一、关于回收目标
在前面我们已经了解到，JVM的内存模型划分为多个区域，由于不同区域的实现机制以及功能不同，那么各自的回收目标也不同。一般来说，内存回收主要涉及以下三个区域：
虚拟机栈/本地方法栈：顾名思义，该部分内存以栈的形式作为实现，那么在进栈、出栈的时候内存会自动释放，类似于C的“自动变量区域内存”；
堆：内存回收主要目标，可以认为类似于C中的“动态内存分配区域”，只不过C通过malloc与free函数手动进行管理，而java通过GC进行自动管理；
方法区：该区域回收效果很弱，虚拟机规范强制要求在这里进行回收。回收目标是常量池的回收和对类型的卸载；
二、方法区回收
方法区的回收目标是回收常量池中的废弃常量与类卸载。
2.1.常量回收
若常量池中的某常量没有任何地方引用或者使用，包括该常量不以字面量的形式被使用或引用，则可以被回收。
2.2.类卸载
满足以下条件的类可以被卸载：
该类所有实例已被回收；
该类的ClassLoader已被回收；
该类的类型信息，即java.lang.Class没有任何地方引用（一般为反射使用）；
可以看出，对于类的卸载，要求很苛刻。因此在大量使用反射、动态代理、CGLib等字节码框架、动态生成jsp以及OSGI这类频繁自定义ClassLoader功能的场景中，都要求JVM具备类卸载功能，以保证永久带不溢出。
三、堆回收
3.1.对象存活判定
关于堆中的对象存活判定，以标记为基础，并配合其他步骤完成。
3.1.1.标记算法
（1）引用计数法
即给对象添加一个引用计数器，每有一个地方进行引用，则计数器加1。当计数器为0的时候，表示该对象可回收。
引用计数法未被JVM采用，原因是其无法解决对象间循环引用的问题，如下图所示，当堆内的两个对象循环引用，就算他们已经没用了，也无法进行回收：
（2）可达性分析算法
该算法的思想是将一系列被称为“GC ROOTS”的对象作为起点（或称根节点），向下搜索，所走过的路径称为“引用链（reference chain）”。若一个对象没有可以到达GC ROOTS的路径，则称“该对象不可达”。对于不可达对象，会被标记为回收状态。
上图中，顺着GC ROOTS，Obj1、Obj2、Obj3和Obj4都是可以到达的，因此他们为存活对象；而Obj5不可到达，Obj6、Obj7即使存在指向它们的引用，但因无法到达GC ROOTS，因此为需要回收的对象。
在可达性分析算法中，最重要的就是GC ROOTS。其本质是对象，但并非所有对象都有资格作为GC ROOTS，只有以下位置的才可以：
栈上引用：虚拟机栈的栈帧中本地变量表内引用的对象；
栈上引用：本地方法栈中JNI引用的对象；
方法区：类静态属性引用的对象；
方法区：类常量引用的对象；
3.1.2.死亡判定
对象在经过标记之后，并不会马上被回收，还要经过以下一系列阶段才最终确定需要被回收：
一次标记：即通过标记算法将对象标记为待回收状态，并进入一个待回收对象集合；
筛选：对一次标记之后的待回收对象进行过滤，如果该对象覆盖了finalize方法，并且该方法未执行过，则将该对象放入F-QUEUE；反之，对象没有覆盖finalize方法或者finalize方法已经被执行过了，该对象不会进行任何处理；
F-QUEUE：一个队列，JVM会通过一个Finalizer线程去执行这个队列中对象的finalize方法，并且只保证该方法的执行，不保证该方法成功执行完成。因为若finalize方法有死循环，会造成FQUEUE后续未被执行对象的持续等待，导致整个内存回收系统崩溃。根据这个特点，对象可以在执行finalize方法时进行“自救”，所谓的自救，就是将对象重新与GC ROOTS相关联；
二次标记：GC会对FQUEUE中的对象进行额外的一次标记，若对象“自救”成功，则会从待回收对象集合中移除；若对象“自救”失败，它仍然会处于待回收对象集合中，等待真正被回收；
回收：对象通过垃圾收集进行回收，释放内存空间；
3.2.垃圾收集算法
在上一小节我们讲了对象标记相关的算法，本小节来了解一下垃圾收集算法。
3.2.1.标记-清除算法
标记-清除（mark-sweep）算法，是最基础的垃圾收集算法，它的思想比较简单，就是在“对象存活判定”标记出需要回收的对象后，统一回收（清除）这些对象的内存。
该算法简单有效，但是存在两个不足：首先是效率问题，标记和清除两个阶段的效率都不高，所谓效率不高，并非指的是自身的执行效率，而是指回收结果与耗时的效益比不高；其次是空间问题，标记-清除算法并未整理内存，会产生大量不连续的内存碎片，要分配较大对象时，可能无法找到足够的连续内存而不得不又触发一次GC。
3.2.2.复制算法
复制算法（copying）是对标记-清除算法的改进，其主要思想是将内存划分为不同的区域，包括“内存使用区”和“结果缓冲区”。每次只使用一部分内存，在该部分内存满了之后，将仍然存活的对象复制到另外一块区域上面，然后将之前使用过的内存区域全部清理掉，现代商业虚拟机都采用其回收新生代。
该算法大大提高了回收效率，也可以避免内存碎片。然而带来了新的问题：由于需要开辟一块内存空间作为每次回收结果的缓冲，因此可用内存无法达到100%，“结果缓冲区”的大小决定了内存有效的比率。
如何设置结果缓冲区的内存大小（比例）？将其设置为50%最能确保每次回收都有足够大小的缓冲区域存放回收结果，毕竟最差的情况就是所有对象都存活，然而内存浪费也太高了。根据IBM的研究，一般情况下，新生代中的对象98%都是“朝生夕死”的，也就是说，每次存活对象的比例并不会太高，我们只需要设置一小块内存作为“回收结果缓冲”即可，他们提出的解决模型如下，将内存划分为eden与2块suvivor：
该算法简单有效，但是存在两个不足：首先是效率问题，标记和清除两个阶段的效率都不高，所谓效率不高，并非指的是自身的执行效率，而是指回收结果与耗时的效益比不高；其次是空间问题，标记-清除算法并未整理内存，会产生大量不连续的内存碎片，要分配较大对象时，可能无法找到足够的连续内存而不得不又触发一次GC。
3.2.2.复制算法
复制算法（copying）是对标记-清除算法的改进，其主要思想是将内存划分为不同的区域，包括“内存使用区”和“结果缓冲区”。每次只使用一部分内存，在该部分内存满了之后，将仍然存活的对象复制到另外一块区域上面，然后将之前使用过的内存区域全部清理掉，现代商业虚拟机都采用其回收新生代。
该算法大大提高了回收效率，也可以避免内存碎片。然而带来了新的问题：由于需要开辟一块内存空间作为每次回收结果的缓冲，因此可用内存无法达到100%，“结果缓冲区”的大小决定了内存有效的比率。
如何设置结果缓冲区的内存大小（比例）？将其设置为50%最能确保每次回收都有足够大小的缓冲区域存放回收结果，毕竟最差的情况就是所有对象都存活，然而内存浪费也太高了。根据IBM的研究，一般情况下，新生代中的对象98%都是“朝生夕死”的，也就是说，每次存活对象的比例并不会太高，我们只需要设置一小块内存作为“回收结果缓冲”即可，他们提出的解决模型如下，将内存划分为eden与2块suvivor：
eden：主存储区，新对象的创建都在这块区域；
survivor：分为两块，一块作为上次回收结果的“缓存”，一块作为下一次回收的“缓存”区域；
基于这种模型，每次回收时，将eden和上次回收结果的survivor中存活的对象复制进空闲的survivor，然后清理掉被回收的区域即可，简单的示意流程图见下：
值得注意的是，对于eden-survivor模型，98%的对象可回收只是理想理论，在某些场景下，回收时存活对象的大小有可能大于空闲survivor。对于这种survivor空间大小不够用的情况，需要通过“分配担保”机制来保证对象能正确留存。所谓的分配担保，就是不够空间survivor存放的对象进入老年代。
3.2.3.标记-整理算法
在上一小节我们知道复制算法主要适合于新生代的回收，对于老年代这种对象存活率高的区域，因为每次都会复制大量对象，成本收益比较低，使用复制算法明显不合适；相反，标记-清除算法更适合老年代的特征，为了解决标记-清除算法的内存碎片问题，在此基础上，优化为标记-整理算法（mark-compact）。
标记-整理算法主要思想是在标记对象后，将存活对象向内存的一端移动，然后清理掉端边界以外的内存，所谓的整理也可以理解为压缩。
3.2.4.总结
没有哪一种垃圾收集算法能够适用于所有情况，对于不同的堆内存区域（新生代、老年代），需要根据实际的对象特征，选择合适的算法。
算法优点缺点适用区域复制效率较高，无内存碎片问题1.内存利用率达不到100%；2.需要分配担保机制确保对象存活率较高时的内存分配；新生代（对象存活率低，复制成本低）标记-清除简单有效1.效率不高；2.有内存碎片问题；老年代（对象存活率高，无额外空间进行分配担保）标记-整理标记-清除的改良，解决了内存碎片问题1.同样存在效率问题；2.整理过程需要额外的时间开销；
