垃圾回收的三件事情
1、哪些内存需要回收（堆和方法区）
2、什么时候回收
3、如何回收
在如今“自动化”的年代，再去了解垃圾收集和内存分配的原因是：当需要排查各种内存溢出、内存泄漏问题时，当垃圾收集器成为系统达到更高并发量的瓶颈时，我们就必须对这些“自动化”的技术实施必要的监控和调节。
程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈三个区域随线程而生，随线程而灭。栈中的栈帧随着方法的进入和退出而有条不紊地执行着出栈和入栈操作。每一个栈帧中分配多少内存基本上是在类结构确定下来时就已知的。
而Java堆和方法区这两个区域有着很明显的不确定性：一个接口的多个实现类需要的内存可能会不一样，一个方法所执行的不同条件分支所需要的内存也可能不一样，只有处于运行区间，我们才能知道程序究竟会创建哪些对象，创建多少个对象，这部分内存的分配和回收的动态的，垃圾收集器所关注的正是这部分内存该如何管理。
判断对象生存还是死亡
引用计数算法
特点：在对象中添加一个引用计数器，每当有一个地方引用它时，计数器就加一；当引用失效时，计数器减一。任何时刻计算器为零的对象就是不可能被使用的。
优点：虽然占用了一些额外的内存空间进行计数，但是它原理简单，判定效率也很高。
缺点：单纯的引用计数很难解决对象之间的相互循环引用的问题。必须要配合大量额外处理才能保证正确地工作。在Java领域，主流的Java虚拟机里面都没有选用引用计算算法来管理内存。
可达性分析算法
特点：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。
利用可达性分析算法判定对象是否可回收
在Java技术体系里面，固定可作为GC Roots的对象包括以下几种：
·在虚拟机栈（栈帧中的本地变量表）中引用的对象，譬如各个线程被调用的方法堆栈中使用到的参数、局部变量、临时变量等。
·在方法区中类静态属性引用的对象，譬如Java类的引用类型静态变量。
·在方法区中常量引用的对象，譬如字符串常量池（String Table）里的引用。
·在本地方法栈中JNI（即通常所说的Native方法）引用的对象。
·Java虚拟机内部的引用，如基本数据类型对应的Class对象，一些常驻的异常对象（比如NullPointExcepiton、OutOfMemoryError）等，还有系统类加载器。
·所有被同步锁（synchronized关键字）持有的对象。
·反映Java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。譬如分代收集和局部回收（Partial GC），如果只针对Java堆中某一块区域发起垃圾收集时（如最典型的只针对新生代的垃圾收集），必须考虑到内存区域是虚拟机自己的实现细节（在用户视角里任何内存区域都是不可见的），更不是孤立封闭的，所以某个区域里的对象完全有可能被位于堆中其他区域的对象所引用，这时候就需要将这些关联区域的对象也一并加入GC Roots集合中去，才能保证可达性分析的正确性。
目前最新的几款垃圾收集器无一例外都具备了局部回收的特征。
再谈引用
无论是通过引用计数算法判断对象的引用数量，还是通过可达性分析算法判断对象是否引用链可达，判定对象是否存活都和“引用”离不开关系。
引用分类：强引用（Strongly Re-refrence）、软引用（Soft Reference）、弱引用（Weak Reference）、虚引用（Phantom Reference）
强引用：强引用是最传统的“引用”的定义，是指在程序代码之中普遍存在的引用赋值，即类似“Object obj=new Object()”这种引用关系。无论任何情况下，只要强引用关系还存在，垃圾收集器就永远不会回收掉被引用的对象。
软引用：软引用是用来描述一些还有用，但非必须的对象。只被软引用关联着的对象，在系统将要发生内存溢出异常前，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。
弱引用：弱引用也是用来描述那些非必须对象，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为止。
虚引用：虚引用也称为“幽灵引用”或者“幻影引用”，它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只是为了能在这个对象被收集器回收时收到一个系统通知。
生存还是死亡
即使在可达性分析算法中判定为不可达的对象，也不是“非死不可”的，这时候它们暂时还处于“缓刑”阶段，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，随后进行一次筛选，筛选的条件是此对象是否有必要执行finalize()方法。假如对象没有覆盖finalize()方法，或者finalize()方法已经被虚拟机调用过，那么虚拟机将这两种情况都视为“没有必要执行”。
finalize()方法是对象逃脱死亡命运的最后一次机会
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。
回收方法区
方法区的垃圾收集主要回收两部分内容：废弃的常量和不再使用的类型。
垃圾收集算法
从如何判断对象消亡的角度出发，垃圾收集算法可以划分为“引用计数式垃圾收集”（Refrence Counting GC）和“追踪式垃圾收集”（Tracing GC）两大类，这两类也常被称作“直接垃圾收集”和“间接垃圾收集”。下面介绍的全是追踪式垃圾收集算法。
分代收集理论
1）弱分代假说（Weak Generational Hypothesis）：绝大多数对象都是朝生夕灭的。
2）强分代假说（Strong Generational Hypothesis）：熬过越多次垃圾收集过程的对象就越难以消亡。
这两个分代假说共同奠定了多款常用的垃圾收集器的一致的设计原则：收集器应该将Java堆划分出不同的区域，然后将回收对象依据其年龄（年龄即对象熬过垃圾收集过程的次数）分配到不同的区域之中存储。
在Java堆划分出不同的区域之后，垃圾收集器才可以每次只回收其中某一个或者某些部分的区域——因而才有了“Minor GC”“Major GC”“Full GC”这样的回收类型的划分。也才能够针对不同的区域安排与里面存储对象存亡特征相匹配的垃圾收集算法——因而发展出了“标记-复制算法”“标记-清除算法”“标记-整理算法”等针对性的垃圾收集算法。
设计者一般至少会把Java堆划分为新生代（Young Generation）和老年代（Old Generation）两个区域。在新生代中，每次垃圾收集时都发现有大批对象死去，而每次回收后存活的少量对象，将会逐步晋升到老年代中存放。
3）跨代引用假说（Intergenerational Reference Hypothesis）：跨代引用相对于同代引用来说仅占极少数。
统一定义如下：
部分收集（Partial GC）：指目标不是完整收集整个Java堆的垃圾收集，其中又分为：
■新生代收集（Minor GC/Young GC）：指目标只是新生代的垃圾收集。
■老年代收集（Major GC/Old GC）：指目标只是老年代的垃圾收集。目前只有CMS收集器会有单独收集老年代的行为。另外请注意“Major GC”这个说法现在有点混淆，在不同资料上常有不同所指，读者需按上下文区分到底是指老年代的收集还是整堆收集。
■混合收集（Mixed GC）：指目标是收集整个新生代以及部分老年代的垃圾收集。目前只有G1收集器会有这种行为。
·整堆收集（Full GC）：收集整个Java堆和方法区的垃圾收集
标记-清除算法
原理：原理算法分为“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，统一回收掉所有被标记的对象，也可以反过来，标记存活的对象，统一回收所有未被标记的对象。标记过程就是对象是否属于垃圾的判定过程。
缺点：第一个是执行效率不稳定、第二个是内存空间的碎片化问题
标记-清除”算法示意图
标记-清除算法是最早出现也是最基础的垃圾收集算法，后续的收集算法大多都是以标记-清除算法为基础，对其缺点进行改进而得到的。
标记-复制算法
原理：它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。当这一块的内存用完了，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。
缺点：1、这种复制回收算法的代价是将可用内存缩小为了原来的一半，空间浪费未免太多了一点。2、如果内存中多数对象都是存活的，这种算法将会产生大量的内存间复制的开销。3、对象存活率较高时就要进行较多的复制操作，效率将会降低。
标记-复制算法示意图
优化：Appel式回收的具体做法是把新生代分为一块较大的Eden空间和两块较小的Survivor空间，每次分配内存只使用Eden和其中一块Survivor。发生垃圾搜集时，将Eden和Survivor中仍然存活的对象一次性复制到另外一块Survivor空间上，然后直接清理掉Eden和已用过的那块Survivor空间。HotSpot虚拟机默认Eden和Survivor的大小比例是8∶1，也即每次新生代中可用内存空间为整个新生代容量的90%（Eden的80%加上一个Survivor的10%），只有一个Survivor空间，即10%的新生代是会被“浪费”的。但没有办法百分百保证每次回收都只有不多于10%的对象存活，因此Appel式回收还有一个充当罕见情况的“逃生门”的安全设计，当Survivor空间不足以容纳一次Minor GC之后存活的对象时，就需要依赖其他内存区域（实际上大多就是老年代）进行分配担保（Handle Promotion）。
在老年代一般不能直接选用这种算法。
标记-整理算法
原理：标记-清除算法与标记-整理算法的本质差异在于前者是一种非移动式的回收算法，而后者是移动式的。
是否移动回收后的存活对象是一项优缺点并存的风险决策：如果移动存活对象，尤其是在老年代这种每次回收都有大量对象存活区域，移动存活对象并更新所有引用这些对象的地方将会是一种极为负重的操作，而且这种对象移动操作必须全程暂停用户应用程序才能进行。
但如果跟标记-清除算法那样完全不考虑移动和整理存活对象的话，弥散于堆中的存活对象导致的空间碎片化问题就只能依赖更为复杂的内存分配器和内存访问器来解决。譬如通过“分区空闲分配链表”来解决内存分配问题（计算机硬盘存储大文件就不要求物理连续的磁盘空间，能够在碎片化的硬盘上存储和访问就是通过硬盘分区表实现的）。内存的访问是用户程序最频繁的操作，甚至都没有之一，假如在这个环节上增加了额外的负担，势必会直接影响应用程序的吞吐量。
基于以上两点，是否移动对象都存在弊端，移动则内存回收时会更复杂，不移动则内存分配时会更复杂。
“标记-整理”算法示意图
从垃圾收集的停顿时间来看，不移动对象停顿时间会更短，甚至可以不需要停顿，但是从整个程序的吞吐量来看，移动对象会更划算。HotSpot虚拟机里面关注吞吐量的Parallel Scavenge收集器是基于标记-整理算法的，而关注延迟的CMS收集器则是基于标记-清除算法的。
备注：Java堆分为新生代、老年代，方法区中有永久代，新生代又分为一块Eden和两块Survivor区，一块Eden和一块Survivor区的大小比例是8:1。不过无论从什么角度，无论如何划分，都不会改变Java堆中存储内容的共性，无论是哪个区域，存储的都只能是对象的实例，将Java堆细分的目的只是为了更好地回收内存，或者更快地分配内存。
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