在城市中，垃圾清理回收是一个非常重要的部门，它关乎着整个城市的健康运行，但进行垃圾清理需要占用道路、厕所、公园等空间，影响人们正常的出行和生活，所以进行垃圾清理的时机是非常重要的，比如城市街道，一般是凌晨大扫除，白天溜街零星打扫。
    垃圾清理回收的原则就是： 在保证城市健康运行前提下，尽量减少对正常出行和工作的影响。
    在虚拟世界中亦是如此——在保证系统健康运行前提下，最大限度的减少对其他业务的影响是垃圾回收机制进化的终极目标。
    垃圾回收的时机是影响程序性能的一个重要因素，目前的大部分GC方案，都有stop the world- 就是暂停所有其他工作的步骤，过于频繁的GC会导致性能下降，而过于稀疏的GC可能导致内存不足，决定GC启动的时机涉及多个因素，包括内存使用情况、程序行为、GC策略等，常见的GC策略如下：
1. 到达使用阈值GC
    当内存使用达到一定比例或绝对值时，垃圾回收（GC）会被触发，这种策略的优点是实现简单，但可能会导致不稳定的性能，当前基本没有系统会单一使用这种策略。
    比如一个饭店，当桌子占满了（阈值是100%），所有服务员就暂停上菜、点单、欢迎客人等手头工作，大家一起清扫客人吃过的桌子，这样刚开始客人少的时候的确可以，但每次占满再清理都需要一个较长时间去打扫桌子，如果接下来客人很着急吃饭，就可能不来这里了。
2. 定期GC
    定期进行GC，实现简单，并可以减少突发的较长时间内存回收操作带来的影响，然而，固定时间间隔的GC在很多情况（比如在内存使用不均匀的应用中）下效率不高，一般是一些兜底策略或者辅助策略。
    回到饭店的例子，鉴于之前的问题，老板思考后规定，所有服务员每隔五分钟，暂停下手头工作，检查各个桌子并清理客人吃完的桌子，这种情况下，只要时间间隔设置合理，每次清理也不会花太久时间，但比如一个大包间，是多人聚会区才会进来，一般一个聚会就要好几个小时，如何还是每隔五分钟去检查清理，那么就会白白浪费服务员的不少时间。

3. 分代分区GC
    分代垃圾回收（Generational Garbage Collection）就是基于对象生命周期的GC策略。分代GC将对象按照生命周期分为不同的代，如年轻代、老年代等。生命周期较短的对象进入年轻代内存区域，这个区域内存会频繁触发GC；生命周期较长，则进入老年代，这个代会较长时间进行一次，在这种策略下，垃圾的回收时机能够跟对象的生命周期实现更好的匹配，提升了系统整体性能，目前大多数虚拟机都是分代GC。
    继续我们饭店的例子，饭店运行一段时间后，老板发现吃饭的有两种客人，一种客人是吃个工作快餐，这种客人一般十分钟内就会吃完，还有一种客人是团队聚餐，他们一般是一堆人，一顿饭吃吃喝喝几个小时，于是老板让大家把就餐区分为两部分进行清理，一部分是快餐区，另一个部分是聚餐区， 新的客人按照就餐类型不同去不同区域就餐，每个区域新客人没有位置了，该区域就执行一次清理，同时快餐区10分钟检查清理一次，聚餐区60分钟检查清理一次，这种策略既降低了平均客人等待时间，又减少了服务员无用的检查次数，所以慢慢的所有饭店都效仿起来。
4. 手动GC
    尽管手动GC在现代语言中较少使用，但在特定场景下仍然有用，例如，在内存紧张或需要进行内存性能测试时，手动触发GC可以帮助开发者更好地控制内存使用。
    还是我们饭店的例子，目前的分区清理策略运行很好，但是中午时候，老板说卫生局30分钟后来检查卫生，大家都暂缓下手头工作，检查下店内卫生，吃完的餐桌尽快打扫干净，这就是进行了一次手动GC。

小结

    不管是在现实世界还是虚拟世界的中，垃圾回收的要求都是保证其他业务持续正常高效运行，避免内存等资源成为系统运行的短板。
    目前AI技术日渐成熟，我们也可以在垃圾回收中引入AI，利用AI来动态识别具体场景，自动适配垃圾回收策略、自动适配各种阈值，构建适用更广泛、更高效的垃圾回收机制，哇，又是一个非常棒的主意！您有什么见解，评论区交流下。