什么是GC
GC就是垃圾回收。
垃圾是指在运行程序中没有任何指针指向的对象。
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。
除了释放没用的对象，垃圾回收也可以清除内存里的记录碎片。碎片整理将所占用的堆内存移到堆的一端，以便JVM将整理出的内存分配给新的对象。
随着应用程序的业务越来越大、复杂、用户越来越多，没有GC就无法保证应用程序的正常化。而经常造成STW的GC又跟不上实际的需求，所以才会不断地尝试对GC进行优化。
垃圾标记阶段算法
在进行垃圾回收前，我们需要区分出内存中哪些是存活对象，哪些是垃圾。这个阶段我们称为垃圾标记阶段
判断对象存活一般有两种方式：引用计数算法和可达性分析算法
引用计数算法
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、垃圾对象便于辨别、判定效率高、回收没有延迟性。
缺点：
- 需要单独的字段存储计数器，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，无法处理循环引用的情况。这是致命缺陷，导致java垃圾回收器中没有使用这类算法
可达性分析算法
可达性算法同样简单和高效，并且能够解决引用计数算法中循环引用的问题。这类垃圾收集通常也叫作追踪性垃圾收集（Tracing Garbage Collection）
基本思路
- 可达性分析算法是以根对象集合（GC Roots）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，就意味着该对象已经死亡，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间接连接的对象才是存活对象。
GC Roots包括以下几类元素：
- 虚拟机栈中引用的对象
- 比如：各个线程被调用的方法中使用到的参数、局部变量
- 本地方法栈内JNI（通常所说的本地方法）引用的对象
- 方法区中类静态属性引用的对象
- 比如Java类的引用类型静态变量
- 方法区中常量引用的对象
- 比如：字符串常量池（String Table）里的引用
- 所有被同步锁synchronized持有的对象
- Java虚拟机内部的引用
- 基本数据类型对应的Class对象，一些常驻的异常对象，系统类加载器
- 反映Java虚拟机内部情况的JMXBean、JVMTI中注册的回调、本地代码缓存等。
- 除了这些固定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（Partial GC）
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。
这也是GC进行时必须“Stop The World”的一个重要原因。
对象的finalization机制
- 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
- 当垃圾回收期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。
- 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。理由如下：
- 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性能。
- 由于finalize()，对象可能存在三种状态
- 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。不可触及的对象不能复活，因为finalize()只会被调用一次。
- 只有对象不可触及时才可以被回收
- 判断一个对象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的联系，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。
垃圾清除阶段
当成功区分后内存中的垃圾后，接下来就是执行垃圾回收，释放掉垃圾对象所占用的内存空间，一般为新对象分配内存
目前JVM中比较常见的三种垃圾收集算法是标记--清除算法（Mark-Sweep）、复制算法(Copying)、标记-压缩算法（Mark-Compact）
标记-清除算法
当堆中有效内存被耗尽的时候，就会停止整个程序，然后进行两项工作，第一项是标记，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。
- 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。
缺点：
- 效率不是很高
- 在进行GC的时候，需要停止整个应用程序，导致用户提要差
- 这种方式清理出来的空闲内存是不连续的，产生内存碎片，需要维护一个空闲列表
复制算法
为了解决标记-清除算法在垃圾收集效率方面的缺陷。
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。
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：
- 此算法需要两倍的内存空间
- 对于G1这种分拆为大量region的GC，复制而不是移动，意味着GC需要维护region之间的对象引用关系，不管是内存占用或者时间开销也不小
复制算法要求复制的存活对象数量并不会太大。新生代的对象很符合这个要求，新生代也确实有survivor区使用复制算法
标记-压缩算法
因为老年代大部分对象都是存活对象，并且空间比较大，不适合使用复制算法。
而标记-清除算法的效率不高，并且还会产生内存碎片。
标记-压缩算法在标记-清除算法上进行了改进。
执行过程：
- 第一阶段：从根节点标记所有被引用的对象
- 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
- 然后，清理边界外所有的空间
优点：
- 消除了标记-清除算法当中，内存分散的缺点。
- 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
- 移动过程中，需要暂停用户引用程序。即：STW
分代收集算法
分代收集算法并不是具体的算法。而是基于对象的生命周期不同，对不同生命周期的对象采取不同的收集方式，以便提高回收效率。Java堆就是分为新生代和老年代，对不同年代的特点使用不同的算法、以提高垃圾回收的效率。
几乎所有GC都是采用分代收集算法执行垃圾回收的。
- 年轻代：区域相对老年代较小，对象生命周期短、存活率低、回收频繁。使用复制算法。
- 老年代：区域大、对象生命周期长，存活率高，回收不及老年代频繁。
增量收集算法
上述算法，垃圾回收时应用软件将处于Stop The World的状态，会严重影响用户体验或者系统的稳定性。增量算法（Incremental Collection）算法就是为了解决这个问题。
基本思想：
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。一次反复，直到垃圾收集完成。
增量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。
缺点：线程切换和上下文转换的消耗，会使得垃圾回收总体成本上升，造成系统吞吐量的下降。
分区算法
在相同条件下，堆空间越大，一次GC所需要的时间就越长，停顿也越长。为了控制GC产生的停顿时间，将一块大的内存区域分割成多个小块，根据目标停顿时间，每次合理的回收若干个小区间，从而减少一次GC所产生的停顿。
分代算法按照对象的生命周期长短划分为两个部分，分区算法将整个堆空间划分为连续的不同小区间。
每一次小区间都独立使用，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。