垃圾回收算法种类很多，它是不断演进的各种垃圾回收器的理论基础。掌握垃圾回收算法，能帮助我们看清 JVM 中垃圾回收器的本质和演进趋势。
标记 - 清除算法（Mark-Sweep）
标记 - 清除算法是最早提出并实现的垃圾回收算法，虽然和现在越来越智能的垃圾回收算法相比，标记 - 清除算法显得非常简单，但是它却是后面这些垃圾回收算法的思想基础和发展之源。可以认为我们现在使用的各种垃圾回收算法都是基于标记 - 清除算法的思想不断改进、演化而来的，所以标记 - 清除算法是必须要掌握的。
在标记 - 清除算法中，我们把垃圾回收的过程划分成标记和清除两个阶段。
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标记阶段
基于可达性分析算法，从根对象开始遍历所有的可达对象并标记它们。 -
清除阶段
清除所有未被标记的对象。这个地方需要注意的是清除对象的顺序并不影响算法的结果。最简单的清除算法就是逐一检查每个对象并释放未被标记的对象。
标记 - 清除算法的一个重要挑战在于如何有效地处理空间碎片，因为每次回收后内存中都会存在大量不连续的碎片，即使这些内存碎片的空间总和足够装下这个对象，也没办法有效地分配给大型对象，从而影响 JVM 的性能和可靠性。
标记 - 清除算法除了会引发碎片化问题，还存在执行效率的问题。因为标记对象和清理对象需要消耗一定的时间，如果遇到拥有大量对象的应用场景的话，可能会导致暂停时间过长。
复制算法（Copying）
复制算法在处理大量短生命周期的对象时，比如处理 Web 请求时的临时对象，复制算法简单高效。
和清除算法相比，复制算法效率更高，可以有效地处理大量的内存。在复制算法下，JVM 把可用的堆内存分成两个相等的部分，只在其中一部分（From 区）里分配对象。另一部分（To 区）暂时不使用。所有新创建的对象都会被分配到 From 区。
复制算法分成标记、复制、清理、交换四个阶段。
和标记 - 清除算法相比，复制算法可以有效地把内存空间划分成两部分，每部分都可以分配给不同的对象，这样就可以省去标记和清除的步骤，大大提高了执行效率。并且因为活动对象会被复制到新的内存区域，只要新的内存区域有足够的空间就不会产生碎片。垃圾收集的同时进行对象的移动和内存分配，没有了标记和清除的过程，应用运行不会被暂停太长时间，解决了垃圾收集的停顿问题。
虽然复制算法有很多优点，但是缺点也同样明显。最主要的就是内存利用率低的问题。复制算法需要把内存空间分为相等大小的两部分，但只使用一部分，这导致可用内存空间只有原来的一半。虽然可以省去标记和清理的步骤，但它还是会消耗大量的时间在对象的拷贝上，特别是在对象的生命周期比较长的时候，更加繁琐，会导致整个系统的运转速度变慢。所以在实际的生产实践中，一般是以复制算法为基础，使用它的衍生版本。
复制算法改进版（Copying Advanced）
在这个改进版中，它把内存空间分成一个比较大的 Eden 区和两个小一点的 Survivor 区，这个模型从 JDK 2.0 版本后开始使用。就像搬家一样，我们会把 Eden 区的东西分好类，该回收的回收，还存活的对象会搬到 Survivor To 区域，然后再把原来的 Survivor From 子区中还存活的对象也搬到 Survivor To 区域，Survivor From 子区清空。每次垃圾回收周期结束后， Survivor To 区就会成为 Survivor From 区，两者角色互换，开始新一轮的垃圾回收。
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如果 Survivor 空间不够用了，我们就需要老年代（更大的内存资源）来帮忙。
总的来说，复制算法改进版解决了一般复制算法在内存利用上的问题，避免了将内存“一刀两断”的情况。分配对象内存更加简单和快捷，只需简单的指针判断和位移即可。但是，这个算法的垃圾回收过程需要暂停用户线程，所以如果 Survivor 空间突然间不够用了，就可能会导致提前进行 Full GC，这也就意味着扩大了回收范围，影响性能。这种模型适用于对象存活率比较低及多核 CPU 的环境。
但是，我们需要留意 Survivor 区域的使用情况，避免这个区域空间不足引发不必要的 Full GC。我们可以通过参数设置来调整 Eden 和 Survivor 区的大小来满足具体的需求。
标记 - 压缩算法（Mark-Compact）
标记 - 压缩算法就是把要留下的对象统一放到一边，然后一次性清除掉另一边所有的空间。这个算法是为解决标记 - 清除算法和复制算法带来的空间碎片化问题而出现的。它的特别之处在于，它很好地利用了压缩手段，就像积木一样，把没用的方块移走，留下可利用的空间。
这样就能有效地改进内存的使用，节省内存资源并提高使用效率。跟复制算法不一样的地方在于，这个算法不需要分割内存，所以它不会浪费内存。
从 JDK 3.0 开始，新生代开始用复制算法，而老年代就用标记 - 清除 - 压缩技术，这是为了提高编程效率和准确性。这里的清除只是标记 - 压缩算法的一部分功能，这样在回收后，“压缩”这一步就留给了用户自己来决定，可以通过设置 JVM 参数 -XX:-UseCMSCompactAtFullCollection 来决定是否在 Full GC 后进行压缩整理。
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它综合了标记清除和复制算法的优点，不仅减少了内存碎片，而且没有浪费太多内存空间，所以在许多 JVM 中都是 Full GC 的首选算法。
分代收集算法（Generational Collection）
最后，我们来聊下 JVM 中最经典的分代收集算法。在实际的生产环境中，每个 Object 都具备独特的生命周期，有的 Object 的生命周期很长，有的则很短。因此，在 GC 时考虑对象存活的年龄并进行相应地处理，有助于提高收集的效率。基于这个原理，Java 堆被划分成新生代和老年代两个区域。
分代收集算法主要分为 3 个阶段。
- 初始分配阶段
这个阶段新创建的对象首先在新生代的 Eden 区分配。当 Eden 区域达到极限的时候，Minor GC 会被激活，它会清除所有无用的对象，而那些能够持续存在的对象会被加入 Survivor 区域。一般这个阶段会采用复制算法进行。
- 对象晋升阶段
经过多次 Minor GC 后，仍然活跃的对象会被晋升到老年代。这个阶段采用标记 - 复制算法进行。Major GC 可以有效地处理 Java 堆里所有可能的变量。在这个过程中，我们可以通过标记 - 清除 - 整理的方式来实现对堆的有效管控。
- 内存调整
经过 Full GC 后，如果还是没办法满足内存需求，就会抛出 OutOfMemoryError。
分代收集算法可以对新创建的临时对象进行高效的内存回收。对于存活周期长的对象，由于发生 GC 的频率比较低，所以整体上可以提高内存回收的效率。但是如果老年代频繁执行 GC，应用的吞吐量会下降。在实际生产实践中，需要手动调整新生代和老年代的大小以及晋升阈值，才能达到理想的性能，但这也增加了使用复杂性。
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