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前言

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：

例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、复制算法

复制算法的核心就是，将原有的内存空间一分为二，每次只用其中的一块，在垃圾回收时，将正在使用的对象复制到另一个内存空间中，然后将该内存空间清理，交换两个内存的角色，完成垃圾的回收

应用场景：如果内存中的垃圾对象较多，需要复制的对象就较少，这种情况下适合使用该方式并且效率比较高，反之则不适合

算法优点：

• 没有标记和清除过程，实现简单，运行速度快
• 复制过去以后保证空间的连续性，不会出现碎片问题

算法缺点：

• 主要不足是只使用了内存的一半
• 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 region 之间对象引用关系，不管是内存占用或者时间开销都不小

现在的商业虚拟机都采用这种收集算法回收新生代，因为新生代 GC 频繁并且对象的存活率不高，但是并不是划分为大小相等的两块，而是一块较大的 Eden 空间和两块较小的 Survivor 空间

二、标记清除

标记清除算法，是将垃圾回收分为两个阶段，分别是标记和清除

• 标记：Collector 从引用根节点开始遍历，标记所有被引用的对象，一般是在对象的 Header 中记录为可达对象，标记的是引用的对象，不是垃圾

• 清除：Collector 对堆内存从头到尾进行线性的遍历，如果发现某个对象在其 Header 中没有标记为可达对象，则将其回收，把分块连接到空闲列表的单向链表，判断回收后的分块与前一个空闲分块是否连续，若连续会合并这两个分块，之后进行分配时只需要遍历这个空闲列表，就可以找到分块

• 分配阶段：程序会搜索空闲链表寻找空间大于等于新对象大小 size 的块 block，如果找到的块等于 size，会直接返回这个分块；如果找到的块大于 size，会将块分割成大小为 size 与 block - size 的两部分，返回大小为 size 的分块，并把大小为 block - size 的块返回给空闲列表

算法缺点：

• 标记和清除过程效率都不高
• 会产生大量不连续的内存碎片，导致无法给大对象分配内存，需要维护一个空闲链表

三、标记整理

标记整理（压缩）算法是在标记清除算法的基础之上，做了优化改进的算法

标记阶段和标记清除算法一样，也是从根节点开始，对对象的引用进行标记，在清理阶段，并不是简单的直接清理可回收对象，而是将存活对象都向内存另一端移动，然后清理边界以外的垃圾，从而解决了碎片化的问题

优点：不会产生内存碎片

缺点：需要移动大量对象，处理效率比较低

	Mark-Sweep	Mark-Compact	Copying
速度	中等	最慢	最快
空间开销	少（但会堆积碎片）	少（不堆积碎片）	通常需要活对象的 2 倍大小（不堆积碎片）
移动对象	否	是	是