0. 分代收集理论

分代假说

现在多数JVM GC都遵循分代收集（Generational Collection）理论，其中涉及三个经验性的分代假说：

1. 弱分代假说（Weak Generational Hypothesis）：绝大多说对象都是朝生夕灭的
   1. 对象创建先进入新生代（Young/Nursery），进行较为频繁、局限于新生代的Minor GC
2. 强分代假说（Strong Generational Hypothesis）：熬过越多次垃圾收集过程的对象，越难以消亡
   1. 对象经过几轮gc后进入老年代（Old/Tenured），进行次数相对少、局限于老年代的Major GC
3. 跨代引用假说（Intergenerational Reference Hypothesis）：跨代引用相对于同代引用来说占比极少
   1. 跨代引用：比如新生代对象可能被老年代所引用，所以Minor GC时需要在固定的GC Roots外，再额外增加老年代中的Roots来保证可达性分析的正确性（young引用old同理）。
   2. 以新生代被老年代引用为例，根据跨代引用假说，如果遍历整个老年代的引用关系来增加GC Roots，效率将会非常低，可以通过在新生代增加专门的数据结构（记忆集，Rememered），来标识跨代引用关系。比如，CMS和G1垃圾收集器都会通过写前屏障的方式，将跨代引用记录在卡表（可以看做一种记忆集）中。

分代GC定义

前面有提到Minor GC、Major GC之类的说法，其实就是不同分代中的GC行为，类似的定义包括：

• **部分收集（Partial GC）：**不完整收集整个Java堆的GC。又分为：
  • 新生代收集（Minor GC/Young GC）：目标是新生代的GC
  • 老年代收集（Major GC/Old GC）：目标是老年代的GC。目前只有CMS收集器会有只针对老年代的GC。
  • 混合收集（Mixed GC）：目标是整个新生代和部分老年代的GC。目前只有G1收集器会有Mixed GC。
• **整堆收集（Full GC）：**整个Java堆和方法区的GC。

1. 垃圾回收算法

1.1 标记清除（Mark-Sweep）算法

将垃圾回收分为标记和清除两个阶段：

1. 标记阶段：标记出所有活跃对象（或者标记死亡对象）
2. 清除阶段：回收未被标记为活跃的对象（或者标记死亡的对象）

优点

实现简单、速度快。后面的收集算法大多在此基础上改进得来的。

缺点

• 执行效率不稳定：标记、清除的执行效率随对象数增加而降低；
• 清除后可能造成内存碎片：如果new了一个大的对象，碎片化的内存没法使用，造成内存浪费。

1.2 标记复制算法

将内存分为两个区域：一个区域用于存储存活对象，一个保留区域

1. 标记处所有存活对象，移动到保留区域
2. 移动到保留区域的对象进行内存整理（避免碎片化）
3. 将原有区域整个清理掉，变成新的保留区域

现代的商用Java虚拟机大多采用改进的标记复制算法来进行新生代GC。

优点

效率很高，不会产生内存碎片

缺点

• 对象存活率较高时，需要很多复制操作，效率降低。比如老年代中，大部分对象存活周期都很长（前面提到过的强分代假说），所以老年代中一般不采用标记-复制算法。
• 保留区域与存活区域1:1（半区复制，Semispace Copying）的话，会有一半内存被浪费。

一些现代的垃圾收集器（ParNew等）中将新生代分为Eden区+2个Survive（Survivor）区（8:1:1，Appel式回收）解决内存浪费：new对象先分配到Eden中，将Eden与非保留区域的survivor1标记后，将存活对象移动到作为保留区域的Survivor2中，将其他区域（Eden与Survivor1）GC，survivor1成为新的保留区域。

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为什么是8:1:1？

大家都知道新生代对象的寿命大部分都很短，也就是弱分代假说中的“朝生夕灭”。IBM公司有研究对对象的“朝生夕灭”做了量化，即新生代对象中98%熬不过第一轮GC。因此完全没必要按照1:1分配新生代空间。

HotSpot虚拟机默认的Eden与Survivor比例是8:1，可以保证每次新生代可用内存空间为整个新生代的90%（Eden 80%+非保留区域survivor的10%）。

但可能存在多于10%对象存活的情况。因此，当一次Minor GC后，Survivor空间不足以容纳幸存的对象，就需要老年代作为保底。

1.3 标记整理算法

• 标记阶段：标记存活对象，清除垃圾对象。
• 整理阶段：内存整理，让存活对象向内存空间的一端移动。

优点

• 相比于标记-复制算法，内存使用效率高，吞吐量高；
• 同时也不会有标记-清除算法的内存碎片化问题。

缺点

• 消耗时间比较长，高并发场景可能影响系统性能

大家应该多少都听说过“Stop The World ”，也就是移动存活对象时（特别是老年代每次回收都有大量对象存活，需要大量移动操作），移动操作必须暂停用户应用程序。因此有时候老年代空间不足或内存碎片化过于严重（大对象内存申请不了），导致Full GC，就会面临STW的困境。如果想要减少STW的次数，可以适当增加新生代的比例，即大部分对象生命周期在新生代快速流转，可以适当减少老年代的STW。

标记-清除算法也要停顿用户线程，但是时间相对较短

2. 是否移动？

标记-清除算法跟其他两个算法最本质的区别，在于它没有移动操作，也因此存在内存碎片化的问题。当然，即使不移动，内存碎片化也不是没有解决办法，只能依赖更复杂的内存分配器和内存访问器来解决。但是内存访问是用户程序最频繁的操作之一，如果增加额外负担，会影响吞吐量。

可见：

• 移动对象：内存回收会更加复杂，GC停顿时间较长，但吞吐量会更划算；
• 不移动对象：内存分配时会更加复杂，GC停顿时间更短，但内存分配的额外操作会极大影响吞吐量。

因此，HotSpot虚拟机中，关注吞吐量的Parallel Scavenge收集器给予标记-整理算法，关注延迟的CMS（老年代）基于标记-清除算法（实际上CMS都会用，大多数时间标记-删除，等碎片化道影响大对象分配时，标记-整理一次）。

最新的ZGC和Shenandoah收集器使用读屏障是爱你整理过程和用户线程的并发执行