目录

前言

正文

垃圾标记算法

引用类型

强引用

软引用

弱引用

虚引用

引用计数法

循环引用问题

根可达性分析法

虚拟机栈（栈帧的局部变量表）中的引用

方法区中类静态属性引用

方法区中常量引用

本地方法栈（Native方法）引用

垃圾回收算法

标记清除算法

复制算法

复制算法和标记清除算法如何选择？

标记整理算法

分代收集算法

总结

前言

为什么程序跑久了有时会变卡，如果你看过笔者的 《JVM运行时内存模型》那么应该知道用户线程在跑时会将new出来的对象放到虚拟机堆中，当堆满了之后会发生垃圾回收，而垃圾回收过程中会STW，也就是停止用户线程运行，这种在程序层面看来就是没反应，所以如果出现这种问题，我们就要想办法让STW的时间尽量的变短；

这分为几种情况，垃圾回收时间长或者垃圾回收的频率高；

垃圾回收时间长的情况？

可能是因为GC要扫描的区域比较大有，清理时间较长，或者说我们选择的垃圾回收器不适合当下情况

GC频率过高

可能有部分对象发生内存泄漏，导致无法回收，占用堆空间，此时的堆空间变小，满了就触发GC，频率自然高。也可能是年轻代和老年代空间分配不合理，空间过小导致频繁GC；

正文

认清原理,并接受原理,才能有效地做事情，所以我们要知道有哪些垃圾回收算法、哪些垃圾回收器，了解其特性，才可以帮忙我们进行程序优化。

垃圾标记算法

程序运行时，堆中存储了一堆对象，那垃圾回收器怎么知道哪些需要回收，不会发生误回收的情况呢？当一个实例对象有被引用时可以认为它是个活跃的状态，不进行回收。所以根据这个特性，可以添加一个标记专门记录被引用的次数，当次数不为0的就不进行垃圾回收，这种方式就是引用计数法。还可以在根节点挨个遍历，遍历到的对象进行标记，那些没遍历到的则被当作垃圾处理，这里的根节点可以简单理解为main方法里面开始的都是根，这种方式就是根可达性分析法；目前使用最多的是根可达性分析法；

引用类型

强引用

强引用我们平常用得最多，强引用在内存不足时，垃圾回收器不会进行回收，即使抛出OOM，因为该实例对象被引用，证明不是垃圾数据。

如：

Person person=new Person();

软引用

软引用在内存不足时（证明老年代满了，触发FULL GC），垃圾回收器会进行回收，所以垃圾标记算法在扫描标记时，判断如果引用为软引用，则把它当垃圾处理；

如：

Person person=new Person();

SoftReference sPerson=new SoftReference<>(new Persion());

弱引用

弱引用不管内存够不够时，这里内存够触发GC则证明年轻代满了触发YGC，内存不够则证明是老年代满了触发FULL GC，只要进行垃圾回收就会被当垃圾清除；

如：

Person person=new Person();

WeakReference sPerson=new WeakReference<>(new Persion());

虚引用

虚引用在垃圾回收时被清理，一般配合队列使用，在垃圾回收时会将其加入队列，此时队列可以拿到虚引用，但是虚引用指向的强引用Person已经被回收了，调用phantomReference.get()方法时获取不到实例对象；

 ReferenceQueue QUEUE = new RegferenceQueue<>();
 Person person=new Person();
 PhantomReference phantomReference = new PhantomReference(person, QUEUE);

引用计数法

我们在引用指向对象时就给该对象引用次数加1，在指引指向别的对象或变量销毁时将其-1，在垃圾回收器进行回收时，判断对象的引用标记数是否为0，如果为0则认为它是垃圾数据，对其进行回收；

优点：算法简单，判断搞笑

缺点：无法解决循环引用问题

循环引用问题

public class MyObject {
    public Object ref = null;
    public static void main(String[] args) {
        Person person1 = new Person();
        Person person2 = new Person();
        person1.friend = person2;
        person2.friend = person1;
        person1 = null;
        person2 = null;
    }
}

虽然person1对象和person2对象已经没有任何引用指向它们了，但是此时它们的引用标记数依旧不为0，垃圾回收器认为它们不是垃圾，导致空间无法得到释放；

根可达性分析法

根可达性法以GC ROOTS节点为起点，开始往下扫描，遍历属性引用关系来判断对象是否为可回收的垃圾对象；如果把ROOTS比喻成江河的源头，那么那些未跟源头相通的河或者内湖就可以理解为垃圾对象，三色标记法是比较常用的根可达性分析法；

那么，GC Roots 是什么呢？

虚拟机栈（栈帧的局部变量表）中的引用

public class Demo {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建实例A
        // a1：就是虚拟机栈（栈帧的局部变量表）中引用
        A a1 = new A();

        // 当 a1 不再指向实例A的时候，实例A 将不可达
        a1 = null;
    }
}

当开启一个新线程时，会创建线程私有的虚拟机栈，栈帧中维护着局部变量表，线程执行方法中的变量会记录到局部变量表里面，所以可以把局部变量表的变量理解为GC Roots，往下遍历其引用链，在引用链上的都是可用对象；

方法区中类静态属性引用

public class Demo {
    // 创建实例A
    // a2：方法区中类静态属性引用
    public static A a2 = new A();

    public static void main(String[] args) {
        // 当 a2 不再指向实例A的时候，实例A 将不可达
        a2 = null;
    }
}

当属性被static修饰时，其变量会放到方法区中的静态变量区中，静态变量区的变量指向的引用可以看作GC ROOTS；

方法区中常量引用

public class Demo {
    // 创建实例A
    // a3：方法区中常量引用
    public static final A a3 = new A();

    public static void main(String[] args) {
        // 当 a3 不再指向实例A的时候，实例A 将不可达
        a3 = null;
    }
}

当使用final修饰后，其变量会存储到方法区中的常量池中，所以方法区中常量引用可以看作GC ROOTS；

本地方法栈（Native方法）引用

本地方法栈和虚拟机栈类型，也会维护局部变量表，当本地方法区引用了堆中的对象时，可以把其当作GC ROOTS；

垃圾回收算法

标记清除算法

标记清除法分为了标记和清除两个步骤，首先采用可达性分析法进行标记后，对被标记为垃圾的对象进行回收；

黑色为已经扫描过的，有被引用的对象，灰色代表待扫描对象，白色代表待垃圾回收对象；当垃圾回收完成后，此时的空间就变得很碎片化，如果此时需要存入一个对象，该对象占用3个格子的空间，那么第一行的两格空间就没法被利用到；所以碎片化太严重的情况下，空间利用率低，GC的频率就会变高；

复制算法

复制算法会开辟两块内存空间，当标记完成之后，将存活对象拷贝到另外一个空间中，并将当前空间数据清除。这种方式可以解决内存碎片化问题，而且效率高。但意味着我需要更多的内存空间，比如1G的空间，由于需要复制就得拆分成两块500M的空间，所以也是很耗费内容的；

复制算法和标记清除算法如何选择？

一般如果程序对象一般占用空间较小的话，可以采用标记清除算法，这样空间利用率会比复制算法高；如果对象是比较大的话，选择复制算法的空间利用率会比较高，算法没有好坏，只有适不适合；

标记整理算法

标记整理算法在进行标记之后，将存活对象移动到一块，剩下的全部清理掉。这样就有碎片化带来的问题，也不像复制算法那样浪费空间；

分代收集算法

由于在垃圾回收时，会STW暂停用户线程，导致程序没响应，如果停顿时间过长，会导致服务宕机；所以堆空间过大会导致垃圾回收时间过长，所以将堆进行分代管理，分为年轻代和老年代；

当new对象时，会尝试将数据存储到Eden区，如果Eden区满了之后会触发YGC，年轻代采用复制算法，第一次将存活对象复制到survivor0区，第二次会将survivor0和Eden区存活的对象复制到survivor1区，就这样反复在survivor0和survivor1间复制。

当年轻代的存活对象存活时间较长时，导致年轻代剩余空间变小，YGC就会变得很频繁；针对这种情况，给每个存活对象设置存活年龄，每次YGC后未被回收将年龄+1，当年龄到达阈值时（默认15），将其迁移到年轻代中；

当老年代空间满了之后会触发FULL GC，此时会对年轻代和老年代进行垃圾回收，老年代的回收算法不同的垃圾回收器采用的机制不同；

总结

垃圾回收算法有多种，每种针对的场景不一样，没法说其好坏，只有综合业务场景，设备信息等因素挑选出适合程序的算法，现市面上垃圾回收器有多种就是针对不同场景而定制的。