一、运行时数据区域
根据《Java虚拟机规范（Java SE 7版）》的规定，Java虚拟机所管理的内存将会包括以下几个运行时数据区域。
1.程序计数器（Program Counter Register）
程序计数器是一块较小的内存空间，它可以看作是当前线程所执行的字节码的行号指示器。
在虚拟机的概念模型里（仅是概念模型，各种虚拟机可能会通过一些更高效的方式去实现），字节码解释器工作时就是通过改变这个计数器的值来选取下一条需要执行的字节码指令，分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复等基础功能都需要依赖这个计数器来完成。
由于Java虚拟机的多线程是通过线程轮流切换并分配处理器执行时间的方式来实现的，在任何一个确定的时刻，一个处理器（对于多核处理器来说是一个内核）都只会执行一条线程中的指令。因此，为了线程切换后能恢复到正确的执行位置，每条线程都需要一个独立的程序计数器，各条线程之间计数器互不影响，独立存储，我们称这类内存区域为"线程私有"的内存。
如果线程正在执行的是一个Java方法，这个计数器记录的是正在执行的虚拟机字节码指令的地址；如果正在执行的是Native方法，这个计数器的值为空。此内存区域是唯一一个在Java虚拟机规范中没有规定任何OutOfMemoryError情况的区域。
2.Java虚拟机栈（Java Virtual Machine Stacks）
与程序计数器一样，Java虚拟机栈也是线程私有的，它的生命周期与线程相同。虚拟机栈描述的是Java方法执行的内存模型：每个方法在执行的同时都会创建一个栈帧用于存储局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口等信息。每一个方法从调用直至执行完成的过程，就对应着一个栈帧在虚拟机栈中入栈到出栈的过程。
局部变量表存放了编译期可知的各种基本数据类型、对象引用和returnAddress类型（指向了一条字节码指令的地址）。局部变量表所需的内存空间在编译期间完成分配，当进入一个方法时，这个方法需要在帧中分配多大的局部变量空间是完全确定的，在方法运行期间不会改变局部变量表的大小。
在Java虚拟机规范中，对这个区域规定了两种异常情况：
如果线程请求的栈深度大于虚拟机允许的深度，将抛出StackOverflowError异常；如果虚拟机栈可以动态扩展，如果扩展时无法申请到足够的内存，就会抛出OutOfMemoryError异常。
3.本地方法栈（Native Method Stack）
本地方法栈与虚拟机栈所发挥的作用是非常相似的，它们之间的区别不过是虚拟机栈为虚拟机执行Java方法（也就是字节码）服务，而本地方法栈则为虚拟机使用到的Native方法服务。
在虚拟机规范中对本地方法栈中方法使用的语言、使用方式与数据结构并没有强制规定，因此具体的虚拟机可以自由实现它。甚至有的虚拟机（譬如Sun HotSpot虚拟机）直接就把本地方法栈和虚拟机栈合二为一。
与虚拟机栈一样，本地方法栈区域也会抛出StackOverflowError和OutOfMemoryError异常。
4.Java堆（Java Heap）
Java堆是被所有线程共享的一块内存区域，在虚拟机启动时创建。此内存区域的唯一目的就是存放对象实例，几乎所有的对象实例都在这里分配内存。这一点在Java虚拟机规范中的描述是：所有的对象实例以及数组都要在堆上分配，但是随着JIT编译器的发展与逃逸分析技术逐渐成熟，栈上分配、标量替换优化技术将会导致一些微妙的变化发生，所有的对象都分配在堆上也渐渐变得不是那么"绝对"了。
Java堆是垃圾收集器管理的主要区域，因此很多时候也被称做"GC堆"（Garbage Collected Heap）。从内存回收的角度来看，由于现在收集器基本都采用分代收集算法，所以Java堆中还可以细分为：新生代和老年代；再细致一点的有Eden空间、From Survivor空间、To survivor空间等。从内存分配的角度来看，线程共享的Java堆中可能划分出多个线程私有的分配缓冲区（Thread Local Allocation Buffer，TLAB）。不过无论如何划分，都与存放内容无关，无论哪个区域，存储的都仍然是对象实例，进一步划分的目的是为了更好地回收内存，或者更快地分配内存。
根据Java虚拟机规范的规定，Java堆可以处于物理上不连续的内存空间中，只要逻辑上是连续的即可，就像我们的磁盘空间一样。在实现时，既可以实现成固定大小的，也可以是可扩展的，不过当前主流的虚拟机都是按照可扩展来实现的。如果在堆中没有内存完成实例分配，并且堆也无法再扩展时，将会抛出OutOfMemoryError异常。
5.方法区（Method Area）
方法区与Java堆一样，是各个线程共享的内存区域，它用于存储已被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码等数据。虽然Java虚拟机规范把方法区描述为堆的一个逻辑部分，但是它却有一个别名叫做Non-Heap（非堆），目的应该是与Java堆区分开来。
Java虚拟机规范对方法区的限制非常宽松，除了和Java堆一样不需要连续的内存和可以选择固定大小或者可扩展外，还可以选择不实现垃圾收集。这区域的内存回收目标主要是针对常量池的回收和对类型的卸载，一般来说，这个区域的回收"成绩"比较难以令人满意，尤其是类型的卸载，条件相当苛刻，但是这部分区域的回收确实是必要的。
根据Java虚拟机规范的规定，当方法区无法满足内存分配需求时，将抛出OutOfMemoryError异常。
6.运行时常量池（Runtime Constant Pool）
运行时常量池是方法区的一部分。Class文件中除了有类的版本、字段、方法、接口等描述信息外，还有一项信息就是常量池（Constant Pool Table），用于存放编译期生成的各种字面量和符号引用，这部分内容将在类加载后进入方法区的运行时常量池中存放。
Java虚拟机对Class文件每一部分（自然也包括常量池）的格式都有严格规定，每一个字节用于存储哪种数据都必须符合规范上的要求才会被虚拟机认可、装载和执行，但对于运行时常量池，Java虚拟机规范没有做任何细节的要求，不同的提供商实现的虚拟机可以按照自己的需要来实现这个内存区域。不过，一般来说，除了保存Class文件中描述的符号引用外，还会把翻译出来的直接引用也存储在运行时常量池中。
运行时常量池相对于Class文件常量池的另外一个重要特征是具备动态性，Java语言并不要求常量一定只有编译期才能产生，也就是并非预置入Class文件中常量池的内容才能进入方法区运行时常量池，运行期间也可能将新的常量放入池中，这种特性被开发人员利用得比较多的便是String类的intern()方法。
既然运行时常量池是方法区的一部分，自然受到方法区内存的限制，当常量池无法再申请到内存时会抛出OutOfMemoryError异常。
7.直接内存
直接内存并不是虚拟机运行时数据区的一部分，也不是Java虚拟机规范中定义的内存区域。但是这部分内存也被频繁地使用，而且也可能导致OutOfMemoryError异常出现。
在JDK 1.4中新加入NIO（New Input/Output）类，引入了一种基于通道（Channel）与缓冲区（Buffer）的I/O方式，它可以使用Native函数库直接分配堆外内存，然后通过一个存储在Java堆中的DirectByteBuffer对象作为这块内存的引用进行操作。这样能在一些场景中显著提高性能，因为避免了在Java堆和Native堆中来回复制数据。
显然，本机直接内存的分配不会受到Java堆大小的限制，但是，既然是内存，肯定还是会受到本机总内存（包括RAM以及SWAP区或者分页文件）大小以及处理器寻址空间的限制。
二、HotSpot虚拟机对象
1.对象的创建（限于普通Java对象，不包括数组和Class对象等）
虚拟机遇到一条new指令时，首先将去检查这个指令的参数是否能在常量池中定位到一个类的符号引用，并且检查这个符号引用代表的类是否已被加载、解析和初始化过。如果没有，那必须先执行相应的类加载过程。在类加载检查通过后，接下来虚拟机将为新生对象分配内存。对象所需内存的大小在类加载完成后便可完全确定，为对象分配空间的任务等同于把一块确定大小的内存从Java堆中划分出来。
如何划分可用空间：
如果Java堆中内存是绝对规整的，所有用过的内存都放在一边，空闲的内存放在另一边，中间放着一个指针作为分界点的指示器，那所分配内存就仅仅是把那个指针向空闲空间那边挪动一段与对象大小相等的距离，这种分配方式称为"指针碰撞"；
如果Java堆中内存不是规整的，已使用的内存和空闲的内存相互交错，那就没有办法简单地进行指针碰撞了，虚拟机就必须维护一个列表，记录上哪些内存块是可用的，在分配的时候从列表中找到一块足够大的空间划分给对象实例，并更新列表上的记录，这种分配方式称为"空闲列表"。
选择哪种分配方式由Java堆是否规整决定，而Java堆是否规整又由所采用的垃圾收集器是否带有压缩整理功能决定。
除如何划分可用空间之外，还有另外一个需要考虑的问题是对象创建在虚拟机中是非常频繁的行为，即使是仅仅修改一个指针所指向的位置，在并发情况下也并不是线程安全的，可能出现正在给对象A分配内存，指针还没来得及修改，对象B又同时使用了原来的指针来分配内存的情况。
解决这个问题有两种方案：
一种是对分配内存空间的动作进行同步处理——实际上虚拟机采用CAS配上失败重试的方式保证更新操作的原子性；
另一种是把内存分配的动作按照线程划分在不同的空间之中进行，即每个线程在Java堆中预先分配一个小块内存，称为本地线程分配缓冲（Thread Local Allocation Buffer，TLAB）。哪个线程要分配内存，就在哪个线程的TLAB上分配，只有TLAB用完并分配新的TLAB时，才需要同步锁定。
内存分配完成后，虚拟机需要将分配到的内存空间都初始化为零值（不包括对象头），如果使用TLAB，这一工作过程也可以提前至TLAB分配时进行。这一步操作保证了对象的实例字段在Java代码中可以不赋初始值就直接使用，程序能访问到这些字段的数据类型所对应的零值。
接下来，虚拟机要对对象进行必要的设置，例如这个对象是哪个类的实例、如何才能找到类的元数据信息、对象的哈希码、对象的GC分代年龄等信息。这些信息存放在对象的对象头之中。根据虚拟机当前的运行状态不同，如是否启用偏向锁等，对象头会有不同的设置方式。
在上面工作都完成之后，从虚拟机的视角来看，一个新的对象已经产生了，但从Java程序的视角来看，对象创建才刚刚开始——<init>方法还没有执行，所有的字段都还为零。所以，一般来说，执行new指令之后会接着执行<init>方法，把对象按照程序员的意愿进行初始化，这样一个真正可用的对象才算完全产生出来。
2.对象的内存布局
在HotSpot虚拟机中，对象在内存中存储的布局可以分为3块区域：对象头、实例数据和对齐填充。
HotSpot虚拟机的对象头包括两部分信息：
第一部分用于存储对象自身的运行时数据，如哈希码、GC分代年龄、锁状态标志、线程持有的锁、偏向线程ID、偏向时间戳等，这部分数据官方称它为"Mark Word"；
另一部分是类型指针，即对象指向它的类元数据的指针，虚拟机通过这个指针来确定这个对象是哪个类的实例。并不是所有的虚拟机实现都必须在对象数据上保留类型指针，换句话说，查找对象的元数据信息并不一定要经过对象本身。另外，如果对象是一个Java数组，那在对象头中还必须有一块用于记录数组长度的数据，因为虚拟机可以通过普通Java对象的元数据信息确定Java对象的大小，但是从数组的元数据中却无法确定数组的大小。
接下来的实例数据部分是对象真正存储的有效信息，也是在程序代码中所定义的各种类型的字段内容。无论是从父类继承下来的，还是在子类中定义的，都需要记录起来。这部分的存储顺序会受到虚拟机分配策略参数和字段在Java源码中定义顺序的影响。
第三部分对齐填充并不是必然存在的，也没有特别的含义，它仅仅起着占位符的作用。由于HotSpot VM的自动内存管理系统要求对象起始地址必须是8字节的整数倍，换句话说，就是对象的大小必须是8字节的整数倍。而对象头部分正好是8字节的倍数（1倍或者2倍），因此，当对象实例数据部分没有对齐时，就需要通过对齐填充来补全。
3.对象的访问定位
建立对象是为了使用对象，我们的Java程序需要通过栈上的reference数据来操作堆上的具体对象。由于reference类型在Java虚拟机规范中只规定了一个指向对象的引用，并没有定义这个引用应该通过何种方式去定位、访问堆中的对象的具体位置，所以对象访问方式也是取决于虚拟机实现而定的。
目前主流的访问方式有使用句柄和直接指针两种。
如果使用句柄访问的话，那么Java堆中将会划分出一块内存来作为句柄池，reference中存储的就是对象的句柄地址，而句柄中包含了对象实例数据与类型数据各自的具体地址信息。
通过句柄访问对象
使用句柄来访问的最大好处就是reference中存储的是稳定的句柄地址，在对象被移动（垃圾收集时移动对象是非常普遍的行为）时只会改变句柄中的实例数据指针，而reference本身不需要修改。
如果使用直接指针访问，那么Java堆对象的布局中就必须考虑考虑如何放置访问类型数据的相关信息，而reference中存储的直接就是对象地址。
通过直接指针访问对象
使用直接指针访问方式的最大好处就是速度更快，它节省了一定指针定位的时间开销，由于对象的访问在Java中非常频繁，因此这类开销积少成多后也是一项非常可观的执行成本。Sun HotSpot虚拟机采用该种方式。
三、垃圾收集器
1.对象已死吗
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。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：
通过一系列被称为"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，当一个对象到GC Roots没有任何引用链相连时，则证明此对象是不可用的。
可达性分析算法
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JNI（即一般说的Native方法）引用的对象。
引用分类：
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、软引用、弱引用、虚引用4种，这4种引用强度依次逐渐减弱。
强引用：
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：
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：
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：
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来实现虚引用。
生存还是死亡：
要真正宣告一个对象死亡，至少要经历两次标记过程：如果对象在进行可达性分析后发现没有与GC Roots相连接的引用链，那它将会被第一次标记并且进行一次筛选，筛选的条件是此对象是否有必要执行finalize()方法。当对象没有覆盖finalize()方法，或者finalize()方法已经被虚拟机调用过，虚拟机将这两种情况都视为"没有必要执行"。
如果这个对象被判定为有必要执行finalize()方法，那么这个对象将会放置在一个叫做F-Queue的队列之中，并在稍后由一个由虚拟机自动建立的、低优先级的Finalizer线程去执行它。这里所谓的"执行"是指虚拟机会触发这个方法，但并不承诺会等待它运行结束，这样做的原因是，如果一个对象在finalize()方法中执行缓慢，或者发生了死循环（更极端的情况），将很可能会导致F-Queue队列中其他对象永久处于等待，甚至导致整个内存回收系统崩溃。
finalize()方法是对象逃脱死亡命令的最后一次机会，稍后GC将对F-Queue中的对象进行第二次小规模的标记，如果对象要在finalize()方法中成功拯救自己，只要重新与引用链上的任何一个对象建立关联即可，譬如把自己（this关键字）赋值给某个类变量或者对象的成员变量，那在第二次标记时它将被移除出"即将回收"的集合，如果这时候还没有逃脱，那基本上它就真的被回收了。
注意：任何一个对象的finalize()方法都只会被系统自动调用一次，如果对象面临下一次回收，它的finalize()方法不会被再次执行。另外，由于finalize()方法运行代价高昂、不确定性大，无法保证各个对象的调用顺序，应尽量避免使用它。
回收方法区：
很多人认为方法区（或者HotSpot虚拟机中的永久代）是没有垃圾收集的，Java虚拟机规范中确实说过可以不要求虚拟机在方法区实现垃圾收集，而且在方法区中进行垃圾收集的"性价比"一般比较低：在堆中，尤其是在新生代中，常规应用进行一次垃圾收集一般可以回收70%~90%的空间，而永久代的垃圾收集效率远低于此。永久代的垃圾收集主要回收两部分内容：废弃常量和无用的类。
判定一个常量是否是"废弃常量"比较简单，而要判定一个类是否是"无用的类"的条件则相对苛刻许多，需要同时满足以下三个条件才能算是"无用的类"（才允许被回收）：
- 该类所有的实例都已经被回收，也就是Java堆中不存在该类的任何实例。
- 加载该类的ClassLoader已经被回收。
- 该类对应的java.lang.Class对象没有在任何地方被引用，无法在任何地方通过反射访问该类的方法。
2.垃圾收集算法
标记-清除算法：
最基础的收集算法是"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-清除算法前
标记-清除算法后
复制算法：
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。
现在的商业虚拟机都采用这种收集算法来回收新生代，不过不需要按照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，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。
复制算法前
复制算法后
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。
"标记-整理"算法的标记过程仍然与"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-整理算法前
标记-整理算法后
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"算法，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"或者"标记-整理"算法来进行回收。
3.HotSpot的算法实现
枚举根节点：
可达性分析中可作为GC Roots的节点主要在全局性的引用（例如常量或类的静态属性）与执行上下文（例如栈帧中的本地变量表）中，现在很多应用仅仅方法区就有数百兆，如果要逐个检查这里面的引用，那么必然会消耗很多时间。另外，可达性分析对执行时间的敏感还体现在GC停顿上，在整个分析期间整个执行系统看起来就像被冻结在某个时间点上，不可以出现分析过程中对象引用关系还在不断变化的情况，该点不满足的话分析结果准确性就无法得到保证，这点是导致GC进行时必须停顿所有Java执行线程（Sun将这件事情称为"Stop The World"）的其中一个重要原因。
由于目前的主流Java虚拟机使用的都是准确式GC，所以当执行系统停顿下来后，并不需要一个不漏地检查完所有执行上下文和全局的引用位置，虚拟机应当是有办法直接得知哪些地方存放着对象的引用。在HotSpot的实现中，使用一组称为OopMap的数据结构来达到这个目的。在类加载完成的时候，HotSpot就会把对象内什么偏移量上是什么类型的数据计算出来，在JIT编译过程中，也会在特定的位置记录下栈和寄存器中哪些位置是引用。这样，GC在扫描的时候就可以直接得知这些信息了。
安全点：
在OopMap的协助下，HotSpot可以快速且准确地完成GC Roots枚举。但是由于可能导致引用关系变化（或者说OopMap内容变化）的指令非常多，如果为每一条指令都生成对应的OopMap，那就会需要大量的额外空间，这样GC的空间成本将会变得很高。HotSpot只会在"特定的位置"记录了这些信息，这些位置称为安全点，即程序执行时并非在所有地方都能停顿下来开始GC，只有在到达安全点时才能暂停。安全点的选定既不能太少以致于让GC等待时间太长，也不能过于频繁以致于过分增大运行时的负荷。
对于安全点，另一个需要考虑的问题是如何在GC发生时让所有线程（这里不包括执行JNI调用的线程）都"跑"到最近的安全点上再停顿下来。有两种方案：抢先式中断和主动式中断。
抢先式中断：在GC发生时，首先把所有线程全部中断，如果发现有线程中断的地方不在安全点上，就恢复线程，让它"跑"到安全点上。现在几乎没有虚拟机实现采用抢先式中断来暂停线程从而响应GC事件。
主动式中断：当GC需要中断线程的时候，不直接对线程操作，仅仅简单地设置一个标志，各个线程执行时主动去轮询这个标志，发现中断标志为真时就自己中断挂起。
安全区域：
安全点机制保证了程序执行时，在不太长的时间内就会遇到可进入GC的安全点，但是线程处于Sleep状态或者Blocked状态时无法响应JVM的中断请求，即无法"跑"到安全点上，这种情况就需要安全区域来解决。
安全区域是指一段代码片段之后，引用关系不会发生变化。在这个区域中的任意地方开始GC都是安全的。在线程执行到安全区域中的代码时，首先标识自己已经进入了安全区域，当在这段时间里JVM要发起GC时，就不用管标识自己为安全区域状态的线程了。在线程要离开安全区域时，它要检查系统是否已经完成了根节点枚举（或者是整个GC过程），如果完成了那线程就继续执行，否则它就必须等待直到收到可以安全离开安全区域的信号为止。
4.垃圾收集器
如果说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如何实现并没有任何规定，因此不同的厂商、不同的版本的虚拟机所提供的垃圾收集器可能会有很大差别，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出各个年代所使用的收集器。
以下为基于JDK 1.7 Update 14之后的HotSpot虚拟机的垃圾收集器：
HotSpot虚拟机的垃圾收集器
并行 并发:
这两个名词都是并发编程中的概念，在谈论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，而垃圾收集程序运行于另一个CPU上。
Serial收集器：
Serial收集器是最基本、发展历史最悠久的收集器。这个收集器是一个单线程的收集器，它的"单线程"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。
Serial & Serial Old收集器运行示意图
Serial收集器对于运行在Client模式下的虚拟机来说是一个很好的选择。
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、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。
ParNew & Serial Old收集器运行示意图
ParNew收集器是许多运行在Server模式下的虚拟机中首选的新生代收集器。
Parallel Scavenge收集器：
Parallel Scavenge收集器是一个新生代、使用复制算法以及并行的多线程收集器。Parallel Scavenge收集器的目标是达到一个可控制的吞吐量，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）。
停顿时间越短就越适合需要与用户交互的程序，良好的响应速度能提升用户体验，而高吞吐量则可以高效率地利用CPU时间，尽快完成程序的运算任务，主要适合在后台运算而不需要太多交互的任务。
Parallel Scavenge收集器提供了两个参数用于精确控制吞吐量，分布是控制最大垃圾收集停顿时间的参数以及直接设置吞吐量大小的参数。
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，收集300M新生代肯定比收集500M快，这样直接导致垃圾收集发生得更频繁一些，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。停顿时间的确在下降，但吞吐量也降下来了。
Parallel Scavenge收集器还提供了一个开关参数，当这个参数打开之后，就不需要手工指定新生代的大小、Eden与Survivor区的比例、晋升老年代对象大小等细节参数了，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收集器是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。
Serial & Serial Old收集器运行示意图
Serial Old收集器的主要意义也是在于给Client模式下的虚拟机使用。
Parallel Old收集器：
Parallel Old是Parallel Scavenge收集器的老年代版本，使用多线程和"标记-整理"算法。
Parallel Scavenge & Parallel Old收集器运行示意图
在注重吞吐量以及CPU资源敏感的场合，都可以优先考虑Parallel Scavenge加Parallel Old收集器。
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，是基于"标记-清除"算法实现的。
整个过程包含4个步骤：
- 初始标记
标记GC Roots能直接关联到的对象，速度很快，需要"Stop The World"。 - 并发标记
进行GC Roots Tracing的过程。 - 重新标记
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，需要"Stop The World"，停顿时间比初始标记阶段稍长，但远比并发标记的时间短。 - 并发清除
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。
Concurrent Mark Sweep收集器运行示意图
优点：
1.并发收集。
2.低停顿。
缺点：
1.CMS收集器对CPU资源非常敏感。
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。
2.CMS收集器无法处理浮动垃圾。
由于CMS并发清理阶段用户线程还在运行着，伴随着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"。
3."标记-清除"算法收集结束时会有大量空间碎片产生。
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。G1是一款面向服务端应用的垃圾收集器。
G1的特点：
1.并行与并发。
2.分代收集。
3.空间整合。
4.可预测的停顿。
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，它将整个Java堆划分为多个大小相等的独立区域，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，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。
但是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。虚拟机使用Remembered Set来避免全堆扫描，G1中每个Region都有一个与之对应的Remembered Set，用于记录当前Region内的对象引用其他Region内的对象的引用信息。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
标记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
从GC Roots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。 - 最终标记
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，最终数据存放到Remembered Set中，这阶段需要停顿线程，但是可并行执行。 -
筛选回收
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，这一阶段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。
G1收集器运行示意图
理解GC日志：
理解GC日志
四、内存分配与回收策略
Java技术体系中所提倡的自动内存管理最终可以归结为自动化地解决两个问题：给对象分配内存以及回收分配给对象的内存。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），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。
以下是几条最普遍的内存分配规则。
1.对象优先在Eden分配
一般情况下，新创建的对象都会被分配到Eden区（一些大对象特殊处理），这些对象经过第一次Minor GC后，如果仍然存活，将会被移到Survivor区。对象在Survivor区中每熬过一次Minor GC，年龄就会增加1岁，当它的年龄增加到一定程度时，就会被移动到老年代中。
因为年轻代中的对象基本都是朝生夕灭的(80%以上)，所以年轻代的垃圾回收算法使用的是复制算法，复制算法的基本思想就是将内存分为两块，每次只用其中一块，当这一块内存用完，就将还活着的对象复制到另外一块上面。复制算法不会产生内存碎片。
在GC开始的时候，对象只会存在于Eden区和名为"From"的Survivor区，Survivor区"To"是空的。紧接着进行GC，Eden区中所有存活的对象都会被复制到"To"，而在"From"区中，仍存活的对象会根据他们的年龄值来决定去向。年龄达到一定值(年龄阈值，可以通过-XX:MaxTenuringThreshold来设置)的对象会被移动到年老代中，没有达到阈值的对象会被复制到"To"区域。经过这次GC后，Eden区和From区已经被清空。这个时候，"From"和"To"会交换他们的角色，保证名为"To"的Survivor区域是空的。Minor GC会一直重复这样的过程，直到"To"区被填满，"To"区被填满之后，会将所有对象移动到老年代中。
新生代GC（Minor GC）：发生在新生代的垃圾收集动作，因为Java对象大多都具备朝生夕灭的特性，所以Minor GC非常频繁，一般回收速度也比较快。
老年代GC（Major GC/Full GC）：发生在老年代的GC，出现了Major GC，经常会伴随至少一次的Minor GC（但非绝对的），Major GC的速度一般会比Minor GC慢10倍以上。
2.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。大对象对虚拟机的内存分配来说就是一个坏消息（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。
3.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，就将会被晋升到老年代中。
4.动态对象年龄判定
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。
5.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。
前面说的"冒险"：
新生代使用复制收集算法，但为了内存利用率，只使用其中一个Survivor空间作为轮换备份，因此当出现大量对象在Minor GC后仍然存活的情况（最极端的情况就是内存回收后新生代中所有对象都存活），就需要老年代进行分配担保，把Survivor无法容纳的对象直接进入老年代。如果担保失败（担保失败是指老年代不能分配足够的空间给要进入老年代的对象），那就只好在失败后重新发起一次Full GC。虽然担保失败时绕的圈子是最大的，但大部分情况下都还是会将HandlePromotionFailure开关打开，避免Full GC过于频繁。
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