这篇承接上一篇 《Java的内存 - 内存模型》，分析内存回收相关的知识点。
垃圾回收包含两个步骤，①标记哪些内存是垃圾 ②回收内存。下面分别说这两个步骤有哪些算法：
1. 垃圾标记
1.1 引用计数算法
没有哪一种 JVM 是使用「引用计数」作为垃圾回收算法的，但这种算法又很经典，所以介绍一下。
工作方式：
堆中每一个对象都有一个引用计数器。创建并初始化赋值后，引用计数置为1，每多一次引用，引用计数+1，每有一个引用失效（出作用域 或者 被设置为其他值）时，引用计数-1。引用计数 == 0 的对象可以被回收。
优点：
判定对象是否需要回收的效率高，不需要额外的线程做 GC 的工作，也不会暂停应用。
缺点：
无法检测循环依赖。由于需要实时计数，增加了程序执行时的开销。
应用实例：
Object-C 的 ARC 模式。
1.2 根搜索算法
根搜索算法是 Java 虚拟机主流的找垃圾算法。
首先要知道根集和finalize()相关的东西：
根集：
根集是肯定不需要回收的对象的引用。它包含：
- Java栈 和 Native栈 的本地变量表中引用的对象；
- 方法区中的常量和静态变量引用的对象；
- 活跃的线程对象等。
关于 finalize() 方法：
finalize() 方法最多只会被 垃圾收集器 执行一次（不包括开发者主动调用）。已经被垃圾收集器执行过一次后，不会再执行第二次。如果一个类没有重写 finalize() 方法，垃圾回收器不会执行其对象的 finalize() 方法。
根搜索算法会有两次标记，第一次标记将需要执行 finalize() 的对象放入 F-Queue 中，等待执行 finalize() 方法；第二次再判断执行完 finalize() 的对象是否依然不可达，并最终确定哪些对象是垃圾。
finalize() 方法是在一个低优先级的线程中执行的。
工作步骤如下：
第一步：获取不可达对象
- 暂停整个应用（Stop The World）；
- 生成根集（GC Roots）;
- 从根集出发，找出根集中的对象引用的其他对象，并依次沿引用方向遍历，生成引用链；
-
根据引用链获取所有不可达的对象；
根搜索算法
第二步：垃圾的自我救赎
- 判断这些不可达对象是否需要执行 finalize() 方法；
- 如果不需要，直接标记为可回收对象，跳过后续步骤；如果需要，将对象加入到 F-Queue 中，等待执行 finalize() 方法；
- 如果在 finalize() 方法中，其他对象又持有了该对象，那么该对象又变为可达对象了。
第三步：再次获取不可达对象
- F-Queue队列执行完后，再次判断执行完 finalize() 方法的这些对象是否可达；
- 如果仍然不可达，标记为可回收对象。
2.2 垃圾收集
关于垃圾回收，参考 Oracle 官网 《HotSpot 虚拟机内存管理白皮书》。
垃圾回收确保回收的对象必然是不可达对象，但是不确保所有的不可达对象都会被回收。
垃圾收集算法主要有3种： 标记清除算法（Mark-Sweep） 、标记压缩算法（Mark-Sweep-Compact）、复制算法（Copying）。在这3种的基础上派生出其它算法：
- 分代回收：考虑算法和内存分配的特点，对堆上不同的分代使用不同的回收算法；
- 并行回收（Parallel）和 串行回收（Serial）： 考虑在内存回收时，是一个线程在回收，还是多个线程同时回收；
- 并发回收 和 Stop-The-World：考虑在内存回收时，是否一边执行应用一边回收，还是完全暂停整个应用;
以下是这些算法的具体信息：
2.2.1 标记清除算法
工作方式：
- 内部维护了一个空闲内存表，用来记录可分配内存的地址和大小；
-
工作时，先将标记为可释放的对象的内存释放，然后在空闲内存表中更新可分配内存信息。
标记清除算法
优点：
速度快。快的原因，相比后面的标记整理算法，是不需要移动内存。
缺点：
- 会产生大量的内存碎片；
- 维护一个空闲列表有一定的额外开销；
- 分配新内存时，需要遍历空闲列表找到合适的内存块。
2.2.2 标记整理算法
工作方式：
- 将所有活跃的对象，依次移动到内存的一端；
-
移动完毕后，清理边界之外的内存。
标记整理算法
优点：
- 不会产生内存碎片；
- 只需要记录内存末尾的指针，新内存分配时可以立即分配；
缺点：
- 由于需要移动内存，暂停应用的时间会延长。
2.2.3 复制算法
工作方式：
- 将堆内存分为两块相同的区域；
- 内存分配时，只在其中一块内存分配；
- 当内存不足以分配时，将所有活跃的对象依次复制到另一块区域；
-
一次性清理掉旧的内存区域。
复制算法
优点：
- 标记和复制可以同时进行；
- 效率高，清理内存时是对一整块内存进行操作；
- 不会产生内存碎片。
缺点：
- 可分配的堆内存减为一半了；
- 由于需要移动内存，暂停应用的时间会延长。
特点：
该算法的耗时，只跟活跃对象的数量有关，和这个算法管理的堆空间总大小无关。
2.2.3 分代回收
由于不同对象的生命周期是不一样的，因此可以对不同生命周期的对象采取不同的收集方式，以提高回收效率。
不分区有什么缺点：
如果不分区，GC是对整个堆区进行可达性分析、内存移动等，回收会很耗时。
如何划分内存区域：
由于大部分对象的生命周期很短，只有少部分对象会存活较长时间。所以基于它们的生命周期分代是个合适的选择。HotSpot 等虚拟机都把堆区分为 年轻代 和 老年代。
分代是如何减少可达性分析的：
对年轻代做可达性分析时，如果还要遍历老年代，那就没有减少可达性分析的时间。
但是。如果不遍历其它分代，如何知道一个年轻代的对象是否被老年代持有呢？这就产生了跨代引用的问题。
为了解决问题，引入了「跨代引用是 GC Root」的解决办法：如果老年代的 Young 对象，引用了年轻代的 Old 对象，在对年轻代进行可达性分析时，Young 对象算作 GC Root。这样就不用遍历其它分代了。
分代回收算法需要有一个表，用来记录所有的跨代引用，很耗内存。HotSpot 使用 CardTable 记录老年代对年轻代的引用。把老年代按照 4KB 的大小分块，每一块对应在 CardTable 中都是1 bit。当值为1时，表示这4KB 的内存中有对年轻代的引用，需要加入到 GC Roots 中。
分代回收Card Table
这种解决办法也会有问题：如果A对象没有被其它对象引用，实际上A、B都应该被回收，但却把B当作GC Root了。也就是部分不可达对象没有被回收。
如何选择合适的算法：
- 对于年轻代的对象，它们数量多、生命周期短，且大部分对象都是要回收的，所以需要速度更快的垃圾回收算法。Copying 算法的耗时，只跟堆内活跃对象的数量有关，跟堆的大小无关，所以特别适合用于年轻代的回收。
- 对于老年代的对象，他们占用内存大，不能使用复制算法，并且需要避免内存碎片，所以使用 标记整理算法。
在回收年轻代时，可达性分析只分析年轻代。在回收老年代时，是对整个堆区做可达性分析。
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