GC算法

垃圾搜集算法的实现涉及太多细节，而且各个平台虚拟机操作内存的方法又各不相同，因此本文不会太多的讨论算法实现，而是介绍几种算法的思想以及其发展过程。
本文涉及到以下GC算法：

• 标记-清除算法（Mark-Sweep）
• 复制算法（Copying）
• 标记整理算法（Mark-Compact）
• 分代搜集算法（Generational Collection）

标记-清除算法（Mark-Sweep）

算法思想

最基础的算法就是标记-清除算法，如同其名字一样，算法分为“标记”和“清除”两个阶段：
第一阶段，标记：使用可达性分析算法判断对象是否可达，然后一般在对象的header中对可达性进行“标记”。
第二阶段，清除：垃圾搜集器会对被标记为不可达的对象进行“清除”。

算法缺陷

• 效率问题：标记和清除两个过程的效率都不高

• 空间问题：标记清楚之后会产生大量的不连续的内存碎片，空间碎片太多，可能导致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搜集动作。

  
  
  标记-清除算法示意图

复制算法（Copying）

算法思想

为了解决效率问题，一种称为“复制”的搜集算法出现了，他将可用内存按照容量划分为大小相等的两块，每次只使用其中的一块。当这一块用完了，就将还活着的对象复制到另一块上面，然后再把已经使用过得内存一次性清理掉。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，按照顺序分配内存即可，实现简单，运行高效。

算法缺陷

内存浪费严重：这种算法的代价是将内存缩小为了原来的一半，浪费严重。

复制算法示意图

算法优化

现在的商业虚拟机都采用这种搜集算法来回收新生代，IBM公司研究表明，新生代中对象98%是“朝生夕死”，所以并不需要按照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中还存活的对象一次性复制到另外一块Survivor空间上，最后清掉Eden和刚才用过的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于10%的对象存活，当Survivor空间不够用时，需要依赖其他内存（这里指老年代）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，如果我们信誉很好，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下来的存活对象时，这些对象将直接通过分配担保机制进入老年代。

标记-整理算法

算法思想

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。
根据老年代的特点，有人提出了另外一种“标记-整理”（Mark-Compact）算法，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一端移动，然后直接清理掉端边界以外的内存。

标记-整理算法示意图

分代搜集算法

当前商业虚拟机的垃圾收集都采用“分代收集”（Generational Collection）算法，这种算法并没有什么新的思想，只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。

参考
《深入理解Java虚拟机》