垃圾回收（GC）是自动内存管理的核心技术，经历了从朴素算法到智能分代的进化。我们以四个里程碑算法为线索，剖析技术演进的底层逻辑：
一、标记-清理（Mark-Sweep）：朴素的起点
工作原理：
- 标记阶段：从GC Root出发遍历对象图，标记所有可达对象
- 清理阶段：扫描整个堆内存，回收未被标记的内存块
优势：实现简单，无内存复制开销
致命缺陷：
- 内存碎片：回收产生大量不连续空间，导致内存利用率下降
- 分配延迟：大对象分配时可能需要多次内存搜索
二、标记-复制（Mark-Copy）：空间换时间的艺术
核心突破： 将堆划分为两个等大的From和To空间，每次只使用From空间。回收时：
- 标记存活对象
- 将存活对象复制到To空间
- 清空整个From空间
- From和To进行倒置
优势：
- 完全消除内存碎片
- 分配速度极快（只需顺序分配指针）
代价与优化：
- 内存利用率最高仅50%
- 优化方案：IBM研究表明，按8:1比例划分Eden区和Survivor区，内存利用率可达90%
三、标记-整理（Mark-Compact）：碎片终结者
操作流程：
- 标记存活对象（同标记-清理）
- 整理阶段：将存活对象向内存一端移动
- 更新对象引用地址
核心价值：
- 兼具标记-清理的内存利用率和标记-整理的连续空间优势
- 适合老年代等存活率高的场景
性能瓶颈：
- 对象移动带来的二次遍历开销
- 对象地址更新导致程序暂停时间（Stop-The-World）增加
四、分代回收（Generational GC）：时间维度的革命
理论基础：
- 弱分代假说：绝大多数对象"朝生暮死"
- 强分代假说：经历多次GC的对象更难消亡
代际划分：
| 区域 | 特点 | 回收算法 | 回收频率 |
|---|---|---|---|
| 新生代 | 98%对象存活时间<1ms | 标记-复制 | 高 |
| 老年代 | 长期存活对象 | 标记-整理 | 低 |
| 永久代 | 类元数据等 | 一般不回收 | - |
关键技术：
- 写屏障（Write Barrier）：记录跨代引用（图示：跨代引用示意图）
- 卡表（Card Table）：以512字节为粒度记录老年代对新生代的引用
五、现代GC的融合之道
实际应用中，各算法形成组合拳：
- G1收集器：将堆划分为多个Region，动态决定各区域的回收策略
- ZGC：基于染色指针实现并发整理
- Shenandoah：通过读屏障实现并发复制
不同语言运行时根据场景选择策略：
- Go语言：追求低延迟，采用标记-清理+分代式
- Java HotSpot：平衡吞吐与延迟，G1作为默认收集器