垃圾回收算法（Garbage Collection）深度解析
核心思想
- 垃圾回收核心目标：
- 定位存活对象 、回收死亡对象
- 可达性分析算法、空间复用优化
生死判定原理
- 可达性分析法（Reachability Analysis）
通过GC Roots（栈变量、静态变量、JNI引用等）构建引用链，未连接的对象视为垃圾
算法评价三维度
| 指标 | 定义 | 关键影响因素 |
|---|---|---|
| 吞吐量 | 用户代码执行时间占比 | GC频率、单次GC耗时 |
| 最大暂停时间 | 单次STW最长持续时间 | 内存整理算法选择、堆大小 |
| 堆使用效率 | 有效内存空间占比 | 算法内存管理机制（碎片化程度） |
黄金三角定律：三者无法同时最优，需根据场景权衡
（缓存系统追求高吞吐、实时系统优先低延迟、嵌入式设备需高内存效率）
经典算法矩阵
1. 标记-清除（Mark-Sweep）
算法流程：
优势：
- 内存利用率100%（不预留空间）
- 无对象迁移开销
缺陷：
- 内存碎片化（外部碎片）
- 双指针遍历内存的低效性
- "致命50%"现象（整体复制性能更好）
2. 复制算法（Copying）
半区复制原理：
// 伪代码示例
void collecting() {for (LiveObject obj : fromSpace) {copyTo(obj, toSpace); // 复制存活对象forwardPtr(obj); // 更新引用指针}swap(fromSpace, toSpace); // 空间角色互换
}
优势：
- 消除内存碎片
- 顺序分配的高效性（指针碰撞）
- 年轻代最佳选择（存活率<10%时高效）
缺陷：
- 内存利用率仅50%
- 不适合大对象场景
3. 标记Credit整理（Mark-Compact）
三步机制：
- 标记存活对象
- 计算对象迁移地址
- 滑动式整理（Sliding Compaction）
优势：
- 100%内存利用率
- 消除碎片问题
缺陷：
- 三次堆遍历的高时间成本
- 老年代整理的默认选择
分代式GC（Generational GC）
设计哲学
弱分代假说：绝大多数对象朝生夕灭
强分代假说：经历多次GC的对象更长寿
内存布局
新生代细节：
- 划分结构：Eden + Survivor*2（8:1:1）
- 回收机制：
- Minor GC触发条件：Eden区满
- 对象晋升阈值：-XX:MaxTenuringThreshold（默认15）
- HotSpot实现：Parallel Scavenge（复制算法）
老年代管理：
- Major GC触发条件：老年代空间不足
- 算法实现：
- CMS（Mark-Sweep）
- G1（局部复制+全局整理）
现代GC技术演进
- 增量式GC：允许GC与用户线程交替执行
- 并发标记：CMS/G1的并发标记阶段
- Region分区：G1/ZGC的内存管理单元
- 颜色指针：ZGC的元数据存储方案
- 读屏障：Shenandoah的并发处理技术
算法性能对比表
| 算法 | 时间效率 | 空间效率 | 碎片率 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| 标记-清除 | 中 | 高 | 高 | 老年代（CMS） |
| 复制算法 | 高 | 低 | 无 | 新生代 |
| 标记-整理 | 低 | 高 | 无 | 老年代（Serial） |
| 分代GC | 极高 | 中 | 混合 | 全堆管理 |
性能调优启示
-
新生代大小设置 → 在STW时间与GC频率间找平衡
-Xmn参数建议：老年代存活对象总量的1~1.5倍 -
空间分配担保机制：
JDK6之后HandlePromotionFailure策略优化 -
大对象直接分配老年代：
-XX:PretenureSizeThreshold参数控制
