Java垃圾回收（GC）探析

Java 垃圾回收（Garbage Collection, GC）是 JVM 运行时内存管理的核心机制之一，用于自动回收不再使用的对象，避免内存泄漏并提高开发效率。

一、 GC算法的历史与演进

Java GC算法的发展是一个持续优化的过程，主要经历了以下几个阶段：

早期（JDK 1.0 - 1.4）： 这个阶段的GC相对简单，主要以串行（Serial）收集器为主，适用于内存较小、单核处理器的环境。

并发与并行（JDK 5 - 8）： 随着多核处理器的普及和应用规模的增大，对GC的停顿时间（Stop-The-World, STW）要求越来越高。CMS和G1等并发和并行收集器应运而生，显著降低了GC对应用的影响。

低延迟与高吞吐（JDK 9+）： 针对更大内存、更高并发的场景，以及对GC停顿时间极致追求的需求，ZGC和Shenandoah等更先进的收集器被引入，它们旨在实现毫秒级甚至亚毫秒级的GC停顿。

二、判断对象存活的方法

在垃圾回收器对堆内存回收前，需要判断对象是否存活。

引用计数算法: 给每个对象添加一个引用计数器,每当对象被引用, 对象的引用计数器就加1,当引用失效时,引用计数器就减1。直到引用计数器为0,就代表对象不再被引用。
可达性算法: 通过GC ROOT的对象节点往下搜索,节点走过的路径被称为引用链。如果一个对象不处于任何引用链,那么就可以判断此对象是不可达的。

三、什么是GC Root

GC Root（垃圾回收根）是 Java 垃圾回收（GC）算法中用于判断对象是否"存活"的起始点。

主要包括：

栈中的引用（局部变量）
静态变量
常量引用
JNI 全局引用
线程、ClassLoader 等特殊引用

GC Roots 可达性分析过程：

从 GC Roots 出发。
沿着对象引用关系搜索。
标记所有可达对象为存活。
未被标记的对象即为垃圾。

GC Roots 是一组 JVM 默认认为"永远存活"的对象引用，即使两个对象互相引用，但如果从 GC Roots 无法到达它们，它们依然会被回收。

四、常见的GC算法

引用计数 (Reference Counting)

一种历史悠久且直观的算法

引用计数是一种非常简单且直接的垃圾回收算法。它的核心思想是：

为每个对象维护一个引用计数器。
当有一个新的引用指向该对象时，计数器加 1。
当一个引用失效（例如，引用被重新赋值为 null，或者引用离开了作用域）时，计数器减 1。
当对象的引用计数器变为 0 时，说明没有其他对象再引用它，这个对象就可以被回收了。

优势：

引用计数器归零时，对象可以立即被回收，无需等待完整的 GC 周期。这使得它的停顿时间非常短。
更直观，容易理解。

劣势：

致命问题就是处理不了循环引用，需要维护一个计数器。

标记-清除 (Mark-Sweep)

最基础的 GC 算法

其过程分为两个阶段：

标记 (Mark) ：GC 会从一组被称为 GC Roots 的对象（如活跃线程的栈变量、静态变量等）开始，遍历所有可达（即被引用）的对象，并给它们打上"存活"的标记。
清除 (Sweep)：在标记阶段完成后，GC 会遍历整个堆内存。所有未被标记的对象都被认为是垃圾，其占用的内存将被回收。

优势：

算法逻辑相对直观，易于实现。

劣势：

碎片化严重，因为被回收的内存都是不连续的，尽管短时间回收了大部分空间，但如果突然需要分配一个大对象，而没有连续的空间可用，从而提前触发另一次 GC，甚至导致 OutOfMemoryError。
标记和清除都需要遍历整个堆，如果堆内存很大，效率会比较低。

复制 (Copying) 算法

为了解决标记-清除算法的内存碎片问题，复制算法应运而生

它将可用内存划分为大小相等的两块，通常被称为 "From 空间" 和 "To 空间"。每次只使用其中一块内存。

当 From 空间内存用完时，GC 会将所有存活的对象从 From 空间复制到 To 空间，并且这些对象在 To 空间中是紧凑排列的。
复制完成后，From 空间的所有内存可以直接被清空。
然后，From 空间和 To 空间的角色互换，下一次 GC 时使用新的 From 空间。

优势：

不会产生连续的内存碎片，速度也很高效。

劣势：

正如所描述的那样，需要划分两个相等的块，内存利用率直接减半，代价高昂。
如果存活对象很多，复制的开销就会很大，更不适用于存活对象多的区域(老年代)

复制算法一般用于新生代。因为新生代的GC非常频繁，每次GC的对象较多，存活的对象较少。所以采用复制算法效率更高，复制时只需要复制少量存活的对象。

标记-整理 (Mark-Compact)

标记-整理算法是对标记-清除算法的一种改进。

它结合了标记-清除和复制算法的优点：

标记 (Mark)：与标记-清除算法相同，首先标记出所有可达对象。
整理 (Compact) ：在标记完成后，GC 不会直接清除死亡对象，而是将所有存活的对象都向内存的一端移动，然后直接清理掉这一端边界以外的内存。

优势：

通过移动存活对象，消除内存碎片。
不像复制算法那样需要牺牲一半的内存空间。

劣势：

所谓慢工出细活,标记-整理的效率是比标记-清除要低的，因为对象移动会涉及到内存拷贝和引用地址的更新。

标记-整理算法和标记-清除算法一样通常被用于 Java 的老年代，因为老年代的对象存活率较高，不适合使用复制算法。

分代收集 (Generational Collection)

分代收集算法并不是指某一种具体的垃圾收集算法，而是将复制，标记-清除，标记-整理等算法合理运用到堆区的不同空间。 比如新生代使用复制算法，老年代使用标记清除或标记整理算法。

现代的几乎所有的JVM都使用分代收集，毕竟每种算法都有优缺点，结合它们的特点，对不同的环境采用不同的算法是非常明智的选择。

分代收集基于两个重要的经验法则：

弱代假设：绝大多数对象都是"朝生夕灭"的，在新生代中很快就会死亡。
强代假设：熬过越多次垃圾收集过程的对象就越难以死亡，它们倾向于长时间存活。

根据这两个假设，堆内存通常被划分为：

新生代 (Young Generation) ：
- 主要存放新创建的对象。
- 根据弱代假设，这里对象的死亡率非常高。
- 通常采用复制算法 进行垃圾回收（称为 Minor GC），因为复制少数存活对象比清除大量死亡对象更高效。
- 新生代又被细分为一个 Eden 区 和两个 Survivor 区 (From Space 和 To Space)。
老年代 (Old Generation) ：
- 存放经过多次 Minor GC 仍然存活的对象（即长期存活的对象）。
- 根据强代假设，这里对象的死亡率较低。
- 通常采用标记-整理算法 或标记-清除-整理结合 的算法进行垃圾回收（称为 Major GC 或 Full GC），以避免内存碎片，并适应高存活率的特点。

优势：

通过对不同代的特点使用不同的 GC 算法，大大优化了整体的垃圾回收性能。

五、一次GC的过程

对象优先在eden区被分配，当eden区内存不足时， JVM发起Minor GC。Minor GC的范围包括eden和From Survivor:

首先JVM会根据可达性算法标记出所有存活的对象。

如果存活的对象中，有的对象的年龄已经达到晋升阈值 (阈值是动态计算的，可以通过-XX:MaxTenuringThreshold设置最大年龄阈值)，那么将已经达到阈值的对象复制到老年代中。

如果To Survivor空间不足以存放剩余存活对象，则直接将存活的对象提前复制到老年代。如果老年代也没有足够的空间存放存活的对象，那么将触发Full GC(GC整个堆，包括新生代和老年代)。

如果To Survivor可以存放存活的对象，那么将对象复制到To Survivor空间，并清理eden和From Survivor。

此时From Survivor为空，那么From Survivor就成为了下一次的To Survivor，此时To Survivor存放着存活的对象，就成为了下一次的From Survivor。这样From Survivor与To Survivor就是不断交替复制的使用。

老年代的空间比新生代的空间要大，所以老年代的Major GC要比Minor GC耗时更长。根据垃圾回收器的不同，老年代的GC算法也不同。

六、动态年龄阈值

动态年龄阈值是 JVM 为了防止 Survivor 区溢出，根据对象年龄分布动态调整晋升年龄的智能机制 ------ 不一定等到年龄 15，只要"某批对象快占满 Survivor"，就提前晋升。

JVM并不要求对象年龄一定要达到 MaxTenuringThreshold 才会晋升到老年代，晋升的年龄阈值是动态计算的。如果在Survivor中，某个相同年龄阶段的所有对象大小的总和大于Survivor区域的一半，则大于等于这个年龄的所有对象可以直接进入老年代，无需等到MaxTenuringThreshold。

七、最后

算法名称	关键步骤	核心特点	典型应用场景
标记-清除	1. 从GC Roots遍历标记存活对象 2. 直接回收未标记区域	产生内存碎片	早期JVM老年代
复制算法	1. 将存活对象从From区复制到To区 2. 清空整个From区	需要双倍内存空间	新生代（Survivor区）
标记-整理	1. 标记存活对象 2. 将所有存活对象向内存一端移动 3. 清理边界外空间	移动对象开销大，无碎片	老年代
分代收集	- 新生代：复制算法 - 老年代：标记-清除/标记-整理	针对不同生命周期对象优化	现代JVM默认方案

关键对比维度：

内存效率：复制算法 > 标记-整理 > 标记-清除
空间利用率：标记-整理（100%）> 标记-清除（有碎片）> 复制算法（50%）
时间复杂度：标记-清除 ≈ 复制算法 < 标记-整理（需对象移动）