什么是新生代的复制算法

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1、什么是新生代的复制算法

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所谓复制算法（Copying），即将内存平均分成A区、B区两块，进行复制+清除垃圾的操作，算法图解如下：

算法过程：

1. 新生对象被分配到A块中未使用的内存当中。当A块的内存用完了， 把A块的存活对象复制到B块。
2. 清理A块所有对象。
3. 新生对象被分配到B块中未使用的内存当中。当B块的内存用完了， 把B块的存活对象复制到A块。
4. 清理B块所有对象。
5. 循环1。

这种算法简单高效，但是内存代价极高，有效内存只为总内存的一半，会浪费掉50%的空间。所以这种算法只是纸面算法，不具备可用性，一般来说都会使用优化的复制算法。

2、什么是优化的复制算法

所谓优化的复制算法，即在复制算法的基础上，使用三个分区（Eden/S0/S1）进行处理，算法图解如下：

Eden/S0/S1默认空间比例Eden:S0:S1为8:1:1，有效内存（即可分配新生对象的内存）是总内存的90%。

算法过程：

1. Eden+S0可分配新生对象；
2. 对Eden+S0进行垃圾收集，存活对象复制到S1。清理Eden+S0。一次新生代GC结束。
3. Eden+S1可分配新生对象；
4. 对Eden+S1进行垃圾收集，存活对象复制到S0。清理Eden+S1。二次新生代GC结束。
5. 循环1。

我们可以看出，如果Eden/S0/S1三个空间的比例为8:1:1，则可能会出现Eden+S0中存活对象超过了总空间的10%（S1、S0的空间都是总空间的10%），在这种情况下，新生代GC会将存活周期长的对象直接放入老生代，而无需达到我们设置的阈值（转入老生代的存活次数，-XX:MaxTenuringThreshold）。

当然，这种情况在正常情况下不会出现（除非特殊场景，或者程序设计问题）。IBM的专门研究表明，新生代中的对象98%是朝生夕死的，所以8:1:1的比例是十分合理的。（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%的内存是会被浪费的）。