JVM专题二：GC算法和垃圾回收器
文章目录
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- 一、如何判断对象可以被回收
- （一）引用计数法
- （二）可达性分析算法
- （三）如何判断一个常量是废弃常量
- （四）如何判断一个类是无用的类
- 二、垃圾回收算法
- （一）标记-清除算法
- （二）复制算法
- （三）标记-整理算法
- （四）分代算法
- 三、垃圾收集器
- （一）Serial收集器
- （二） ParNew收集器
- （三） Parallel Scavenge收集器
- （四） Serial Old收集器
- （五） Parallel Old收集器
- （六） CMS收集器
- （七） G1收集器
- 五、 怎么选择垃圾收集器？
- 六、虚拟机中GC
一、如何判断对象可以被回收
堆中几乎放着所有的对象实例，对堆垃圾回收前的第一步就是要判断哪些对象已经死亡（即不能再被任何途径使用的对象）
（一）引用计数法
给每个对象添加一个引用计数器，每当有地方引用它时，计数器 +1；引用失效时，计数器 -1。当计数器为0时对象就不再被引用。
但主流Java虚拟机没有采用这种算法，主要原因是：它难以解决对象之间循环引用的问题
所谓对象之间的相互引用问题，通过下面代码所示：除了对象a和b相互引用着对方之外，这两个对象之间再无任何引用。但是它们因为互相引用对方，导致它们的引用计数器都不为0，于是引用计数器法无法通知GC回收器回收它们。
（二）可达性分析算法
这个算法的基本思想就是通过一系列的称为“GC Roots”的对象作为起点，从这些节点开始向下搜索，节点所走过的路径称为引用链，当一个对象到GC Roots没有任何引用链相连的话，则证明此对象时不可用的，会判断为可回收对象。
Java中，可作为 GC Roots 的对象根节点包括：
栈（栈帧中的本地变量表）中引用的对象
方法区中类 static 静态属性引用的对象
方法区中 final 常量引用的对象
本地方法栈中 JNI 引用的对象
（三）如何判断一个常量是废弃常量
运行时常量池主要回收的是废弃的常量。那么，我们怎么判断一个常量时废弃常量呢？
假如在常量池中存在字符串"abc"，如果当前没有任何String对象引用该字符串常量的话，就说明常量”abc“就是废弃常量，如果这时发生内存回收的话而且有必要的话，”abc“会被系统清理出常量池。
（四）如何判断一个类是无用的类
需要满足以下三个条件：
该类所有的实例都已经被回收，也就是 Java 堆中不存在该类的任何实例。
加载该类的 ClassLoader 已经被回收。
该类对应的 java.lang.Class 对象没有在任何地方被引用，无法在任何地方通过反射访问该类的方法。
虚拟机可以对满足上述3个条件的无用类进行回收，这里仅仅是”可以“，而并不是和对象一样不适用了就必然会被回收。
二、垃圾回收算法
（一）标记-清除算法
它是最基础的收集算法，这个算法分为两个阶段，“标记”和”清除“。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。它有两个不足的地方：
- 效率问题，标记和清除两个过程的效率都不高；
- 空间问题，标记清除之后会有大量不连续的内存碎片。空间碎片过多可能导致后续需要分配大对象时，无法找到足够的连续内存而不得不提前触发另一次 GC
（二）复制算法
为了解决效率问题，复制算法出现了。它可以把内存分为大小相同的两块，每次只使用其中的一块。当这一块的内存使用完后，就将还存活的对象复制到另一块区，然后再把使用的空间一次清理掉。这样就使每次的内存回收都是对内存区间的一半进行回收。
这样分配内存时不用考虑内存碎片等复杂情况，但代价是将内存缩小为原来的一半。当对象存活率较高时，就要较多的复制操作，效率也会降低。
现在的商业虚拟机都采用复制算法来回收新生代。IBM专门的研究表明：新生代中对象 98% 是“朝生夕死”的，所有不需要 1:1 来划分空间，HotSpot虚拟机是将内存分为1块大的 Eden 和 2块小的 Survivor 空间，大小比例为 8:1:1。每次使用 Eden 和 其中一块 Survivor。当回收时，将 Eden 和 一块 Survivor 中的存活对象复制到另一块 Survivor 上，最后清理掉刚才的 Eden 和 Survivor。新生代每次可利用的整个新生态内存的 90%，10% 会被浪费掉。但当每次回收多余 10% 对象存活时，即剩下一个 Survivor 空间不够时，需要老年代内存担保，这些对象将直接进入老年代中。
（三）标记-整理算法
根据老年代的特点提出的一种标记算法，标记过程和“标记-清除”算法一样，但是后续步骤不是直接对可回收对象进行回收，而是让所有存活的对象向一段移动，然后直接清理掉边界以外的内存。
（四）分代算法
现在的商用虚拟机的垃圾收集器基本都采用"分代收集"算法，这种算法就是根据对象存活周期的不同将内存分为几块。一般将java堆分为新生代和老年代，这样我们就可以根据各个年代的特点选择合适的垃圾收集算法。
在新生代中，每次收集都有大量对象死去，所以可以选择复制算法，只要付出少量对象的复制成本就可以完成每次垃圾收集。而老年代的对象存活几率时比较高的，而且没有额外的空间对它进行分配担保，就必须选择“标记-清除”或者“标记-整理”算法进行垃圾收集。
三、垃圾收集器
java虚拟机规范对垃圾收集器应该如何实现没有任何规定，因为没有所谓最好的垃圾收集器出现，更不会有万金油垃圾收集器，只能是根据具体的应用场景选择合适的垃圾收集器。
如果两个收集器之间存在连线，说明他们可搭配使用。各垃圾回收器的功能比较如下表](https://img-blog.csdnimg.cn/62757ae67a00417eb3fa34f0a6587481.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_Q1NETiBA5Lil6ICB5p2_55qE5Y2a5a6i,size_29,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16)
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（一）Serial收集器
Serial（串行）收集器收集器是最基本、历史最悠久的垃圾收集器了。大家看名字就知道这个收集器是一个单线程收集器了。它的 “单线程” 的意义不仅仅意味着它只会使用一条垃圾收集线程去完成垃圾收集工作，更重要的是它在进行垃圾收集工作的时候必须暂停其他所有的工作线程（ “Stop The World” ），直到它收集结束。
新生代采用复制算法，老年代采用标记-整理算法。
虚拟机的设计者们当然知道Stop The World带来的不良用户体验，所以在后续的垃圾收集器设计中停顿时间在不断缩短（仍然还有停顿，寻找最优秀的垃圾收集器的过程仍然在继续）。
但是Serial收集器有没有优于其他垃圾收集器的地方呢？当然有，它简单而高效（与其他收集器的单线程相比）。Serial收集器由于没有线程交互的开销，自然可以获得很高的单线程收集效率。Serial收集器对于运行在Client模式下的虚拟机来说是个不错的选择。
（二） ParNew收集器
ParNew收集器其实就是Serial收集器的多线程版本，除了使用多线程进行垃圾收集外，其余行为（控制参数、收集算法、回收策略等等）和Serial收集器完全一样。
新生代采用复制算法，老年代采用标记-整理算法。
它是许多运行在Server模式下的虚拟机的首要选择，除了Serial收集器外，只有它能与CMS收集器（真正意义上的并发收集器，后面会介绍到）配合工作。
（三） Parallel Scavenge收集器
Parallel Scavenge 收集器类似于ParNew 收集器。
Parallel Scavenge收集器关注点是吞吐量（高效率的利用CPU）。CMS等垃圾收集器的关注点更多的是用户线程的停顿时间（提高用户体验）。所谓吞吐量就是CPU中用于运行用户代码的时间与CPU总消耗时间的比值。 Parallel Scavenge收集器提供了很多参数供用户找到最合适的停顿时间或最大吞吐量，如果对于收集器运作不太了解的话，手工优化存在的话可以选择把内存管理优化交给虚拟机去完成也是一个不错的选择。
新生代采用复制算法，老年代采用标记-整理算法。
（四） Serial Old收集器
Serial收集器的老年代版本，它同样是一个单线程收集器。它主要有两大用途：一种用途是在JDK1.5以及以前的版本中与Parallel Scavenge收集器搭配使用，另一种用途是作为CMS收集器的后备方案。
（五） Parallel Old收集器
Parallel Scavenge收集器的老年代版本。使用多线程和“标记-整理”算法。在注重吞吐量以及CPU资源的场合，都可以优先考虑 Parallel Scavenge收集器和Parallel Old收集器。
（六） CMS收集器
并行和并发概念补充：
- 并行（Parallel） ：指多条垃圾收集线程并行工作，但此时用户线程仍然处于等待状态。
- 并发（Concurrent）：指用户线程与垃圾收集线程同时执行（但不一定是并行，可能会交替执行），用户程序在继续运行，而垃圾收集器运行在另一个CPU上。
CMS（Concurrent Mark Sweep）收集器是一种以获取最短回收停顿时间为目标的收集器。它而非常符合在注重用户体验的应用上使用。
CMS（Concurrent Mark Sweep）收集器是HotSpot虚拟机第一款真正意义上的并发收集器，它第一次实现了让垃圾收集线程与用户线程（基本上）同时工作。
从名字中的Mark Sweep这两个词可以看出，CMS收集器是一种 “标记-清除”算法实现的，它的运作过程相比于前面几种垃圾收集器来说更加复杂一些。整个过程分为四个步骤：
- 初始标记（CMS initial mark）： 暂停所有的其他线程(STW)，并记录下gc roots直接能引用的对象，速度很快。
- 并发标记（CMS concurrent mark）： 同时开启GC和用户线程，用一个闭包结构去记录可达对象。但在这个阶段结束，这个闭包结构并不能保证包含当前所有的可达对象。因为用户线程可能会不断的更新引用域，所以GC线程无法保证可达性分析的实时性。所以这个算法里会跟踪记录这些发生引用更新的地方。
- 重新标记（CMS remark）： 重新标记阶段就是为了修正并发标记期间因为用户程序继续运行而导致标记产生变动的那一部分对象的标记记录，这个阶段的停顿时间一般会比初始标记阶段的时间稍长，远远比并发标记阶段时间短。主要用到三色标记里的增量更新算法(见色标记算法详解)做重新标记。
- 并发清除（CMS concurrent sweep）： 开启用户线程，同时GC线程开始对为标记的区域做清扫。这个阶段如果有新增对象会被标记为黑 色不做任何处理(见三色标记算法详解)。
- 并发重置：重置本次GC过程中的标记数据。
CMS主要优点：并发收集、低停顿。但是它有下面三个明显的缺点： - 对CPU资源敏感（会和服务抢资源）；
- 无法处理浮动垃圾(在并发标记和并发清理阶段又产生垃圾，这种浮动垃圾只能等到下一次gc再清理了)；
- 它使用的回收算法-“标记-清除”算法会导致收集结束时会有大量空间碎片产生，当然通过参数- XX:+UseCMSCompactAtFullCollection可以让jvm在执行完标记清除后再做整理。
- 执行过程中的不确定性，会存在上一次垃圾回收还没执行完，然后垃圾回收又被触发的情况，特别是在并 发标记和并发清理阶段会出现，一边回收，系统一边运行，也许没回收完就再次触发full gc，也就是"concurrent mode failure"，此时会进入stop the world，用serial old垃圾收集器来回收。
CMS的相关核心参数
- -XX:+UseConcMarkSweepGC：启用cms
- -XX:ConcGCThreads：并发的GC线程数
- -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection：FullGC之后做压缩整理（减少碎片）
- -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction：多少次FullGC之后压缩一次，默认是0，代表每次FullGC后都会压缩一 次
- -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction: 当老年代使用达到该比例时会触发FullGC（默认是92，这是百分比）
- -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly：只使用设定的回收阈值(-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction设 定的值)，如果不指定，JVM仅在第一次使用设定值，后续则会自动调整
- -XX:+CMSScavengeBeforeRemark：在CMS GC前启动一次minor gc，目的在于减少老年代对年轻代的引 用，降低CMS GC的标记阶段时的开销，一般CMS的GC耗时 80%都在标记阶段
- -XX:+CMSParallellnitialMarkEnabled：表示在初始标记的时候多线程执行，缩短STW
- -XX:+CMSParallelRemarkEnabled：在重新标记的时候多线程执行，缩短STW;
（七） G1收集器
G1 (Garbage-First)是一款面向服务器的垃圾收集器,主要针对配备多颗处理器及大容量内存的机器. 以极高概率满足GC停顿时间要求的同时,还具备高吞吐量性能特征.
G1将Java堆划分为多个大小相等的独立区域（Region），JVM最多可以有2048个Region。 一般Region大小等于堆大小除以2048，比如堆大小为4096M，则Region大小为2M，当然也可以用参数"- XX:G1HeapRegionSize"手动指定Region大小，但是推荐默认的计算方式。 G1保留了年轻代和老年代的概念，但不再是物理隔阂了，它们都是（可以不连续）Region的集合。 默认年轻代对堆内存的占比是5%，如果堆大小为4096M，那么年轻代占据200MB左右的内存，对应大概是100个 Region，可以通过“-XX:G1NewSizePercent”设置新生代初始占比，在系统运行中，JVM会不停的给年轻代增加更多 的Region，但是最多新生代的占比不会超过60%，可以通过“-XX:G1MaxNewSizePercent”调整。年轻代中的Eden和 Survivor对应的region也跟之前一样，默认8:1:1，假设年轻代现在有1000个region，eden区对应800个，s0对应100 个，s1对应100个。
一个Region可能之前是年轻代，如果Region进行了垃圾回收，之后可能又会变成老年代，也就是说Region的区域功能 可能会动态变化。
G1垃圾收集器对于对象什么时候会转移到老年代跟之前讲过的原则一样，唯一不同的是对大对象的处理，G1有专门分配 大对象的Region叫Humongous区，而不是让大对象直接进入老年代的Region中。在G1中，大对象的判定规则就是一 个大对象超过了一个Region大小的50%，比如按照上面算的，每个Region是2M，只要一个大对象超过了1M，就会被放 入Humongous中，而且一个大对象如果太大，可能会横跨多个Region来存放。 Humongous区专门存放短期巨型对象，不用直接进老年代，可以节约老年代的空间，避免因为老年代空间不够的GC开销。Full GC的时候除了收集年轻代和老年代之外，也会将Humongous区一并回收。
G1收集器一次GC的运作过程大致分为以下几个步骤：
- 初始标记（initial mark，STW）：暂停所有的其他线程，并记录下gc roots直接能引用的对象，速度很快 ；
- 并发标记（Concurrent Marking）：同CMS的并发标记；
- 最终标记（Remark，STW）：同CMS的重新标记；
- 筛选回收（Cleanup，STW）：筛选回收阶段首先对各个Region的回收价值和成本进行排序，根据用户所期 望的GC停顿时间(可以用JVM参数 -XX:MaxGCPauseMillis指定)来制定回收计划，比如说老年代此时有1000个 Region都满了，但是因为根据预期停顿时间，本次垃圾回收可能只能停顿200毫秒，那么通过之前回收成本计算得 知，可能回收其中800个Region刚好需要200ms，那么就只会回收800个Region(Collection Set，要回收的集 合)，尽量把GC导致的停顿时间控制在我们指定的范围内。这个阶段其实也可以做到与用户程序一起并发执行，但 是因为只回收一部分Region，时间是用户可控制的，而且停顿用户线程将大幅提高收集效率。不管是年轻代或是老 年代，回收算法主要用的是复制算法，将一个region中的存活对象复制到另一个region中，这种不会像CMS那样 回收完因为有很多内存碎片还需要整理一次，G1采用复制算法回收几乎不会有太多内存碎片。(注意：CMS回收阶 段是跟用户线程一起并发执行的，G1因为内部实现太复杂暂时没实现并发回收，不过到了Shenandoah就实现了并 发收集，Shenandoah可以看成是G1的升级版本)
G1收集器在后台维护了一个优先列表，每次根据允许的收集时间，优先选择回收价值最大的Region(这也就是它的名字Garbage-First的由来)。这种使用Region划分内存空间以及有优先级的区域回收方式，保证了GF收集器在有限时间内可以尽可能高的收集效率（把内存化整为零）。
G1收集器在后台维护了一个优先列表，每次根据允许的收集时间，优先选择回收价值最大的Region(这也就是它的名字 Garbage-First的由来)，比如一个Region花200ms能回收10M垃圾，另外一个Region花50ms能回收20M垃圾，在回 收时间有限情况下，G1当然会优先选择后面这个Region回收。这种使用Region划分内存空间以及有优先级的区域回收 方式，保证了G1收集器在有限时间内可以尽可能高的收集效率。
被视为JDK1.7中HotSpot虚拟机的一个重要进化特征。它具备一下特点：
- 并行与并发：G1能充分利用CPU、多核环境下的硬件优势，使用多个CPU（CPU或者CPU核心）来缩短Stop-The-World停顿时间。部分其他收集器原本需要停顿Java线程执行的GC动作，G1收集器仍然可以通过并发的方式让java程序继续执行
- 分代收集：虽然G1可以不需要其他收集器配合就能独立管理整个GC堆，但是还是保留了分代的概念。
- 空间整合：与CMS的“标记–清理”算法不同，G1从整体来看是基于“标记整理”算法实现的收集器；从局部上来看是基于“复制”算法实现的
- 可预测的停顿：这是G1相对于CMS的另一个大优势，降低停顿时间是G1 和 CMS 共同的关注点，但G1 除了追求低停顿外，还能建立可预测的停顿时间模型，能让使用者明确指定在一个长度为M毫秒的时间片段内
毫无疑问， 可以由用户指定期望的停顿时间是G1收集器很强大的一个功能， 设置不同的期望停顿时间， 可使得G1在不 同应用场景中取得关注吞吐量和关注延迟之间的最佳平衡。 不过， 这里设置的“期望值”必须是符合实际的， 不能异想 天开， 毕竟G1是要冻结用户线程来复制对象的， 这个停顿时 间再怎么低也得有个限度。 它默认的停顿目标为两百毫秒， 一般来说， 回收阶段占到几十到一百甚至接近两百毫秒都很 正常， 但如果我们把停顿时间调得非常低， 譬如设置为二十毫秒， 很可能出现的结果就是由于停顿目标时间太短， 导 致每次选出来的回收集只占堆内存很小的一部分， 收集器收集的速度逐渐跟不上分配器分配的速度， 导致垃圾慢慢堆 积。 很可能一开始收集器还能从空闲的堆内存中获得一些喘息的时间， 但应用运行时间一长就不行了， 最终占满堆引发 Full GC反而降低性能， 所以通常把期望停顿时间设置为一两百毫秒或者两三百毫秒会是比较合理的。
G1垃圾收集分类
- YoungGC YoungGC
并不是说现有的Eden区放满了就会马上触发，G1会计算下现在Eden区回收大概要多久时间，如果回收时 间远远小于参数 -XX:MaxGCPauseMills 设定的值，那么增加年轻代的region，继续给新对象存放，不会马上做Young GC，直到下一次Eden区放满，G1计算回收时间接近参数 -XX:MaxGCPauseMills 设定的值，那么就会触发。 - Young GC MixedGC
不是FullGC，老年代的堆占有率达到参数(-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent)设定的值则触发，回收所有的 Young和部分Old(根据期望的GC停顿时间确定old区垃圾收集的优先顺序)以及大对象区，正常情况G1的垃圾收集是先做 MixedGC，主要使用复制算法，需要把各个region中存活的对象拷贝到别的region里去，拷贝过程中如果发现没有足够 的空region能够承载拷贝对象就会触发一次Full GC。 - Full GC 停止系统程序，然后采用单线程进行标记、清理和压缩整理，好空闲出来一批Region来供下一次MixedGC使用，这 个过程是非常耗时的。(Shenandoah优化成多线程收集了)
G1收集器参数设置
-XX:+UseG1GC:使用G1收集器
-XX:ParallelGCThreads:指定GC工作的线程数量
-XX:G1HeapRegionSize:指定分区大小(1MB~32MB，且必须是2的N次幂)，默认将整堆划分为2048个分区
-XX:MaxGCPauseMillis:目标暂停时间(默认200ms)
-XX:G1NewSizePercent:新生代内存初始空间(默认整堆5%)
-XX:G1MaxNewSizePercent:新生代内存最大空间
-XX:TargetSurvivorRatio:Survivor区的填充容量(默认50%)，Survivor区域里的一批对象(年龄1+年龄2+年龄n的多个 年龄对象)总和超过了Survivor区域的50%，此时就会把年龄n(含)以上的对象都放入老年代
-XX:MaxTenuringThreshold:最大年龄阈值(默认15)
-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent:老年代占用空间达到整堆内存阈值(默认45%)，则执行新生代和老年代的混合 收集(MixedGC)，比如我们之前说的堆默认有2048个region，如果有接近1000个region都是老年代的region，则可能 就要触发MixedGC了
-XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent(默认85%) region中的存活对象低于这个值时才会回收该region，如果超过这 个值，存活对象过多，回收的的意义不大。
-XX:G1MixedGCCountTarget:在一次回收过程中指定做几次筛选回收(默认8次)，在最后一个筛选回收阶段可以回收一 会，然后暂停回收，恢复系统运行，一会再开始回收，这样可以让系统不至于单次停顿时间过长。
-XX:G1HeapWastePercent(默认5%): gc过程中空出来的region是否充足阈值，在混合回收的时候，对Region回收都 是基于复制算法进行的，都是把要回收的Region里的存活对象放入其他Region，然后这个Region中的垃圾对象全部清 理掉，这样的话在回收过程就会不断空出来新的Region，一旦空闲出来的Region数量达到了堆内存的5%，此时就会立 即停止混合回收，意味着本次混合回收就结束了。
G1垃圾收集器优化建议
假设参数 -XX:MaxGCPauseMills 设置的值很大，导致系统运行很久，年轻代可能都占用了堆内存的60%了，此时才 触发年轻代gc。
那么存活下来的对象可能就会很多，此时就会导致Survivor区域放不下那么多的对象，就会进入老年代中。
或者是你年轻代gc过后，存活下来的对象过多，导致进入Survivor区域后触发了动态年龄判定规则，达到了Survivor 区域的50%，也会快速导致一些对象进入老年代中。
所以这里核心还是在于调节 -XX:MaxGCPauseMills 这个参数的值，在保证他的年轻代gc别太频繁的同时，还得考虑 每次gc过后的存活对象有多少,避免存活对象太多快速进入老年代，频繁触发mixed gc.
什么场景适合使用G1
1. 50%以上的堆被存活对象占用
2. 对象分配和晋升的速度变化非常大
3. 垃圾回收时间特别长，超过1秒
4. 8GB以上的堆内存(建议值)
5. 停顿时间是500ms以内
五、 怎么选择垃圾收集器？
- 优先调整堆的大小让服务器自己来选择
- 如果内存小于100m，使用串行收集器
- 如果是单核，并且没有停顿时间的要求，串行或JVM自己选择
- 如果允许停顿时间超过1秒，选择并行或者JVM自己选
- 如果响应时间最重要，并且不能超过1秒，使用并发收集器
- 4G以下可以用parallel，4-8G可以用ParNew+CMS，8G以上可以用G1，几百G以上用ZGC；
- 客户端程序: 一般使用 -XX:+UseSerialGC (Serial + Serial Old). 特别注意, 当一台机器上起多个 JVM, 每个 JVM 也可以采用这种 GC 组合
- 吞吐率优先的服务端程序（计算密集型）: -XX:+UseParallelGC 或者 -XX:+UseParallelOldGC
- 响应时间优先的服务端程序: -XX:+UseConcMarkSweepGC；
- 响应时间优先同时也要兼顾吞吐率的服务端程序：-XX:+UseG1GC
官方推荐G1，性能高。
六、虚拟机中GC
1、虚拟机中GC的过程
2、Minor GC、Major GC和Full GC之间的区别
Minor GC是对年轻代空间（包括 Eden 和 Survivor 区域）回收内存。
Major GC 是清理永久代。
Full GC 是清理整个堆空间—包括年轻代和永久代。
Minor GC触发条件：当Eden区满时，触发Minor GC。
Full GC触发条件：
（1）调用System.gc时，系统建议执行Full GC，但是不必然执行
（2）老年代空间不足
（3）方法去空间不足
（4）通过Minor GC后进入老年代的平均大小大于老年代的可用内存
（5）由Eden区、From Space区向To Space区复制时，对象大小大于To Space可用内存，则把该对象转存到老年代，且老年代的可用内存小于该对象大小。
3、GC算法
GC 算法的选择直接决定了你最终的程序的执行性能。
传统意义上进行的回收处理操作，只是认为简单的有垃圾产生了，然后自动进行GC操作（Minor GC ，Full GC ），或者手工利用“System.gc()”操作（Major GC，Full GC）。
对于GC算法里面就需要考虑不同的内存分代（新的JDK开发版本之中，以及现在项目里面不建议再使用如下的GC算法）：
年轻代GC策略：串行GC、并行GC；
老年代GC策略：串行GC、并行GC；
（1）年轻代串行GC
·扫描年轻代中的所有存活对象；
·使用Minor GC进行垃圾回收，同时将还能够存活下来的对象保存在存活区（S0、S1）里面；
·每次进行Minor GC的时候都会引起S0和S1的交换；
·经过若干次Minor GC还能够继续保存下来的就进入到老年代。
（2）年轻代并行GC
算法：复制-清理算法，在扫描和复制的时候均采用多线程的处理模式来完成。
在年轻代进行Minor GC的时候实际上也由可能触发到老年代GC操作。
（3）老年代串行GC
算法：标记-清除-压缩；
扫描老年代中的存活对象，并且进行对象的标记；
遍历整个老年代的内存空间，回收所有标记对象；
为了保证可以方便的计算出老年代的大小，还需要进行压缩（碎片整理，把空间集中在一起。）
（4）老年代串行GC
在最早的时候主要使用了此种GC算法，但是这种算法会有一个严重性的问题：STW（产生中断，因为需要进行垃圾的标记）。
暂停当前的所有执行程序（挂起）；
标记出垃圾，标记的时间越长，那么挂起的时间就越长，如果此时你的堆内存空间很大，那么时间一定会更长；
预清除处理；
重新标记过程：看看还有没有垃圾；
进行垃圾的处理；
程序恢复执行。
jdk8及以前使用的：-Xms48m -Xms48m -XX:+PrintGCDetails
jdk8以后替换后使用：-Xms48m -Xms48m -Xlog:gc*
【砍掉】串行GC：-Xms48m -Xms48m -XX:+PrintGCDetails -XX:+UseSerialGC
【砍掉】并行GC：-Xms48m -Xms48m -XX:+PrintGCDetails -XX:+UseParallelGC
【砍掉】并行年轻代GC：-Xms48m -Xms48m -XX:+PrintGCDetails -XX:+UseParNewGC
【砍掉】并行老轻代GC：-Xms48m -Xms48m -XX:+PrintGCDetails -XX:+UseParallelOldGC
最终的GC发展到今天，已经不单单再是以上古老的算法了，不管是并行还是串行算法，实际上都有可能引起大范围的程序暂停问题（程序的性能不高），现在最关键的问题就是需要去解决大空间下的性能问题。
最初的电脑是没有这么高的硬件配置的，内存最早出现的时候售卖的单位是K，这样的背景下就产生了G1回收算法（现在JDK1.9之后的标配算法），支持的最大内存为64G（每一本小的区域里面可以设置的范围“1-32”M）
G1收集：-Xms48m -Xms48m -XX:+PrintGCDetails -XX:+UseG1GC
JVM核心优化问题：
·减少伸缩区的使用；
·提升GC的效率，G1是现在最好用的GC算法。
·线程的栈的大小配置；
·线程池的配置
如果现在是在tomcat下那么如何优化呢：
修改tomcat的bin/catalina.sh文件
JAVA_OPTS="-Xms4096m -Xmx4096m -Xss1024k"
GC算法