垃圾收集算法
标记 - 清除算法
“标记 - 清除”（Mark - Sweep）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。这种算法有两个不足：一个是效率问题，标记和清除两个过程的效率都不高；另一个是空间问题，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一次垃圾收集动作。标记 - 清除算法的执行过程如下所示：
复制算法
为了解决效率问题，“复制”（Copying）收集算法出现了，它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，就将还存活者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。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。只是这种算法的代价是将内存缩小为原来的一半，代价有点高。复制算法的执行过程如下所示：
现在的商业虚拟机都采用这种算法来回收新生代，新生代中的对象98%是“朝生夕死”的，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地复制到另外一块Survivor空间上，最后清理掉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%，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（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贷款，如果我们信誉好，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的偿还贷款，只需要一个担保人能保证我不能还款时，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
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。更关键额是，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，有人提出另一种“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”算法执行过程如下所示：
分代收集算法
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，知识根据对象存活周期的不同将内存划分为多块。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 - 清除”或“标记 - 整理”算法来进行回收。
垃圾收集器
如果说垃圾收集算法是内存回收的方法论，那么垃圾收集器就是内存回收的具体实现。Java虚拟机规范中对垃圾收集器应该如何实现没有任何规定，因此不同的厂商、不同版本的虚拟机所提供的垃圾收集器都可能会有很大差别，并且一般都会提供参数供用户根据自己的应用特点和要求组合各个年代所使用的收集器。
上面展示的7种作用于不同分代的收集器，如果两个收集器之间存在连线，就说明它们可以搭配使用。虚拟机所处的区域，则表示它是属于新生代收集器还是老年代收集器。接下来我们来看看这些收集器的特性、基本原理和使用场景，并重点分析CMS和G1这两款相对复杂的收集器，了解它们的部分运作细节。
Serial收集器
Serial收集器是最基本、发展历史最悠久的收集器，在JDK1.3之前是虚拟机新生代收集的唯一选择。这个收集器是一个单线程的收集器，但它的“单线程”的意义并不仅仅说明它只会使用一个CPU或一条收集线程去完成垃圾收集工作。更重要的是在它进行垃圾收集时，必须暂停其他所有的工作线程，直到它收集结束，也就是我们长听到的“Stop The World”。这项工作实际上是由虚拟机在后台自动发起和自动完成的，在用户不可见的情况下把所有用户正常工作的线程全部停掉，这对很多应用来说都是难以接受的。我们不妨想一想，如果你的计算机没运行一小时，就会暂停响应5分钟，你会是什么样的心情？Serial Serial Old收集器的运作过程如下：
对于“Stop The World”带给用户的不良体验，虚拟机的设计者们表示完全理解，但也表示非常委屈：“你妈妈在给你打扫房间的时候，肯定也会让你老老实实地在椅子上或者房间外待着，如果她一边打扫，你一边乱扔纸屑，这房间还能打扫完？”这确实是一个合情合理的矛盾，虽然垃圾收集这项工作听起来和打扫房间属于一个性质的，但实际上肯定比打扫房间还要复杂的多！
从JDK1.3之后，HotSpot虚拟机开发团队为消除或者减少工作线程因内存回收而导致停顿的努力一直在进行着，从Serial收集器到Parallel收集器，再到Concurrent Mark Sweep（CMS）乃至GC1收集器，我们看到一个一个越来越优秀（也越来越复杂）的收集器出现，用户线程的停顿时间在不断缩短，但是仍然没有办法完全消除。
ParNew收集器
ParNew收集器其实就是Serial收集器的多线程版本，除了使用多条线程进行垃圾收集之外，其余行为包括Serial收集器可用的所有控制参数（例如：-XX:SurvivorRatio、-XX:PretenureSizeThreshold、-XX:HandlePromotionFailure等）、收集算法、Stop The World、对象分配规则、回收策略等都与Serial收集器完全一样，在实现上，这两种收集器也共用了相当多的代码。ParNew收集器的工作过程如下：
除了Serial收集器外，目前只有ParNew收集器能与CMS收集器配合工作。在使用CMS来收集老年代时，新生代只能选择ParNew或者Serial收集器中的一个。ParNew收集器也是使用-XX:+UseConcMarkSweepGC选项后的默认新生代选择器，也可以使用-XX:+UseParNewGC选项来强制 指定它。ParNew收集器在多核CPU环境下，可以有效的利用系统资源，它默认开启的收集线程与CPU的数量相同，在CPU非常多的情况下，可以使用-XX:ParallelGCThreads参数来限制垃圾收集的线程数。
注意：从ParNew收集器开始，后面还会接触到几款并发和并行的收集器。并发和并行，这两个名词都是并发编程中的概念，在谈轮垃圾收集器的上下文语境中，它们可以解释如下：
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（但不一定是并行的，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。
Parallel Scavenge收集器
Parallel Scavenge收集器是一个新生代收集器，它也是使用复制算法的收集器，又是并行的多线程收集器。
Parallel Scavenge收集器的特点是它的关注点与其他收集器不同，CMS等收集器的关注点是尽可能缩短垃圾收集时用户线程的停顿时间，而Parallel Scavenge收集器的目标则是达到一个可控制的吞吐量（Throughput）。所谓吞吐量就是CPU用于运行用户代码的时间与CPU总消耗时间的比值，即吞吐量 = 运行用户代码时间 (运行用户代码时间 + 垃圾收集时间)，虚拟机总共运行了100分钟，其中垃圾收集花掉1分钟，那吞吐量就是99%。
Parallel Scavenge收集器提供了两个参数用于精确控制吞吐量，分别是控制最大垃圾收集停顿时间的-XX:MaxGCPauseMillis参数以及直接设置吞吐量大小的-XX:GCTimeRatio参数。
MaxGCPauseMillis参数允许的值是一个大于0的毫秒数，收集器将尽可能地保证内存回收花费的时间不超过设定值。不过这个值并非设置的越小越好，GC停顿时间缩短是以牺牲吞吐量和新生代空间来换取的：系统把新生代调小一些，原来10秒收集一次、每次停顿100毫秒，现在变成5秒收集一次、每次停顿70毫秒。停顿时间的确降下来了，但吞吐量也下降了。
GCTimeRatio参数的值应当是一个大于0且小于100的整数，也就是垃圾收集时间占总时间的比率，相当于是吞吐量的倒数。如果把此参数设置为19，那允许最大GC时间就占总时间的5%（即 1 (1+19)），默认值是99，就是允许最大1%（即1 (1+99)）的垃圾收集时间。
由于与吞吐量关系密切，Parallel Scavenge收集器也经常称为“吞吐量优先”收集器。除上述两个参数外，Parallel Scavenge收集器还有一个参数-XX:+UseAdaptiveSizePolicy值得关注。这是一个开关参数，当这个参数打开之后，就不需要手工指定新生代的大小（-Xmn）、Eden与Survivor区的比例（-XX:SurvivorRatio）、晋升老年代对象大小（-XX:PretenureSizeThreshold）等细节参数了，虚拟机会根据当前系统的运行情况收集性能监控信息，动态调整这些参数以提供最合适的停顿时间或者最大的吞吐量，这种调节方式称为GC自适应的调节策略。
Serial Old收集器
Serial Old是Serial收集器的老年代版本，它同样是一个单线程收集器，使用“标记 - 整理”算法。这个收集器的主要意义也是在于给Client模式下的虚拟机使用。如果在Server模式下，那么它主要还有两大用途：一种用途是在JDK1.5以及之前的版本中与Parallel Scavenge收集器搭配使用，另一种用途就是作为CMS收集器的后备预案，在并发收集发生Concurrent Mode Failure时使用。Serial Old收集器的工作过程如下所示：
Parallel Old收集器
Parallel Old是Parallel Scavengeg收集器的老年代版本，使用多线程和“标记 - 整理”算法。这个收集器是在JDK1.6中才提供的，在此之前，新生代的Parallel Scavenge收集器一直处于比较尴尬的状态。原因是，如果新生代选择了Parallel Scavenge收集器，老年代除了Serial Old（PS MarkSweep）收集器外别无选择。由于老年代Serial Old收集器在服务端应用性能上的“拖累”，使用了Parallel Scavenge收集器也未必能在整体应用上获得吞吐量最大化的效果，由于单线程的老年代收集中无法充分利用服务器多CPU的处理能力，在老年代很大而且硬件比较高级的环境中，这种组合的吞吐量甚至还不一定有ParNew加CMS的组合的吞吐量高。
直到Parallel Old收集器出现后，“吞吐量优先”收集器终于有了比较名副其实的应用组合，在注意吞吐量以及CPU资源敏感的场合，都可以优先考虑Parallel Scavenge加Parallel Old收集器。Parallel Old收集器的工作过程如下：
CMS收集器
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。
CMS收集器是基于“标记 - 清除”算法实现的，它的运作过程分为4个步骤：
初始标记（CMS initial mark）
并发标记（CMS concurrent mark）
重新标记（CMS remark）
并发清除（CMS concurrent sweep）
其中，初始标记、重新标记这两个步骤仍然需要“Stop The World”。初始标记仅仅只是标记一下GC Roots能直接关联到的对象，速度很快，并发标记阶段就是进行GC Roots Tracing的过程，而重新标记阶段则是为了修正并发标记期间因用户程序继续运作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稍长一些，但远比并发标记的时间短。
由于整个过程中耗时最长的并发标记和并发清除过程收集器线程都可以与用户线程一起工作，所以，从总体上来说，CMS收集器的内存回收过程是与用户线程一起并发执行的。CMS收集器过程如下：
CMS是一款优秀的收集器，它的主要优点体现在并发收集、低停顿，Sun公司的一些官方文档中也称之为并发低停顿收集器（Concurrent Low Pause Collector）。但是CMS还远达不到完美的程度，它有以下3个明显的缺点：
CMS收集器对CPU资源非常敏感。在并发阶段，虽然不会导致用户线程停顿，但是会因为占用了一部分线程（或者说CPU资源）而导致应用程序变慢，总吞吐量降低。CMS默认启动的回收线程数是（CPU数量 + 3）/ 4 ，也就是说当CPU在4个以上时，并发回收时垃圾收集线程不少于25%的CPU资源，并且随着CPU数量的增加而下降。
CMS收集器无法处理浮动垃圾（Floating Garbage），可能出现“Concurrent Mode Failure”失败而导致另一次Full GC的产生。由于CMS并发清理阶段用户线程还在运行着，伴随程序运行自然就还会有新的垃圾不断产生，这一部分垃圾出现在标记过程之后，CMS无法在当次收集中处理掉它们，只好留待下一次GC时再清理掉。这一部分垃圾就称为“浮动垃圾”。也是由于在垃圾收集阶段用户线程还需要运行，那也就还需要预留有足够的内存空间给用户线程使用，因此CMS收集器不能像其他收集器那样等到老年代几乎完全被填满了再进行收集，需要预留一部分空间提供并发收集时的程序运作使用。在JDK1.5的默认配置下，CMS收集器当老年代使用了68%的空间后就会被激活，这是一个偏保守的设置，如果在应用中老年代增长不是太快，可以适当调高参数-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction的值来提高触发百分比，以便降低内存回收次数从而获取更好的性能，在JDK1.6中，CMS收集器的启动阈值已经提升至92%。要是CMS运行期间预留的内存无法满足程序需要，就会出现一次“Concurrent Mode Failure”失败，这时虚拟机将启动后备预案：临时启动Serial Old收集器来重新进行老年代的垃圾收集，这样停顿时间就很长了。所以说参数-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction设置得太高很容易导致大量的“Concurrent Mode Failure”失败，性能反而降低。
还有最后一个缺点，在前面介绍“标记 - 清除”算法时，我们说过，这款算法收集结束时会产生大量空间碎片。空间碎片过多时，将会给大对象分配带来很大麻烦，往往会出现老年代还有很大空间剩余，但是无法找到足够大的连续空间来分配当前对象，不得不提前触发一次Full GC。为了解决这个问题，CMS收集器提供了一个-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection开关参数（默认是开启的），用于在CMS收集器顶不住要进行FullGC时开启内存碎片的合并整理过程，内存整理的过程是无法并发的，空间碎片问题没有了，但停顿时间变长了。虚拟机还提供了一个参数-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction，这个参数是用于设置执行多少次不压缩的Full GC后，跟着执行一次带压缩的Full GC（默认值为0，表示每次进入Full GC时都进行碎片整理）。
G1收集器
G1（Garbage-First）收集器是一款面向服务端应用的垃圾收集器。与其他GC收集器相比，G1具备如下特点：
并行与并发：G1能充分利用多CPU、多核环境下的硬件优势，使用多个CPU来缩短Stop-The-World停顿的时间，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：G1可以不需要其他收集器配合就能独立管理整个GC堆，它能够采用不同的方式去处理新创建的对象和已经存活了一段时间、熬过多词GC的旧对象以获取更好的收集效果。
空间整合：与CMS的“标记 - 整理”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（两个Region之间）上来看是基于“复制”算法实现的，但无论如何，这两种算法都意味着G1运行期间不会产生内存空间碎片，收集后能提供规整的可用内存。这种特性有利于程序长时间运行，分配大对象时不会因为无法找到连续内存而提前触发下一次GC。
可预测的停顿：这是G1相对于CMS的另一大优势，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，消耗在垃圾收集上的时间不得超过N毫秒，这几乎是实时（RTSJ）的垃圾收集器的特征。
在G1之前的其他收集器进行收集的范围是整个新生代或者老年代，而G1不再是这样。使用G1收集器时，Java堆的内存布局就与其他收集器有很大差别，它将整个Java堆划分为多个大小相等的独立区域（Region）。虽然保留有新生代和老年代的概念，但新生代和老年代不再是物理隔离的了，它们都是一部分Region（不需要连续）的集合。
G1收集器之所以能建立可预测的停顿时间模型，是因为它可以有计划地避免在整个Java堆中进行全区域的垃圾收集。G1跟踪各个Region里面的垃圾堆积的价值大小（回收所获得的空间大小以及回收所需时间的经验值），在后台维护一个优先列表，每次根据允许的收集时间，有限回收价值最大的Region。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获取尽可能高的收集效率。
在G1收集器中，Region之间的对象引用以及其他收集器中的新生代与老年代之间的对象引用，虚拟机都是使用Remembered Set来避免全堆扫描的。G1中每个Region都有一个与之对应的Remembered Set，虚拟机发现程序在对Reference类型的数据进行写操作时，会产生一个Write Barrier暂时中断写操作，检查Reference引用的对象是否处于不同的Region之中（在分代的例子中就是检查是否老年代中的对象引用了新生代的对象 ），如果是，便通过CardTable把相关引用信息记录到被引用对象所属的Region的Remembered Set之中。当进行内存回收时，在GC根节点的枚举范围中加入Remembered Set即可保证不对全堆扫描也不会有遗漏。
如果不计算维护Remembered Set的操作，G1收集器的运作大致可划分为以下几个步骤：
初始标记（Initial Marking）
并发标记（Concurrent Marking）
最终标记（Final Marking）
筛选回收（Live Data Counting and Evacuation）
初始标记阶段仅仅只是标记一下GC Roots能直接关联到的对象。并且修改TAMS（Next Top at Mark Start）的值，让下一阶段用户程序并发运行时，能在正确可用的Region中创建新对象，这阶段需要停顿线程，但耗时很短。并发标记阶段是从GC Roots开始对堆中对象进行可达性分析，找出存活对象，这阶段耗时较长，但可与用户程序并发执行。而最终标记阶段则是为了修正在并发标记期间因用户程序继续运作而导致标记产生变动的那一部分标记记录，虚拟机将这段时间对象变化记录在线程Remembered Set Logs里面，最终标记阶段需要把Remembered Set Logs的数据合并到Remembered Set中。，这阶段需要停顿线程，但是可并行执行。最后再筛选回收阶段首先对各个Region的回收价值和成本进行排序，根据用户所期待的GC停顿时间来制定回收计划。G1收集过程如下：
ZGC收集器
ZGC收集器是JDK11推出的一款新的收集器，所采用的算法就是Azul Systems很多年前提出的Pauseless GC。
Azul PGC简单来说是：它是一个mark-compact GC，但是GC过程中所有的阶段都设计为可以并发的，包括移动对象的阶段，所以GC正常工作的时候除了会在自己的线程上吃点CPU之外并不会显著干扰应用的运行。为了实现上方便，PGC虽然算法上可以做成完全并发，Azul PGC在Azul VM里的实现还是有三个非常短暂的safepoint，其中第一个是做根集合（root set）扫描，包括全局变量啊线程栈啊啥的里面的对象指针，但不包括GC堆里的对象指针，所以这个暂停就不会随着GC堆的大小而变化（不过会根据线程的多少啊、线程栈的大小之类的而变化）。另外两个暂停也同样不会随着堆大小而变化。
这样，Azul一般在宣称PGC / C4的时候会很保守地说“暂停不会超过10ms”，实际上维持在最大暂停时间1ms并不是难事。注意是最大暂停时间，而不是平均、90%、99%。
ZGC采用了同样的原理，于是也拥有相似的特性。
这种并发算法的核心思想就是：
在标记阶段，与其说是标记对象（记录对象是否已经被标记），不如说是标记指针（记录GC堆里的每个指针是否已经被标记）。这就与传统的三色标记对象的GC算法有非常大的区别，虽然两者从收敛性上看是等价的——最终所有对象以及所有指针都会被遍历过。
在标记和移动对象的阶段，每次从GC堆里的对象的引用类型字段里读取一个指针的时候，这个指针都会经过一个“Loaded Value Barrier”（LVB）。这是一种“Read Barrier”（读屏障），会在不同阶段做不同的事情。最简单的事情就是，在标记阶段它会把指针标记上并把堆里的这个指针给“修正”到新的标记后的值；而在移动对象的阶段，这个屏障会把读出的指针更新到对象的新地址上，并且把堆里的这个指针“修正”到原本的字段里。这样就算GC把对象移动了，读屏障也会发现并修正指针，于是应用代码就永远都会持有更新后的有效指针，而不需要通过stop-the-world这种最粗粒度的同步方式来让GC与应用之间同步。
LVB中有一点很重要，就是“self healing”性质：如果堆上有指针当前处于“尚未更新”的状态，一旦经过LVB之后就会被就地更新，于是在同一个GC周期内再次访问这个字段的话就不需要再修正了。这样LVB带来的性能开销（吞吐量的下降）就是非常短暂的，而不像Shenandoah GC所使用的Brooks indirection pointer那样一直都慢。
点个“好看”支持一下鸭
点鸭点鸭点鸭
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