Java虚拟机-垃圾回收算法

概念

垃圾？

Java 和 C++语言的区别，就在于垃圾收集技术和内存动态分配上，C++语言没有垃圾收集技术，需要程序员手动的收集。

什么是垃圾？

垃圾是指在运行程序中没有任何指针指向的对象，这个对象就是需要被回收的垃圾。

如果不及时对内存中的垃圾进行清理，那么，这些垃圾对象所占的内存空间会一直保留到应用程序结束，被保留的空间无法被其他对象使用。甚至可能导致内存溢出。

System.gc() 的理解

在默认情况下，通过 System.gc()者 Runtime.getRuntime().gc() 的调用，会显式触发 Full GC，同时对老年代和新生代进行回收，尝试释放被丢弃对象占用的内存。

然而 System.gc()调用附带一个免责声明，无法保证对垃圾收集器的调用(不能确保立即生效)

JVM 实现者可以通过 System.gc() 调用来决定 JVM 的 GC 行为。而一般情况下，垃圾回收应该是自动进行的，无须手动触发，否则就太过于麻烦了。在一些特殊情况下，如我们正在编写一个性能基准，我们可以在运行之间调用 System.gc()

内存溢出

Javadoc 中对 OutofMemoryError 的解释是，没有空闲内存，并且垃圾收集器也无法提供更多内存。

内存溢出（OOM）原因分析

首先说没有空闲内存的情况：说明 Java 虚拟机的堆内存不够。原因有二：
Java 虚拟机的堆内存设置不够。
比如：可能存在内存泄漏问题；也很有可能就是堆的大小不合理，比如我们要处理比较可观的数据量，但是没有显式指定 JVM 堆大小或者指定数值偏小。我们可以通过参数-Xms 、-Xmx 来调整。

代码中创建了大量大对象，并且长时间不能被垃圾收集器收集（存在被引用）
对于老版本的 Oracle JDK，因为永久代的大小是有限的，并且 JVM 对永久代垃圾回收（如，常量池回收、卸载不再需要的类型）非常不积极，所以当我们不断添加新类型的时候，永久代出现 OutOfMemoryError 也非常多见。尤其是在运行时存在大量动态类型生成的场合；类似 intern 字符串缓存占用太多空间，也会导致 OOM 问题。对应的异常信息，会标记出来和永久代相关：“java.lang.OutOfMemoryError:PermGen space”。

随着元数据区的引入，方法区内存已经不再那么窘迫，所以相应的 OOM 有所改观，出现 OOM，异常信息则变成了：“java.lang.OutofMemoryError:Metaspace”。直接内存不足，也会导致 OOM。
这里面隐含着一层意思是，在抛出 OutofMemoryError 之前，通常垃圾收集器会被触发，尽其所能去清理出空间。

当然，也不是在任何情况下垃圾收集器都会被触发的
比如，我们去分配一个超大对象，类似一个超大数组超过堆的最大值，JVM 可以判断出垃圾收集并不能解决这个问题，所以直接抛出 OutofMemoryError。

内存泄漏（leak）

也称作“存储渗漏”。严格来说，只有对象不会再被程序用到了，但是 GC 又不能回收他们的情况，才叫内存泄漏。

但实际情况很多时候一些不太好的实践（或疏忽）会导致对象的生命周期变得很长甚至导致 OOM，也可以叫做宽泛意义上的“内存泄漏”。

尽管内存泄漏并不会立刻引起程序崩溃，但是一旦发生内存泄漏，程序中的可用内存就会被逐步蚕食，直至耗尽所有内存，最终出现 OutofMemory 异常，导致程序崩溃。

单例模式
单例的生命周期和应用程序是一样长的，所以在单例程序中，如果持有对外部对象的引用的话，那么这个外部对象是不能被回收的，则会导致内存泄漏的产生。

一些提供 close()的资源未关闭导致内存泄漏
数据库连接 dataSourse.getConnection()，网络连接 socket 和 io 连接必须手动 close，否则是不能被回收的。

Stop the World

Stop-the-World，简称 STW，指的是 GC 事件发生过程中，会产生应用程序的停顿。停顿产生时整个应用程序线程都会被暂停，没有任何响应，有点像卡死的感觉，这个停顿称为 STW。

可达性分析算法中枚举根节点（GC Roots）会导致所有 Java 执行线程停顿，为什么需要停顿所有 Java 执行线程呢？

分析工作必须在一个能确保一致性的快照中进行
一致性指整个分析期间整个执行系统看起来像被冻结在某个时间点上
如果出现分析过程中对象引用关系还在不断变化，则分析结果的准确性无法保证

被 STW 中断的应用程序线程会在完成 GC 之后恢复，频繁中断会让用户感觉像是网速不快造成电影卡带一样，所以我们需要减少 STW 的发生。

STW 事件和采用哪款 GC 无关，所有的 GC 都有这个事件。

哪怕是 G1 也不能完全避免 Stop-the-world 情况发生，只能说垃圾回收器越来越优秀，回收效率越来越高，尽可能地缩短了暂停时间。

STW 是 JVM 在后台自动发起和自动完成的。在用户不可见的情况下，把用户正常的工作线程全部停掉。

开发中不要用 System.gc() ，这会导致 Stop-the-World 的发生。

安全点（Safepoint）

程序执行时并非在所有地方都能停顿下来开始 GC，只有在特定的位置才能停顿下来开始 GC，这些位置称为“安全点（Safepoint）”。

Safe Point 的选择很重要，如果太少可能导致 GC 等待的时间太长，如果太频繁可能导致运行时的性能问题。大部分指令的执行时间都非常短暂，通常会根据“是否具有让程序长时间执行的特征”为标准。比如：选择一些执行时间较长的指令作为 Safe Point，如方法调用、循环跳转和异常跳转等。

如何在 GC 发生时，检查所有线程都跑到最近的安全点停顿下来呢？

抢先式中断：（目前没有虚拟机采用了）首先中断所有线程。如果还有线程不在安全点，就恢复线程，让线程跑到安全点。

主动式中断：设置一个中断标志，各个线程运行到 Safe Point 的时候主动轮询这个标志，如果中断标志为真，则将自己进行中断挂起。

安全区域（Safe Region）

Safepoint 机制保证了程序执行时，在不太长的时间内就会遇到可进入 GC 的 Safepoint。但是，程序“不执行”的时候呢？

例如线程处于 Sleep 状态或 Blocked 状态，这时候线程无法响应 JVM 的中断请求，JVM 也不太可能等待线程被唤醒。对于这种情况，就需要安全区域（Safe Region）来解决。
安全区域是指在一段代码片段中，对象的引用关系不会发生变化，在这个区域中的任何位置开始 GC 都是安全的。我们也可以把 Safe Region 看做是被扩展了的 Safepoint。

安全区域的执行流程

当线程运行到 Safe Region 的代码时，首先标识已经进入了 Safe Region，如果这段时间内发生 GC，JVM 会忽略标识为 Safe Region 状态的线程（开始 GC）
当线程即将离开 Safe Region 时，会检查 JVM 是否已经完成根节点枚举（即 GC Roots 的枚举），如果完成了，则继续运行用户线程，否则线程必须等待直到收到可以安全离开 Safe Region 的信号为止；

引用

我们希望能描述这样一类对象：当内存空间还足够时，则能保留在内存中；如果内存空间在进行垃圾收集后还是很紧张，则可以抛弃这些对象。

强引用、软引用、弱引用、虚引用有什么区别？具体使用场景是什么？

在 JDK1.2 版之后，Java 对引用的概念进行了扩充，将引用分为：

强引用（Strong Reference）
软引用（Soft Reference）
弱引用（Weak Reference）
虚引用（Phantom Reference）
这 4 种引用强度依次逐渐减弱。除强引用外，其他 3 种引用均可以在 java.lang.ref 包中找到它们的身影。如下图，显示了这 3 种引用类型对应的类，开发人员可以在应用程序中直接使用它们。

Reference 子类中只有终结器引用是包内可见的，其他 3 种引用类型均为 public，可以在应用程序中直接使用。

强引用（StrongReference）：最传统的“引用”的定义，是指在程序代码之中普遍存在的引用赋值，即类似“object obj=new Object()”这种引用关系。无论任何情况下，只要强引用关系还存在，垃圾收集器就永远不会回收掉被引用的对象。

软引用（SoftReference）：在系统将要发生内存溢出之前，将会把这些对象列入回收范围之中进行第二次回收。如果这次回收后还没有足够的内存，才会抛出内存溢出异常。

弱引用（WeakReference）：被弱引用关联的对象只能生存到下一次垃圾收集之前。当垃圾收集器工作时，无论内存空间是否足够，都会回收掉被弱引用关联的对象。

虚引用（PhantomReference）：一个对象是否有虚引用的存在，完全不会对其生存时间构成影响，也无法通过虚引用来获得一个对象的实例。为一个对象设置虚引用关联的唯一目的就是能在这个对象被收集器回收时收到一个系统通知。

再谈引用：强引用

在 Java 程序中，最常见的引用类型是强引用（普通系统 99%以上都是强引用），也就是我们最常见的普通对象引用，也是默认的引用类型。

当在 Java 语言中使用 new 操作符创建一个新的对象，并将其赋值给一个变量的时候，这个变量就成为指向该对象的一个强引用。

只要强引用的对象是可触及的，垃圾收集器就永远不会回收掉被引用的对象。只要强引用的对象是可达的，jvm 宁可报 OOM，也不会回收强引用。

对于一个普通的对象，如果没有其他的引用关系，只要超过了引用的作用域或者显式地将相应（强）引用赋值为 null，就是可以当做垃圾被收集了，当然具体回收时机还是要看垃圾收集策略。

相对的，软引用、弱引用和虚引用的对象是软可触及、弱可触及和虚可触及的，在一定条件下，都是可以被回收的。所以，强引用是造成 Java 内存泄漏的主要原因之一。

强引用具备以下特点：

强引用可以直接访问目标对象。
强引用所指向的对象在任何时候都不会被系统回收，虚拟机宁愿抛出 OOM 异常，也不会回收强引用所指向对象。
强引用可能导致内存泄漏。

再谈引用：软引用
软引用（Soft Reference）：内存不足即回收

软引用是用来描述一些还有用，但非必需的对象。只被软引用关联着的对象，在系统将要发生内存溢出异常前，会把这些对象列进回收范围之中进行第二次回收，如果这次回收还没有足够的内存，才会抛出内存溢出异常。注意，这里的第一次回收是不可达的对象

软引用通常用来实现内存敏感的缓存。比如：高速缓存就有用到软引用。如果还有空闲内存，就可以暂时保留缓存，当内存不足时清理掉，这样就保证了使用缓存的同时，不会耗尽内存。

垃圾回收器在某个时刻决定回收软可达的对象的时候，会清理软引用，并可选地把引用存放到一个引用队列（Reference Queue）。

类似弱引用，只不过 Java 虚拟机会尽量让软引用的存活时间长一些，迫不得已才清理。

一句话概括：当内存足够时，不会回收软引用可达的对象。内存不够时，会回收软引用的可达对象

再谈引用：弱引用
弱引用（Weak Reference）发现即回收

弱引用也是用来描述那些非必需对象，只被弱引用关联的对象只能生存到下一次垃圾收集发生为止。在系统 GC 时，只要发现弱引用，不管系统堆空间使用是否充足，都会回收掉只被弱引用关联的对象。

但是，由于垃圾回收器的线程通常优先级很低，因此，并不一定能很快地发现持有弱引用的对象。在这种情况下，弱引用对象可以存在较长的时间。

弱引用和软引用一样，在构造弱引用时，也可以指定一个引用队列，当弱引用对象被回收时，就会加入指定的引用队列，通过这个队列可以跟踪对象的回收情况。

软引用、弱引用都非常适合来保存那些可有可无的缓存数据。如果这么做，当系统内存不足时，这些缓存数据会被回收，不会导致内存溢出。而当内存资源充足时，这些缓存数据又可以存在相当长的时间，从而起到加速系统的作用。

在 JDK1.2 版之后提供了 WeakReference 类来实现弱引用

弱引用对象与软引用对象的最大不同就在于，当 GC 在进行回收时，需要通过算法检查是否回收软引用对象，而对于弱引用对象，GC 总是进行回收。弱引用对象更容易、更快被 GC 回收。

WeakHashMap？弱引用！

再谈引用：虚引用
虚引用（Phantom Reference）：对象回收跟踪

也称为“幽灵引用”或者“幻影引用”，是所有引用类型中最弱的一个

一个对象是否有虚引用的存在，完全不会决定对象的生命周期。如果一个对象仅持有虚引用，那么它和没有引用几乎是一样的，随时都可能被垃圾回收器回收。

它不能单独使用，也无法通过虚引用来获取被引用的对象。当试图通过虚引用的 get()方法取得对象时，总是 null 。即通过虚引用无法获取到我们的数据

为一个对象设置虚引用关联的唯一目的在于跟踪垃圾回收过程。比如：能在这个对象被收集器回收时收到一个系统通知。

虚引用必须和引用队列一起使用。虚引用在创建时必须提供一个引用队列作为参数。当垃圾回收器准备回收一个对象时，如果发现它还有虚引用，就会在回收对象后，将这个虚引用加入引用队列，以通知应用程序对象的回收情况。

由于虚引用可以跟踪对象的回收时间，因此，也可以将一些资源释放操作放置在虚引用中执行和记录。

在 JDK1.2 版之后提供了 PhantomReference 类来实现虚引用。

标记阶段

标记阶段的目的
垃圾标记阶段：主要是为了判断对象是否存活

在堆里存放着几乎所有的 Java 对象实例，在 GC 执行垃圾回收之前，首先需要区分出内存中哪些是存活对象，哪些是已经死亡的对象。只有被标记为己经死亡的对象，GC 才会在执行垃圾回收时，释放掉其所占用的内存空间，因此这个过程我们可以称为垃圾标记阶段。
那么在 JVM 中究竟是如何标记一个死亡对象呢？简单来说，当一个对象已经不再被任何的存活对象继续引用时，就可以宣判为已经死亡。

引用计数法

引用计数算法（Reference Counting）比较简单，对每个对象保存一个整型的引用计数器属性。用于记录对象被引用的情况。

对于一个对象 A，只要有任何一个对象引用了 A，则 A 的引用计数器就加 1；当引用失效时，引用计数器就减 1。只要对象 A 的引用计数器的值为 0，即表示对象 A 不可能再被使用，可进行回收。
优点：实现简单，垃圾对象便于辨识；判定效率高，回收没有延迟性。

缺点：
它需要单独的字段存储计数器，这样的做法增加了存储空间的开销。
每次赋值都需要更新计数器，伴随着加法和减法操作，这增加了时间开销。
引用计数器有一个严重的问题，即无法处理循环引用的情况。这是一条致命缺陷，导致在 Java 的垃圾回收器中没有使用这类算法。

当 p 的指针断开的时候，内部的引用形成一个循环，计数器都还算 1，无法被回收，这就是循环引用，从而造成内存泄漏。

小结：

引用计数算法，是很多语言的资源回收选择，例如因人工智能而更加火热的 Python，它更是同时支持引用计数和垃圾收集机制。
具体哪种最优是要看场景的，业界有大规模实践中仅保留引用计数机制，以提高吞吐量的尝试。
Java 并没有选择引用计数，是因为其存在一个基本的难题，也就是很难处理循环引用关系。

Python 如何解决循环引用？
手动解除：很好理解，就是在合适的时机，解除引用关系。
使用弱引用 weakref，weakref 是 Python 提供的标准库，旨在解决循环引用。

可达性分析法

可达性分析算法：也可以称为根搜索算法、追踪性垃圾收集

相对于引用计数算法而言，可达性分析算法不仅同样具备实现简单和执行高效等特点，更重要的是该算法可以有效地解决在引用计数算法中循环引用的问题，防止内存泄漏的发生。
相较于引用计数算法，这里的可达性分析就是 Java、C#选择的。这种类型的垃圾收集通常也叫作追踪性垃圾收集（Tracing Garbage Collection）

其基本思路如下：

可达性分析算法是以根对象集合（GCRoots）为起始点，按照从上至下的方式搜索被根对象集合所连接的目标对象是否可达。
使用可达性分析算法后，内存中的存活对象都会被根对象集合直接或间接连接着，搜索所走过的路径称为引用链（Reference Chain）
如果目标对象没有任何引用链相连，则是不可达的，就意味着该对象己经死亡，可以标记为垃圾对象。
在可达性分析算法中，只有能够被根对象集合直接或者间接连接的对象才是存活对象。

堆空间的周边，比如：虚拟机栈、本地方法栈、方法区、字符串常量池等地方对堆空间进行引用的，都可以作为 GC Roots 进行可达性分析。

GCroots 可以是什么？

1，虚拟机栈中引用的对象：各个线程被调用方法中使用的参数局部变量。
2，本地方法中引用的对象。
3，静态属性的对象
4，常量池里的引用
5，被 sychronized 持有的对象
6，系统内部的引用，异常的类等等。

除了这些固定的 GC Roots 集合以外，根据用户所选用的垃圾收集器以及当前回收的内存区域不同，还可以有其他对象“临时性”地加入，共同构成完整 GC Roots 集合。比如：分代收集和局部回收（PartialGC）。

如果只针对 Java 堆中的某一块区域进行垃圾回收（比如：典型的只针对新生代），必须考虑到内存区域是虚拟机自己的实现细节，更不是孤立封闭的，这个区域的对象完全有可能被其他区域的对象所引用，这时候就需要一并将关联的区域对象也加入 GC Roots 集合中去考虑，才能保证可达性分析的准确性。

如果要使用可达性分析算法来判断内存是否可回收，那么分析工作必须在一个能保障一致性的快照中进行。这点不满足的话分析结果的准确性就无法保证。

这点也是导致 GC 进行时必须“Stop The World”的一个重要原因。即使是号称（几乎）不会发生停顿的 CMS 收集器中，枚举根节点时也是必须要停顿的。

对象的 finalization 机制

finalize() 方法机制
对象销毁前的回调函数：finalize()

Java 语言提供了对象终止（finalization）机制来允许开发人员提供对象被销毁之前的自定义处理逻辑。

当垃圾回收器发现没有引用指向一个对象，即：垃圾回收此对象之前，总会先调用这个对象的 finalize()方法。

finalize() 方法允许在子类中被重写，用于在对象被回收时进行资源释放。通常在这个方法中进行一些资源释放和清理的工作，比如关闭文件、套接字和数据库连接等。

Object 类中 finalize() 源码
// 等待被重写
protected void finalize() throws Throwable { }

永远不要主动调用某个对象的 finalize()方法，应该交给垃圾回收机制调用。理由包括下面三点：
在 finalize()时可能会导致对象复活。
finalize()方法的执行时间是没有保障的，它完全由 GC 线程决定，极端情况下，若不发生 GC，则 finalize()方法将没有执行机会。
一个糟糕的 finalize()会严重影响 GC 的性能。比如 finalize 是个死循环

从功能上来说，finalize()方法与 C++中的析构函数比较相似，但是 Java 采用的是基于垃圾回收器的自动内存管理机制，所以 finalize()方法在本质上不同于 C++中的析构函数。
finalize()方法对应了一个 finalize 线程，因为优先级比较低，即使主动调用该方法，也不会因此就直接进行回收

由于 finalize()方法的存在，虚拟机中的对象一般处于三种可能的状态。

如果从所有的根节点都无法访问到某个对象，说明对象己经不再使用了。一般来说，此对象需要被回收。但事实上，也并非是“非死不可”的，这时候它们暂时处于“缓刑”阶段。一个无法触及的对象有可能在某一个条件下“复活”自己，如果这样，那么对它立即进行回收就是不合理的。为此，定义虚拟机中的对象可能的三种状态。如下：
可触及的：从根节点开始，可以到达这个对象。
可复活的：对象的所有引用都被释放，但是对象有可能在 finalize()中复活。
不可触及的：对象的 finalize()被调用，并且没有复活，那么就会进入不可触及状态。不可触及的对象不可能被复活，因为 finalize()只会被调用一次。

以上 3 种状态中，是由于 finalize()方法的存在，进行的区分。只有在对象不可触及时才可以被回收。

具体过程

判定一个对象 objA 是否可回收，至少要经历两次标记过程：

如果对象 objA 到 GC Roots 没有引用链，则进行第一次标记。

进行筛选，判断此对象是否有必要执行 finalize()方法
如果对象 objA 没有重写 finalize()方法，或者 finalize()方法已经被虚拟机调用过，则虚拟机视为“没有必要执行”，objA 被判定为不可触及的。

如果对象 objA 重写了 finalize()方法，且还未执行过，那么 objA 会被插入到F-Queue 队列中，由一个虚拟机自动创建的、低优先级的 Finalizer 线程触发其 finalize()方法执行。

finalize()方法是对象逃脱死亡的最后机会，稍后 GC 会对 F-Queue 队列中的对象进行第二次标记。如果 objA 在 finalize()方法中与引用链上的任何一个对象建立了联系，那么在第二次标记时，objA 会被移出“即将回收”集合。之后，对象会再次出现没有引用存在的情况。在这个情况下，finalize()方法不会被再次调用，对象会直接变成不可触及的状态，也就是说，一个对象的 finalize()方法只会被调用一次。

清除阶段

标记清除

执行过程
当堆中的有效内存空间（available memory）被耗尽的时候，就会停止整个程序（也被称为 stop the world），然后进行两项工作，第一项则是标记，第二项则是清除

标记：Collector 从引用根节点开始遍历，标记所有被引用的对象。一般是在对象的 Header 中记录为可达对象。
标记的是被引用的对象，也就是可达对象，并非标记的是即将被清除的垃圾对象

清除：Collector 对堆内存从头到尾进行线性的遍历，如果发现某个对象在其 Header 中没有标记为可达对象，则将其回收

标记-清除算法的缺点

标记清除算法的效率不算高
在进行 GC 的时候，需要停止整个应用程序，用户体验较差（stw）
这种方式清理出来的空闲内存是不连续的，产生内碎片，需要维护一个空闲列表

何为清除？

这里所谓的清除并不是真的置空，而是把需要清除的对象地址保存在空闲的地址列表里。下次有新对象需要加载时，判断垃圾的位置空间是否够，如果够，就存放（也就是覆盖原有的地址）。

关于空闲列表是在为对象分配内存的时候：
如果内存规整，采用指针碰撞的方式进行内存分配
如果内存不规整，虚拟机需要维护一个空闲列表采用空闲列表分配内存

复制算法

将活着的内存空间分为两块，每次只使用其中一块，在垃圾回收时将正在使用的内存中的存活对象复制到未被使用的内存块中，之后清除正在使用的内存块中的所有对象，交换两个内存的角色，最后完成垃圾回收。

新生代里面就用到了复制算法，Eden 区和 S0 区存活对象整体复制到 S1 区。

优点

没有标记和清除过程，实现简单，运行高效
复制过去以后保证空间的连续性，不会出现“碎片”问题。

缺点

此算法的缺点也是很明显的，就是需要两倍的内存空间。
对于 G1 这种分拆成为大量 region 的 GC，复制而不是移动，意味着 GC 需要维护 region 之间对象引用关系，不管是内存占用或者时间开销也不小

特别：
如果系统中的垃圾对象很多，复制算法需要复制的存活对象数量太大，效率变低。

在新生代，对象，朝生夕死，一次通常可以回收 70% - 99% 的内存空间。回收性价比很高。所以现在的商业虚拟机都是用这种收集算法回收新生代。

标记压缩

标记-压缩（或标记-整理、Mark - Compact）算法

复制算法的高效性是建立在存活对象少、垃圾对象多的前提下的。这种情况在新生代经常发生，但是在老年代，更常见的情况是大部分对象都是存活对象。如果依然使用复制算法，由于存活对象较多，复制的成本也将很高。

标记-清除算法的确可以应用在老年代中，但是该算法不仅执行效率低下，而且在执行完内存回收后还会产生内存碎片，所以 JVM 的设计者需要在此基础之上进行改进。标记-压缩（Mark-Compact）算法由此诞生。

执行过程
第一阶段和标记清除算法一样，从根节点开始标记所有被引用对象
第二阶段将所有的存活对象压缩到内存的一端，按顺序排放。之后，清理边界外所有的空间。

标记-压缩算法与标记-清除算法的比较

标记-压缩算法的最终效果等同于标记-清除算法执行完成后，再进行一次内存碎片整理，因此，也可以把它称为标记-清除-压缩（Mark-Sweep-Compact）算法。

二者的本质差异在于标记-清除算法是一种非移动式的回收算法，标记-压缩是移动式的。是否移动回收后的存活对象是一项优缺点并存的风险决策。

可以看到，标记的存活对象将会被整理，按照内存地址依次排列，而未被标记的内存会被清理掉。如此一来，当我们需要给新对象分配内存时，JVM 只需要持有一个内存的起始地址即可，这比维护一个空闲列表显然少了许多开销。

优点

消除了标记-清除算法当中，内存区域分散的缺点，我们需要给新对象分配内存时，JVM 只需要持有一个内存的起始地址即可。
消除了复制算法当中，内存减半的高额代价。

缺点

从效率上来说，标记-整理算法要低于复制算法。
移动对象的同时，如果对象被其他对象引用，则还需要调整引用的地址（因为 HotSpot 虚拟机采用的不是句柄池的方式，而是直接指针）
移动过程中，需要全程暂停用户应用程序。即：STW

分带收集算法

前面所有这些算法中，并没有一种算法可以完全替代其他算法，它们都具有自己独特的优势和特点。分代收集算法应运而生。

分代收集算法，是基于这样一个事实：不同的对象的生命周期是不一样的。因此，不同生命周期的对象可以采取不同的收集方式，以便提高回收效率。一般是把 Java 堆分为新生代和老年代，这样就可以根据各个年代的特点使用不同的回收算法，以提高垃圾回收的效率。

在 Java 程序运行的过程中，会产生大量的对象，其中有些对象是与业务信息相关:
比如 Http 请求中的 Session 对象、线程、Socket 连接，这类对象跟业务直接挂钩，因此生命周期比较长。

但是还有一些对象，主要是程序运行过程中生成的临时变量，这些对象生命周期会比较短，比如：String 对象，由于其不变类的特性，系统会产生大量的这些对象，有些对象甚至只用一次即可回收。
目前几乎所有的 GC 都采用分代收集算法 执行垃圾回收的

在 HotSpot 中，基于分代的概念，GC 所使用的内存回收算法必须结合年轻代和老年代各自的特点。

年轻代（Young Gen）
年轻代特点：区域相对老年代较小，对象生命周期短、存活率低，回收频繁。
这种情况复制算法的回收整理，速度是最快的。复制算法的效率只和当前存活对象大小有关，因此很适用于年轻代的回收。而复制算法内存利用率不高的问题，通过 hotspot 中的两个 survivor 的设计得到缓解。

老年代（Tenured Gen）
老年代特点：区域较大，对象生命周期长、存活率高，回收不及年轻代频繁。
这种情况存在大量存活率高的对象，复制算法明显变得不合适。一般是由标记-清除或者是标记-清除与标记-整理的混合实现。

Mark 阶段的开销与存活对象的数量成正比。（遍历所有对象）
Sweep 阶段的开销与所管理区域的大小成正相关。
Compact 阶段的开销与存活对象的数量成正比。

以 HotSpot 中的CMS 回收器为例，CMS 是基于 Mark-Sweep 实现的，对于对象的回收效率很高。对于碎片问题，CMS 采用基于Mark-Compact 算法的 Serial Old 回收器作为补偿措施：当内存回收不佳（碎片导致的 Concurrent Mode Failure 时），将采用 Serial Old 执行 Full GC 以达到对老年代内存的整理。

分代的思想被现有的虚拟机广泛使用。几乎所有的垃圾回收器都区分新生代和老年代。

增量收集算法

如果一次性将所有的垃圾进行处理，需要造成系统长时间的停顿，那么就可以让垃圾收集线程和应用程序线程交替执行。每次，垃圾收集线程只收集一小片区域的内存空间，接着切换到应用程序线程。依次反复，直到垃圾收集完成。

总的来说，增量收集算法的基础仍是传统的标记-清除和复制算法。增量收集算法通过对线程间冲突的妥善处理，允许垃圾收集线程以分阶段的方式完成标记、清理或复制工作

增量收集算法的缺点
使用这种方式，由于在垃圾回收过程中，间断性地还执行了应用程序代码，所以能减少系统的停顿时间。但是，因为线程切换和上下文转换的消耗，会使得垃圾回收的总体成本上升，造成系统吞吐量的下降。

分区算法

主要针对 G1 收集器来说的

一般来说，在相同条件下，堆空间越大，一次 GC 时所需要的时间就越长，有关 GC 产生的停顿也越长。为了更好地控制 GC 产生的停顿时间，将一块大的内存区域分割成多个小块，根据目标的停顿时间，每次合理地回收若干个小区间，而不是整个堆空间，从而减少一次 GC 所产生的停顿。

分代算法将按照对象的生命周期长短划分成两个部分，分区算法将整个堆空间划分成连续的不同小区间。每一个小区间都独立使用，独立回收。这种算法的好处是可以控制一次回收多少个小区间。