为什么要有垃圾回收机制?

自动内存管理：垃圾回收机制使得内存的分配释放过程自动化，开发者不需要手动跟踪和释放不再使用的内存，减轻了开发工作量
避免内存泄漏：内存泄漏指程序中分配的内存空间无法被回收和重用，导致内存资源的浪费和耗尽，而垃圾回收机制可以自动检测和回收这些不再使用的内存，从而避免内存泄漏
解决内存碎片化：内存碎片化指内存空间的可用部分被分割成多个小块，无法满足大块内存的分配请求，垃圾回收机制可以通过整理和压缩内存空间，将分散的小块内存合并成更大的可用内存块，从而减少了内存碎片化问题
提高程序性能：垃圾回收机制虽然会引入额外的性能开销，但相比手动内存管理，它通过智能算法来判断哪些对象是可回收的，从而避免了不必要的内存分配和释放操作，可以更高效的管理内存资源，从而提高程序的整体性能
内存安全：垃圾回收机制可以检测和处理悬空引用和野指针等内存安全问题，它可以识别不再被引用的对象，并再必要时进行回收，避免了程序访问无效内存的风险

STW（Stop The World）问题

垃圾回收机制最大的问题就是会引入额外的空间+时间开销

空间上：额外消耗 CPU 和内存资源
时间上：STW 问题

STW 问题指程序运行到需要用 GC 释放内存的时候，可能会导致程序的响应变慢，反应到用户便可能存在明显的卡顿

总结：

总体来说，JVM 垃圾回收机制是 Java 语言的重要特性，它为开发者提供了方便、安全、高效的内存管理方式，减少了内存相关的错误和问题，其开发效率是大于运行效率的！

垃圾回收机制主要回收哪个内存区域?

GC 主要是针对堆进行释放回收
GC 以对象为基本单位进行回收

垃圾对象判断算法

引用计数算法

引用计数算法被 Python、PHP 所采用，非 Java 所采用的算法

具体思路：

每个对象都有一个关联的计数器，用于记录当前对象被其他对象引用的次数
每多一个引用指向该对象，计数器就 +1
每少一个引用指向该对象，计数器就 -1
当对象的计数器为 0 时，将被视为垃圾对象，可被垃圾回收器回收

缺点：

内存空间利用率低：对于小对象来说，可能一个计数器的所占内存比其本身还大
存在循环引用的问题

可达性分析算法

可达性分析算法为 Java 所采用的垃圾对象判断算法

具体思路：

根集确定（GC Roots）：垃圾回收器首先要确定根集的内容，其根集可为栈中引用的对象、方法区中类静态属性引用对象、方法区中常量引用的对象、本地方法栈中 Native 方法引用的对象

根集遍历：从根集中的每个对象开始，通过对象之间的引用关系，递归地遍历对象图。遍历过程中，将访问到的对象标记为"可达"

标记阶段：标记阶段是遍历过程中的核心步骤，通过对每个对象进行标记，将其标记为可达或不可达。已经标记为可达的对象说明它们仍然被根集或其他可达对象引用，而未标记的对象则被判定为垃圾对象

清除阶段：在标记阶段完成后，垃圾回收器会遍历整个堆内存，将未标记的对象进行清除，释放其占用的内存空间。清除后的内存空间可以被重新利用

优点：

解决循环引用：通过从根集出发，仅标记可达的对象，不可达的对象将被判断为垃圾，即使存在循环引用也能正确回收
高效性：可达性分析算法的效率较高，它只对可达对象进行标记，不需要扫描整个堆内存

垃圾对象回收算法

标记清除算法

基本步骤：

标记阶段：通过可达性分析算法，将可达的对象进行标记，未标记的对象则被标记为垃圾
清除阶段：垃圾回收器遍历整整个堆内存，将未标记的对象进行清除，清除后的内存空间可以被重新利用

缺点：

内存碎片化：标记清除算法会在清除阶段产生内存碎片，即被标记未垃圾袋对象所占用的内存空间，从而导致被释放的空闲空间是零散的不是连续的，可能会导致申请大一点连续内存空间的时候申请失败！

垃圾回收的停顿时间：在标记和清除过程中，垃圾回收器需要暂停应用程序的执行。这种停顿时间可能导致应用程序的响应性能下降，特别是当堆内存较大且垃圾对象较多时

复制算法

针对内存碎片问题，引入的算法

基本步骤：

标记阶段：通过可达性分析算法，将所有可达对象进行标记
复制阶段：在复制阶段，垃圾回收器将标记对象从 From区复制到 To区复制过程中，对象的存储地址发送变化，即对象被移动到 To 区
更新引用阶段：完成复制阶段后，需要更新所有指向被复制对象的引用，使其指向对象在 To区的新地址
交换空间：完成引用更新后，From区和 To区的角色互换，这样下一次的垃圾回收操作将在新的 To区进行

缺点：

内存开销：复制算法需要将存活对象复制到 To区，因此需要额外的内存空间来存放复制的对象，从而会增加内存的开销，尤其当存活对象较多时
复制操作的时间开销：复制算法需要将存活对象复制到 To区，这涉及对象的拷贝操作，可能会增加垃圾回收的时间开销。

标记整理算法

针对复制算法内存开销大，引入的算法

基本步骤：

标记阶段：通过可达性分析算法，将所有可达对象进行标记

整理拷贝阶段：垃圾回收器从堆的起始位置开始，依次复制所有活动的对象到堆的另一端，并按顺序排列。拷贝过程中，对象的存储地址发生变化

整理更新引用关系阶段：在拷贝阶段中，垃圾回收器会更新所有指向被复制对象的引用，使其指向对象在新位置的地址。

更新根集：在整理阶段完成后，垃圾回收器需要更新根集中的引用，使其指向对象在新位置的地址

空间回收：整理阶段完成后，垃圾回收器可以释放整理前的内存空间，从而减少内存碎片

缺点：

整理过程的时间开销：标记整理算法需要将存活对象整理并移动，这可能涉及对象的拷贝和引用更新操作，增加了垃圾回收的时间开销

停顿时间：在整理阶段，垃圾回收器需要暂停应用程序的执行。这种停顿时间可能影响应用程序的响应性能，特别是当堆内存较大且存活对象较多时

分代算法

总和上述三种算法，通过区域划分，实现不同区域使用不同的垃圾回收算法，从而提高垃圾回收的总体效率

经验规律:

大部分对象在其生命周期中熬不过一轮 GC，即很快成为垃圾，而被回收
一个对象能经过多轮 GC 而不被回收，说明该对象大概率还会长时间的继续存在下去

算法解释：

新生代：

新生代用于存放新创建的对象。通常采用复制算法作为垃圾回收策略。新生代被划分为两个区域：伊甸区和两个生存区。新创建的对象首先分配在伊甸区，当伊甸区满时，仍然存活的对象将被复制到一个生存区，然后在两个生存区之间进行复制和清理。经过多次复制后仍然存活的对象会被晋升到老年代

老年代：

老年代用于存放存活时间较长的对象。由于老年代的对象存活时间更长，GC 的频率相对较低，因此采用标记整理算法。老年代的垃圾回收相对较少频繁，因为大多数对象在新生代就被回收了

优点：

针对对象生命周期的优化：分代算法通过针对不同代的不同垃圾回收策略，针对对象的生命周期进行优化。新生代采用复制算法，可以迅速回收大部分短命对象，而老年代采用更成熟的垃圾回收算法，适应长寿命对象的特点。

减少垃圾回收的范围：由于大部分对象很快就变得不可达，将堆内存划分为代可以将垃圾回收的范围缩小到新生代，从而减少了垃圾回收的开销。

提高垃圾回收的效率：通过根据对象生命周期的特点采用不同的垃圾回收策略，分代算法可以提高垃圾回收的效率。新生代采用复制算法，具有高效的回收速度，而老年代采用更成熟的算法，可以更好地处理长寿命对象。

注意：若新创建的对象非常大，则直接进入老年代，因为一个大对象进行复制算法，其开销比较大，而且因为它是一个大对象，费很大的开销所创建出来的，很大可能是不会立即销毁的