如何判断对象是否存活？
引用计数算法
给对象中添加一个引用计数器，每当有一个地方引用它时，计数器值就加1；当引用失效时，计数器值就减1；任何时刻计数器为0的对象就是不可能再被使用的。
引用计数算法（Reference Counting）的实现简单，判定效率也很高，在大部分情况下它都是一个不错的算法，也有一些比较著名的应用案例，例如微软公司的COM（Component Object Model）技术、使用ActionScript 3的FlashPlayer、Python语言和在游戏脚本领域被广泛应用的Squirrel中都使用了引用计数算法进行内存管理。但是，至少主流的Java虚拟机里面没有选用引用计数算法来管理内存，其中最主要的原因是它很难解决对象之间相互循环引用的问题。
可达性分析算法
算法的基本思路就是通过一系列的称为“GC Roots”的对象作为起始点，从这些节点开始向下搜索，搜索所走过的路径称为引用链（Reference Chain），当一个对象到GC Roots没有任何引用链相连（用图论的话来说，就是从GC Roots到这个对象不可达）时，则证明此对象是不可用的。如图所示，对象object 5、object 6、object 7虽然互相有关联，但是它们到GC Roots是不可达的，所以它们将会被判定为是可回收的对象。
在Java语言中，可作为GC Roots的对象包括下面几种：
虚拟机栈（栈帧中的本地变量表）中引用的对象。
方法区中类静态属性引用的对象。
方法区中常量引用的对象。
本地方法栈中JNI（即一般说的Native方法）引用的对象。
Java的引用
在JDK 1.2之后，Java对引用的概念进行了扩充，将引用分为强引用（StrongReference）、软引用（Soft Reference）、弱引用（Weak Reference）、虚引用（PhantomReference）4种，这4种引用强度依次逐渐减弱。
强引用就是指在程序代码之中普遍存在的，类似“Object obj=new Object（）”这类的引用，只要强引用还存在，垃圾收集器永远不会回收掉被引用的对象。
软引用是用来描述一些还有用但并非必需的对象。对于软引用关联着的对象，在系统将要发生内存溢出异常之前，将会把这些对象列进回收范围之中进行第二次回收。如果这次回收还没有足够的内存，才会抛出内存溢出异常。在JDK 1.2之后，提供了SoftReference类来实现软引用。
弱引用也是用来描述非必需对象的，但是它的强度比软引用更弱一些，被弱引用关联的对象只能生存到下一次垃圾收集发生之前。当垃圾收集器工作时，无论当前内存是否足够，都会回收掉只被弱引用关联的对象。在JDK 1.2之后，提供了WeakReference类来实现弱引用。
虚引用也称为幽灵引用或者幻影引用，它是最弱的一种引用关系。一个对象是否有虚引用的存在，完全不会对其生存时间构成影响，也无法通过虚引用来取得一个对象实例。为一个对象设置虚引用关联的唯一目的就是能在这个对象被收集器回收时收到一个系统通知。在JDK 1.2之后，提供了PhantomReference类来实现虚引用。
内存分配与回收策略
分代策略：新生代（Eden、Survivor）、老年代、永久代
对象的内存分配，往大方向讲，就是在堆上分配（但也可能经过JIT编译后被拆散为标量类型并间接地栈上分配[1]），对象主要分配在新生代的Eden区上，如果启动了本地线程分配缓冲，将按线程优先在TLAB上分配。少数情况下也可能会直接分配在老年代中，分配的规则并不是百分之百固定的，其细节取决于当前使用的是哪一种垃圾收集器组合，还有虚拟
机中与内存相关的参数的设置。
对象优先在Eden分配
大多数情况下，对象在新生代Eden区中分配。当Eden区没有足够空间进行分配时，虚拟机将发起一次Minor GC。
大对象直接进入老年代
所谓的大对象是指，需要大量连续内存空间的Java对象，最典型的大对象就是那种很长的字符串以及数组（笔者列出的例子中的byte[]数组就是典型的大对象）。大对象对虚拟机的内存分配来说就是一个坏消息（替Java虚拟机抱怨一句，比遇到一个大对象更加坏的消息就是遇到一群“朝生夕灭”的“短命大对象”，写程序的时候应当避免），经常出现大对象容易导致内存还有不少空间时就提前触发垃圾收集以获取足够的连续空间来“安置”它们。虚拟机提供了一个-XX：PretenureSizeThreshold参数，令大于这个设置值的对象直接在老年代分配。这样做的目的是避免在Eden区及两个Survivor区之间发生大量的内存复制。
长期存活的对象将进入老年代
既然虚拟机采用了分代收集的思想来管理内存，那么内存回收时就必须能识别哪些对象应放在新生代，哪些对象应放在老年代中。为了做到这点，虚拟机给每个对象定义了一个对象年龄（Age）计数器。如果对象在Eden出生并经过第一次Minor GC后仍然存活，并且能被Survivor容纳的话，将被移动到Survivor空间中，并且对象年龄设为1。对象在Survivor区中每“熬过”一次Minor GC，年龄就增加1岁，当它的年龄增加到一定程度（默认为15岁），就将会被晋升到老年代中。对象晋升老年代的年龄阈值，可以通过参数-XX：MaxTenuringThreshold设置。
动态对象年龄判定
为了能更好地适应不同程序的内存状况，虚拟机并不是永远地要求对象的年龄必须达到了MaxTenuringThreshold才能晋升老年代，如果在Survivor空间中相同年龄所有对象大小的总和大于Survivor空间的一半，年龄大于或等于该年龄的对象就可以直接进入老年代，无须等到MaxTenuringThreshold中要求的年龄。
空间分配担保
在发生Minor GC之前，虚拟机会先检查老年代最大可用的连续空间是否大于新生代所有对象总空间，如果这个条件成立，那么Minor GC可以确保是安全的。如果不成立，则虚拟机会查看HandlePromotionFailure设置值是否允许担保失败。如果允许，那么会继续检查老年代最大可用的连续空间是否大于历次晋升到老年代对象的平均大小，如果大于，将尝试着进行一次Minor GC，尽管这次Minor GC是有风险的；如果小于，或者HandlePromotionFailure设置不允许冒险，那这时也要改为进行一次Full
GC。
垃圾收集算法
标记-清除算法
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，它的标记过程其实在前一节讲述对象标记判定时已经介绍过了。之所以说它是最基础的收集算法，是因为后续的收集算法都是基于这种思路并对其不足进行改进而得到的。它的主要不足有两个：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另一次垃圾收集动作。标记—清除算法的执行过程如图所示。
复制算法
为了解决效率问题，一种称为“复制”（Copying）的收集算法出现了，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，就将还存活着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了原来的一半，未免太高了一点。复制算法的执行过程如图3-3所示。
现在的商业虚拟机都采用这种收集算法来回收新生代，IBM公司的专门研究表明，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
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”算法的示意图如图所示。
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，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。
垃圾收集器
垃圾收集器是垃圾回收的具体实现，不同的分代对应不同的收集器，下面简单介绍两种。
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。目前很大一部分的Java应用集中在互联网站或者B/S系统的服务端上，这类应用尤其重视服务的响应速度，希望系统停顿时间最短，以给用户带来较好的体验。CMS收集器就非常符合这类应用的需求。
从名字（包含“Mark Sweep”）上就可以看出，CMS收集器是基于“标记—清除”算法实现的，它的运作过程相对于前面几种收集器来说更复杂一些，整个过程分为4个步骤，包括：
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 RootsTracing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。通过下图可以比较清楚地看到CMS收集器的运作步骤中并发和需要停顿的时间。
CMS是一款优秀的收集器，它的主要优点在名字上已经体现出来了：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 PauseCollector）。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。其实，面向并发设计的程序都对CPU资源比较敏感。在并发阶段，它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，总吞吐量会降低。CMS默认启动的回收线程数是（CPU数量+3）/4，也就是当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。但是当CPU不足4个（譬如2个）时，CMS对用户程序的影响就可能变得很大，如果本来CPU负载就比较大，还分出一半的运算能力去执行收集器线程，就可能导致用户程序的执行速度忽然降低了50%，其实也让人无法接受。为了应付这种情况，虚拟机提供了一种称为“增量式并发收集器”（Incremental
Concurrent Mark Sweep/i-CMS）的CMS收集器变种，所做的事情和单CPU年代PC机操作系统使用抢占式来模拟多任务机制的思想一样，就是在并发标记、清理的时候让GC线程、用户线程交替运行，尽量减少GC线程的独占资源的时间，这样整个垃圾收集的过程会更长，但对用户程序的影响就会显得少一些，也就是速度下降没有那么明显。实践证明，增量时的CMS收集器效果很一般，在目前版本中，i-CMS已经被声明为“deprecated”，即不再提倡用户使用。
CMS收集器无法处理浮动垃圾（Floating Garbage），可能出现“Concurrent ModeFailure”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JDK
1.5的默认设置下，CMS收集器当老年代使用了68%的空间后就会被**，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JDK 1.6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：临时启用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“Concurrent
Mode Failure”失败，性能反而降低。
还有最后一个缺点，在本节开头说过，CMS是一款基于“标记—清除”算法实现的收集器，如果读者对前面这种算法介绍还有印象的话，就可能想到这意味着收集结束时会有大量空间碎片产生。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FullGC。为了解决这个问题，CMS收集器提供了一个-XX：+UseCMSCompactAtFullCollection开关参数（默认就是开启的），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，但停顿时间不得不变长。
虚拟机设计者还提供了另外一个参数-XX：CMSFullGCsBeforeCompaction，这个参数是用于设置执行多少次不压缩的Full GC后，跟着来一次带压缩的（默认值为0，表示每次进入FullGC时都进行碎片整理）。
G1收集器
G1（Garbage-First）收集器是当今收集器技术发展的最前沿成果之一，早在JDK 1.7刚刚确立项目目标，Sun公司给出的JDK 1.7 RoadMap里面，它就被视为JDK 1.7中HotSpot虚拟机的一个重要进化特征。从JDK 6u14中开始就有Early Access版本的G1收集器供开发人员实验、试用，由此开始G1收集器的“Experimental”状态持续了数年时间，直至JDK 7u4，Sun公司才认为它达到足够成熟的商用程度，移除了“Experimental”的标识。G1是一款面向服务端应用的垃圾收集器。HotSpot开发团队赋予它的使命是（在比较长期的）未来可以替换掉JDK
1.5中发布的CMS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（CPU或者CPU核心）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：与其他收集器一样，分代概念在G1中依然得以保留。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、熬过多次GC的旧对象以获取更好的收集效果。
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（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运作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空间而提前触发下一次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，这几乎已经是实时Java（RTSJ）的垃圾收集器的特征了。
在G1之前的其他收集器进行收集的范围都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），虽然还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，优先回收价值最大的Region（这也就是Garbage-First名称的来由）。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收集器在有限的时间内可以获取尽可能高的收集效率。
G1把内存“化整为零”的思路，理解起来似乎很容易，但其中的实现细节却远远没有想象中那样简单，否则也不会从2004年Sun实验室发表第一篇G1的论文开始直到今天（将近10年时间）才开发出G1的商用版。笔者以一个细节为例：把Java堆分为多个Region后，垃圾收集是否就真的能以Region为单位进行了？听起来顺理成章，再仔细想想就很容易发现问题所在：Region不可能是孤立的。一个对象分配在某个Region中，它并非只能被本Region中的其他对象引用，而是可以与整个Java堆任意的对象发生引用关系。那在做可达性判定确定对象是否存活的时候，岂不是还得扫描整个Java堆才能保证准确性？这个问题其实并非在G1中才有，只是在G1中更加突出而已。在以前的分代收集中，新生代的规模一般都比老年代要小许多，新生代的收集也比老年代要频繁许多，那回收新生代中的对象时也面临相同的问题，如果回收新生代时也不得不同时扫描老年代的话，那么Minor
GC的效率可能下降不少。
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中的对象），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）
对CMS收集器运作过程熟悉的读者，一定已经发现G1的前几个步骤的运作过程和CMS有很多相似之处。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 Root开始对堆中对象进行可达性分析，找出存活的对象，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。最后在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停顿时间来制定回收计划，从Sun公司透露出来的信息来看，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。通过图3-11可以比较清楚地看到G1收集器的运作步骤中并发和需要停顿的阶段。