垃圾是指在运行程序中没有任何指针指向的对象，这个对象就是需要被回收的垃圾。如果不及时对内存中的垃圾进行清理，那么，这些垃圾对象所占的内存空间会一直保留到应用程序结束，被保留的空间无法被其他对象使用。甚至可能导致内存溢出。

对于高级语言来说，一个基本认知是如果不进行垃圾回收，内存迟早都会被消耗完因为不断地分配内存空间而不进行回收，就好像不停地生产生活垃圾而从来不打扫一样。

除了释放没用的对象，垃圾回收也可以清除内存里的记录碎片。碎片整理将所占用的堆内存移到堆的一端，以便 JVM 将整理出的内存分配给新的对象。

随着应用程序所应付的业务越来越庞大、复杂，用户越来越多，没有GC就不能保证应用程序的正常进行。而经常造成STW的GC又跟不上实际的需求，所以才会不断地尝试对GC进行优化。

在早期的C/C++时代，垃圾回收基本上是手工进行的。开发人员可以使用new关键字进行内存申请，并使用delete关键字进行内存释放。比如以下代码:

MibBridge *pBridge = new cmBaseGroupBridge();
//如果注册失败，使用Delete释放该对象所占内存区域 
if (pBridge->Register(kDestroy)!= NO ERROR)
    delete pBridge;

这种方式可以灵活控制内存释放的时间，但是会给开发人员带来频繁申请和释放内存的管理负担。倘若有一处内存区间由于程序员编码的问题忘记被回收，那么就会产生内存泄漏，垃圾对象永远无法被清除，随着系统运行时间的不断增长，垃圾对象所耗内存可能持续上升，直到出现内存溢出并造成应用程序崩溃。

在有了垃圾回收机制后，上述代码块极有可能变成这样:

MibBridge *pBridge = new cmBaseGroupBridge ();
pBridqe->Reqister(kDestroy);

现在，除了Java以外，C#、Python、Ruby等语言都使用了自动垃圾回收的思想，也是未来发展趋势。可以说，这种自动化的内存分配和垃圾回收的方式己经成为现代开发语言必备的标准。

java 垃圾回收机制

自动内存管理，无需开发人员手动参与内存的分配与回收，这样降低内存泄漏和内存溢出的风险。没有垃圾回收器，java也会和cpp一样，各种悬垂指针，野指针，泄露问题让你头疼不已。自动内存管理机制，将程序员从繁重的内存管理中释放出来，可以更专心地专注于业务开发。

垃圾回收器可以对年轻代回收，也可以对老年代回收，甚至是全堆和方法区的回收。其中，Java堆是垃圾收集器的工作重点。从次数上讲:

频繁收集Young区
较少收集01d区
基本不动Perm区

判断对象是否已死去

在堆里存放着几乎所有的java对象实例。在GC执行垃圾回收之前，首先要区分出内存中哪些是存活对象，那些是已经死亡的对象，只有被标记为已经死亡的对象，GC才会在执行来及回收时，释放掉其所占用的内存空间，因此这个过程我们可以称为来及标记阶段。那么在jvm究竟是如何标记一个死亡对象呢，简单来说，当一个对象已经不再被任何的存活对象继续引用时，就可以宣判为已经死亡。判断对象存活一般有两种方式，引用计数算法和可达性分析算法。

引用计数算法

引用计数算法（Reference Counting）比较简单，对每个对象保存一个整型的引用计数器，用于记录对象被引用的情况。

对于一个对象A ，只要有任何一个对象引用了A，则A的引用计数器就+1，当引用失效时，引用计数器就减1，只要对象A的引用计数器的值为0，即标识对象A不可能再被使用，可进行回收。

优点：实现简单，垃圾对象便于便是，判定效率高，回收没有延迟性。

缺点：

它需要单独的字段存储计数器，这样的做法增加了存储空间的开销。
每次赋值都需要更新计数器，伴随着加法和减法操作，这增加了时间开销
引用计数器有一个严重的问题，即无法处理循环引用的情况，这是一条致命缺陷，导致在java的垃圾回收器中没有使用这类算法。

public class refcountGc {
    //这个成员属性唯一的作用就是占用一点内存
    private byte[] bigsize = new byte[5 * 1024 * 1024];//5MB
    
    Object reference = null;
    
    public static void main(string[] args) {
        RefcountGC obj1=new Refcountc();
        RefcountGC obj2=new Refcountc();
        
        // obj1和obj2 就属于相互引用
        obj1.reference =obj2; 
        obj2.reference=obj1;
        
        // 将obj1和obj2 置为null,obj1和obj2 都不在使用了,但它们之间的引用依赖无法消除;
        //因为obj1=null和obj2=null 只是撤销了指向内存的句柄,内存依旧在相互引用.
        obj1 = null; 
        obj2 =null;
        
        //由于obj2和obj2引用着对方,导致它们的引用计数都不为0,于是引用计数算法无法通知GC收集器回收它们
    }
}

引用计数算法，是很多语言的资源回收选择，例如因人工智能而更加火热的Python，它更是同时支持引用计数和垃圾收集机制。

具体哪种最优是要看场景的，业界有大规模实践中仅保留引用计数机制，以提高吞吐量的尝试。

Java并没有选择引用计数，是因为其存在一个基本的难题，也就是很难处理循环引用关系。

可达性分析

相对于引用计数算法而言，可达性分析算法不仅同样具备实现简单和执行高效等特点，更重要的是该算法可以有效地解决在引用计数算法中循环引用的问题，防止内存泄漏的发生。

相较于引用计数算法，这里的可达性分析就是Java、C#选择的。这种类型的垃圾收集通常也叫作追踪性垃圾收集(Tracing Garbage Collection)。

可达性分析的基本思路就是通过一系列称为“GC Roots”的根对象作为起始节点集，从这些节点开始，根据引用关系向下搜索，搜索过程所走过的路径称为“引用链”(Reference Chain)，如果某个对象到GC Roots间没有任何引用链相连。或者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能再被使用的。

对象object 5、object 6、object7虽然互有关联，但是它们到GC Roots是不可达的，因此它们将会被判定为可回收的对象。

所谓"GCRoots"根集合就是一组必须活跃的引用。基本思路:

可达性分析算法是以根对象集合(GC Roots)为起始点，按照从上至下的方式搜索被根对象集合所连接的目标对象是否可达。
使用可达性分析算法后，内存中的存活对象都会被根对象集合直接或间接连接着，搜索所走过的路径称为引用链(Reference Chain)
如果目标对象没有任何引用链相连，则是不可达的，就意味着该对象己经死亡，可以标记为垃圾对象。
在可达性分析算法中，只有能够被根对象集合直接或者间接连接的对象才是存活对象。

在Java语言中，GC Roots包括以9几类元素:

虚拟机栈中引用的对象；比如:各个线程被调用的方法中使用到的参数、局部变量等
本地方法栈内JNI(通常说的本地方法)引用的对象
方法区中类静态属性引用的对象；比如:Java类的引用类型静态变量
方法区中常量引用的对象；比如:字符串常量池(String Table)里的引用
所有被同步锁synchronized持有的对象
Java虚拟机内部的引用；基本数据类型对应的class对象，一些常驻的异常对象(如:NullPointerException、OutOfMemoryError)，系统类加载器。
反映iava虚拟机内部情况的JMXBean、JVMTI中注册的回调、本地代码缓存等。

除了这些固定的GC Roots集合以外，根据用户所选用的垃圾收集器以及当前回收的内存区域不同，还可以有其他对象“临时性”地加入，共同构成完整GC Roots集合。比如:分代收集和局部回收(PartialGC)。

如果只针对Java堆中的某一块区域进行垃圾回收(比如:典型的只针对新生代)，必须考虑到内存区域是虚拟机自己的实现细节，更不是孤立封闭的，这个区域的对象完全有可能被其他区域的对象所引用，这时候就需要一并将关联的区域对象也加入GCRoots集合中去考虑，才能保证可达性分析的准确性。

小技巧:

由于Root 采用栈方式存放变量和指针，所以如果一个指针，它保存了堆内存里面的对象，但是自己又不存放在堆内存里面，那它就是一个Root。

对象的finalization机制

Java语言提供了对象终止(finalization)机制来允许开发人员提供对象被销毁之前的自定义处理逻辑。当垃圾回收器发现没有引用指向一个对象，即:垃圾回收此对象之前，总会先调用这个对象的finalize())方法。

finalize()方法允许在子类中被重写，用于在对象被回收时进行资源释放。通常在这个方法中进行一些资源释放和清理的工作，比如关闭文件、套接字和数据库连接等。

永远不要主动调用某个对象的finalize()方法，应该交给垃圾回收机制调用。理由包括下面三点:

在finalize()时可能会导致对象复活。
finalize()方法的执行时间是没有保障的，它完全由GC线程决定，极端情况下若不发生GC，则finalize()方法将没有执行机会。
一个糟糕的finalize()会严重影响GC的性能。

从功能上来说，finalize()方法与C中的析构函数比较相似，但是Java采用的是基于垃圾回收器的自动内存管理机制，所以finalize()方法在本质上不同于C中的析构函数。。

如果从所有的根节点都无法访问到某个对象，说明对象已经不再使用了。一般来说，此对象需要被回收。但事实上，也并非是“非死不可”的，这时候它们暂时处于“缓刑”阶段。一个无法触及的对象有可能在某一个条件下“复活”自己，如果这样，那么对它的回收就是不合理的，为此，定义虚拟机中的对象可能的三种状态。如下:

可触及的:从根节点开始，可以到达这个对象。
可复活的:对象的所有引用都被释放，但是对象有可能在finalize()中复活。
不可触及的:对象的finalize()被调用，并且没有复活，那么就会进入不可触及状态。不可触及的对象不可能被复活，因为finalize()只会被调用一次。

以上3种状态中，是由于finalize()方法的存在，进行的区分。只有在对象不可触及时才可以被回收。

具体过程

判定一个对象objA是否可回收，至少要经历两次标记过程:

1如果对象objA到GCRoots没有引用链，则进行第一次标记。

2.进行筛选，判断此对象是否有必要执行finalize()方法

①如果对象obiA没有重写finalize()方法，或者finalize()方法已经被虚拟机调用过，则虚拟机视为“没有必要执行”，objA被判定为不可触及的。

②如果对象objA重写了finalize()方法，且还未执行过，那么objA会被插入到F-Queue队列中，由一个虚拟机自动创建的、低优先级的Finalizer线程触发其finalize()方法执行。

③finalize()方法是对象逃脱死亡的最后机会，稍后GC会对F-Queue队列中的对象进行第二次标记。如果objA在finalize()方法中与引用链上的任何一个对象建立了联系，那么在第二次标记时，obiA会被移出“即将回收”集合。之后，对象会再次出现没有引用存在的情况。在这个情况下，finalize方法不会被再次调用，对象会直接变成不可触及的状态，也就是说，一个对象的finalize方法只会被调用一次。

垃圾回收算法

当成功区分出内存中存活对象和死亡对象后，GC 接下来的任务就是执行垃圾回收，释放掉无用对象所占用的内存空间，以便有足够的可用内存空间为新对象分配内存。

目前在JVM中比较常见的三种垃圾收集算法是标记一清除算法(Mark- Sweep )、标记-复制算法( Copying )、标记 - 压缩算法( Mark- Compact)。

标记-清除算法

它的主要缺点有两个：
第一个是执行效率不稳定，如果Java堆中包含大量对象，而且其中大部分是需要被回收的，这时必须进行大量标记和清除的动作，导致标记和清除两个过程的执行效率都随对象数量增长而降低；

第二个是内存空间的碎片化问题，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当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-复制算法

背景:

为了解决标记-清除算法在垃圾收集效率方面的缺陷，M.L.Minsky于1963年发表了著名的论文，“使用双存储区的Lisp语言垃圾收集器CA LISP Garbage Collector Algorithm Using Serial Secondary Storage)”。M.L.Minsky在该论文中描述的算法被人们称为复制(Copying)算法，它也被M.L.Minsky本人成功地引入到了 Lisp语言的一个实现版本中。

核心思想:

将活着的内存空间分为两块，每次只使用其中一块，在垃圾回收时将正在使用的内存中的存活对象复制到未被使用的内存块中，之后清除正在使用的内存块中的所有对象，交换两个内存的角色，最后完成垃圾回收。

优点:

没有标记和清除过程，实现简单，运行高效
复制过去以后保证空间的连续性，不会出现“碎片”问题。

缺点:

此算法的缺点也是很明显的，就是需要两倍的内存空间。
对于G1这种分拆成为大量region的GC，复制而不是移动，意味着GC需要维护reqion之间对象引用关系，不管是内存占用或者时间开销也不小。

特别的:

如果系统中的垃圾对象很多，复制算法需要复制的存活对象数量并不会太大。或者说非常低才行。

应用场景:

在新生代，对常规应用的垃圾回收，一次通常可以回收708-998的内存空间。回收性价比很高。所以现在的商业虚拟机都是用这种收集算法回收新生代。\

清除阶段:标记-压缩算法(标记-整理,Mark-Compact)

执行过程:

第一阶段和标记-清除算法一样，从根节点开始标记所有被引用对象

第二阶段将所有的存活对象压缩到内存的一端，按顺序排放。之后，清理边界外所有的空间。

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分代收集算法

前面所有这些算法中，并没有一种算法可以完全替代其他算法，它们都具有自己独特的优势和特点。分代收集算法应运而生。

分代收集算法，是基于这样一个事实:不同的对象的生命周期是不一样的。因此，不同生命周期的对象可以采取不同的收集方式，以便提高回收效率。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使用不同的回收算法，以提高垃圾回收的效率。

在Java程序运行的过程中，会产生大量的对象，其中有些对象是与业务信息相关，比如Http请求中的Session对象、线程、Socket连接，这类对象跟业务直接挂钩，因此生命周期比较长。但是还有一些对象，主要是程序运行过程中生成的临时变量，这些对象生命周期会比较短，比如:String对象，由于其不变类的特性，系统会产生大量的这些对象，有些对象甚至只用一次即可回收。

目前几乎所有的GC都是采用分代收集(Generational Collecting)算法执行垃圾回收的

在HotSpot中，基于分代的概念，GC所使用的内存回收算法必须结合年轻代和老年代各自的特点

年轻代(YoungGen)

年轻代特点:区域相对老年代较小，对象生命周期短、存活率低，回收频繁。
这种情况复制算法的回收整理，速度是最快的。复制算法的效率只和当前存活对象大小有关，因此很适用于年轻代的回收。而复制算法内存利用率不高的问题，通过hotspot中的两个survivor的设计得到缓解。

老年代(Tenured Gen)

老年代特点:区域较大，对象生命周期长、存活率高，回收不及年轻代频繁。
这种情况存在大量存活率高的对象，复制算法明显变得不合适。一般是由标记-清除或者是标记-清除与标记 -整理的混合实现。

Mark阶段的开销与存活对象的数量成正比。
Sweep阶段的开销与所管理区域的大小成正相关。
Compact阶段的开销与存活对象的数据成正比。

以HotSpot中的CMS回收器为例，CMS是基于Mark-Sweep实现的，对于对象的回收效率很高。而对于碎片问题，CMS采用基于Mark-Compact算法的Serial 01b回收器作为补偿措施:当内存回收不佳(碎片导致的Concurrent Mode
Failure时)，将采用SerialOld执行FullGC以达到对老年代内存的整理。

分代的思想被现有的虚拟机广泛使用。几乎所有的垃圾回收器都区分新生代和老年代。

增量收集算法,分区算法

上述现有的算法，在垃圾回收过程中，应用软件将处于一种Stop the World的状态。在Stop the World 状态下，应用程序所有的线程都会挂起，暂停一切正常的工作，等待垃圾回收的完成。如果垃圾回收时间过长，应用程序会被挂起很久，将严重影响用户体验或者系统的稳定性。为了解决这个问题，即对实时垃圾收集算法的研究直接导致了增量收集(IncrementalCollecting)算法的诞生。

基本思想：

如果一次性将所有的垃圾进行处理，需要造成系统长时间的停顿，那么就可以让垃圾收集线程和应用程序线程交替执行。每次，垃圾收集线程只收集一小片区域的内存空间，接着切换到应用程序线程。依次反复，直到垃圾收集完成。

总的来说，增量收集算法的基础仍是传统的标记-清除和复制算法。增量收集算法通过对线程间冲突的妥善处理，允许垃圾收集线程以分阶段的方式完成标记、清理或复制工作。

缺点:

使用这种方式，由于在垃圾回收过程中，间断性地还执行了应用程序代码，所以能减少系统的停顿时间。但是，因为线程切换和上下文转换的消耗，会使得垃圾回收的总体成本上升，造成系统吞吐量的下降。