

主动式中断的思想是当GC需要中断线程的时候，不直接对线程操作，仅仅简单地设置一个标志，各个线程执行时主动去轮询这个标志，发现中断标志位真时就自己中断挂起。轮询标志的地方和安全点是重合的，另外再加上创建对象需要分配内存的地方。

安全区域

使用Safepoint似乎已经完美地解决了如何进入GC的问题，但实际情况却不一定。Safepoint机制保证了程序执行时，在不太长的时间内就会遇到可进入GC的Safepoint。但是，程序”不执行“的时候，就是没有分配CPU时间，比如 线程处于Sleep状态或者Blocked状态，这是线程无法响应JVM的中断请求，“走”到安全带地方去中断挂起，JVM也显然不太可能等待线程重新分配CPU时间。对于这种情况，就需要安全区域（Safe Region）来解决。

安全区域是值在一段代码片段之中，引用关系不会发生变化。在这个区域中的任意开始GC都是安全的。

在线程执行到Safe Region在红的代码时，首先标识自己已经进入了Safe Region，那样，当在这段时间里JVM要发起GC时，就不用管标识自己为Safe Region状态的线程了。在程序要离开Safe Region时，它要检查系统是否已经完成了根节点枚举（或者整个GC过程），如果完成了，那线程就继续执行，否则它就必须等待直接受到可以安全离开Safe Region信号为止。