什么是垃圾回收
程序运行会产生各种各种的数据，那么这些数据存在于内存当中，这些数据不可能是永久存在的，无效的资源对象需要进行垃圾回收，释放内存
不同的编程语言都有GC垃圾回收
java语言自带GC垃圾回收器，并且有JVM自动进行垃圾回收，程序员主要关注代码实现，不关注垃圾回收 System.gc();
C/C++语言当中，程序员new一个对象，相当于申请了一块内存，如果需要释放资源得手动通过delete关键字进行内存的释放
常用算法：
程序在运行过程中，会产生大量的内存垃圾（一些没有引用指向的内存对象都属于内存垃圾，因为这些对象已经无法访问，程序用不了它们了，
对程序而言它们已经死亡），为了确保程序运行时的性能，java虚拟机在程序运行的过程中不断地进行自动的垃圾回收（GC）。关于 JVM 的 GC 算法
主要有下面几种：
引用计数算法
在对象头处维护一个counter，每增加一次对该对象的引用计数器自加，如果对该对象的引用失联，则计数器自减。当counter为0时，表明该对象已经被
废弃，不处于存活状态。这种方式一方面无法区分软、虛、弱、强引用类别。另一方面，会造成死锁，假设两个对象相互引用始终无法释放counter，永远不
能GC。
可达性分析算法
通过一系列为GC Roots的对象作为起始点，从这些节点开始向下搜索，搜索所走过的路径称为引用链，当一个对象到GC Roots没有任何引用链相连时，
则证明该对象是不可用的。如果对象在进行可行性分析后发现没有与GC Roots相连的引用链，也不会理解死亡。它会暂时被标记上并且进行一次筛选，筛选
的条件是是否与必要执行finalize()方法。如果被判定有必要执行finaliza()方法，就会进入F-Queue队列中，并有一个虚拟机自动建立的、低优先级的线程去执
行它。稍后GC将对F-Queue中的对象进行第二次小规模标记。如果这时还是没有新的关联出现，那基本上就真的被回收了。
可达性分析算法是通过枚举根节点来实现的，最重要的问题是GC停顿。为了确保一致性(即所有对象之间的关系是确定下来的)而导致GC进行时必须进行停顿。
在HotSpot的中，使用OopMap的数据结构存储特定位置上的调试信息，存储栈上那个位置原来是什么东西，这个信息是在JIT编译时跟机器码一起产生的。因
为只有编译器知道源代码跟产生的代码的对应关系。 这样，GC在扫描时就可以得知这些信息了。这样做的目的是使HotSpot能够快速准确的完成GC Roots枚
举，以期望减少GC停顿所带来的影响。HotSpot没有在所有的指令生成OopMap，所以只是在“特定位置”记录这些信息，这些位置就是安全点。程序执行时并
非在所有的位置上都能停顿下来GC，只有在到达安全点时才能暂停。安全点选取基本上是以“是否让程序长时间执行的特征”选定。此外，HotSpot虚拟机在安
全点的基础上还增加了安全区域的概念，安全区域是安全点的扩展。在一段安全区域中能够实现安全点不能达成的效果。
标记清除法（Mark-Sweep）
算法思想：
为每个对象存储一个标记位，记录对象的状态（活着或是死亡）。分为两个阶段，一个是标记阶段，这个阶段内，为每个对象更新标记位，检查对象
是否死亡；第二个阶段是清除阶段，该阶段对死亡的对象进行清除，执行 GC 操作。
优点
最大的优点是，相比于引用计数法，标记—清除算法中每个活着的对象的引用只需要找到一个即可，找到一个就可以判断它为活的。 此外，这个算法相比于引用计数法更全面，在指针操作上也没有太多的花销。更重要的是，这个算法并不移动对象的位置（后面俩算法涉及到移动位置的问题）。
缺点
很长的幽灵时间，判断对象已经死亡，消耗了很多时间，这样从对象死亡到对象被回收之间的时间过长。 每个活着的对象都要在标记阶段遍历一遍；所有对象都要在清除阶段扫描一遍，因此算法复杂度较高。
没有移动对象，导致可能出现很多碎片空间无法利用的情况。
如下图所示：
标记压缩算法
标记压缩算法可以解决标记清除算法的内存碎片问题。
其算法可以看作三步：
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-
标记垃圾对象
-
清除垃圾对象
-
内存碎片整理
-
其过程如下：
首先标记除垃圾对象（黄色）
清除垃圾对象
内存碎片整理
复制算法
算法思想
该算法将内存平均分成两部分，然后每次只使用其中的一部分，当这部分内存满的时候，将内存中所有存活的对象复制到另一个内存中，然后将之前的内存清空，只使用这部分内存，循环下去。注意：
这个算法与标记-整理算法的区别在于，该算法不是在同一个区域复制，而是将所有存活的对象复制到另一个区域内。优点
实现简单不产生内存碎片
缺点
每次运行，总有一半内存是空的，导致可使用的内存空间只有原来的一半分代算法
分代算法基于复制算法和标记压缩算法。
首先，标记清除算法、复制算法、标记压缩算法都有各自的缺点，如果单独用其中某一算法来做GC，会有很大的问题。
例如，标记清除算法会产生大量的内存碎片，复制算法会损失一半的内存，标记压缩算法的碎片整理会造成较大的消耗。
其次，复制算法和标记压缩算法都有各自适合的使用场景。
复制算法适用于每次回收时，存活对象少的场景，这样就会减少复制量。
标记压缩算法适用于回收时，存活对象多的场景，这样就会减少内存碎片的产生，碎片整理的代价就会小很多。
分代算法将内存区域分为两部分：新生代和老年代。
根据新生代和老年代中对象的不同特点，使用不同的GC算法。
新生代对象的特点是：创建出来没多久就可以被回收（例如虚拟机栈中创建的对象，方法出栈就会销毁）。也就是说，每次回收时，大部分是垃圾对象，所以新生代适用于复制算法。
老年代的特点是：经过多次GC，依然存活。也就是说，每次GC时，大部分是存活对象，所以老年代适用于标记压缩算法。
新生代分为eden区、from区、to区，老年代是一整块内存空间，如下所示：
分代算法执行过程
首先简述一下新生代GC的整个过程（老年代GC会在下面介绍）：新创建的对象总是在eden区中出生，当eden区满时，
会触发Minor GC，此时会将eden区中的存活对象复制到from和to中一个没有被使用的空间中，假设是to区（正在被使用的from区
中的存活对象也会被复制到to区中）。
有几种情况，对象会晋升到老年代：
超大对象会直接进入到老年代（受虚拟机参数-XX:PretenureSizeThreshold参数影响，默认值0，即不开启，单位为Byte，例
如：3145728=3M，那么超过3M的对象，会直接晋升老年代）
如果to区已满，多出来的对象也会直接晋升老年代
复制15次(15岁)后，依然存活的对象，也会进入老年代
此时eden区和from区都是垃圾对象，可以直接清除。