Java 与 C++ 一个很不一样的地方就在于，C++ 需要开发人员手动释放内存空间，而 Java 不需要，虚拟机会帮忙做这件事情。
Java 的内存区域中，虚拟机栈、本地方法栈和程序计数器都是线程相关的，会随着线程的消失而释放。而堆和方法区是线程无关的，所以需要虚拟机来管理内存。
# 垃圾判断方法
既然要回收垃圾，首先就需要辨别哪些是垃圾，垃圾肯定是再也不会被使用的对象。
# 引用计数算法
最简单的方式就是引用计数法，如果有其他地方引用到它，就给他计数加一，如果引用计数是 0，就代表它已经不再被使用了。这样子有一个弊端，如果两个对象互相引用，但是其他地方都没有引用他们，那么这种互相引用的两个对象无法被标记为垃圾。
# 可达性分析算法
可达性分析就是，选用一批作为根节点，从根节点开始，对他们的引用进行标记，所有未被标记的对象就是垃圾。那么比较讲究的就是如果选出来这批根节点，这些根节点要涉及到 JVM 中所有有用的引用，我们称之为 GC Roots。
可作为 GC Roots 的对象有以下几种：
- 虚拟机栈中引用的对象
- 方法区中类静态属性引用的对象
- 方法区中常量引用的对象
- 本地方法栈中引用的对象
- 虚拟机内部的引用
- 同步锁持有的对象
- 等
# 垃圾收集算法
能找到哪些是垃圾，然后就需要用相应的策略进行回收。
GC 有几个名词：部分收集（Partial GC）/ 年轻代收集（Young GC）/ 老年代收集（Old GC）/ 年轻代收集（Minor GC）/ 老年代收集（Major GC）/ 混合收集（Mixed GC）/ 整堆收集（Full GC）
# 标记 - 清除算法
标记之后，直接将垃圾清理掉。
简单的清理掉垃圾，会产生很多的内存碎片。即使下次会被新的对象占用，但是这样会产生更多的内存小碎片，不利于内存的管理，浪费内存空间。
# 标记 - 复制算法
标记之后，将存活的对象复制到一块儿新的区域，然后将这个区域全部清理掉。
好处是不会产生内存碎片，坏处是需要进行一次复制，还要更新对旧对象的引用，这个过程会消耗时间。其次是，需要确保内存中有另外一块儿新的区域用来复制存活的对象，要预留空间，这也是浪费内存的。对于那些朝生夕死的对象，一个区域中存活的对象很少，大部分都是要回收的话，用复制算法比较划算，需要复制并更新引用的对象较少，需要预留的空间也少。
# 标记 - 整理算法
标记之后，清理掉垃圾，然后将存活的对象重新整理下，使它们的物理存储变成连续的空间，这样不需要占用额外的空间。对于老年代的对象，由于存活的对象比例更高，预留额外空间会导致很浪费内存空间，采用这种方式，更划算。
标记整理消耗的时间很长，因为有很多大对象需要进行移动并更新引用。看起来很消耗时间，其实是在增大吞吐量，在整体看来，垃圾收集的频率会降低，因为整理后内存的空间都被剩余出来使用。当然，如果每次清理完都要整理，也是很消耗时间的，可以设定一个次数，比如 n 次使用标记 - 清理之后，使用一次标记 - 整理。
# 垃圾收集器
基于垃圾收集算法，有几种不同的垃圾收集器，我们可以根据具体的应用场景，选择不同的垃圾收集器。
# Serial 收集器
这是一款采用单线程进行垃圾收集的收集器，收集算法采用标记 - 复制，所以是一个年轻代的垃圾收集器。单线程进行垃圾回收，需要 STW，它的吞吐量和延迟都不会很好。
# Serial Old 收集器
它也是单线程，收集算法采用标记 - 整理，所以是一个老年代的垃圾收集器。和 Serial 问题一样，单线程进行垃圾回收，吞吐量低，延迟高。
# ParNew 收集器
单线程效率低，就有了多线程的收集器，同时也需要 STW，采用标记 - 复制算法，在多线程的场景下，性能比着 Serial 收集器还是强了几倍的。
# Parallel Scavenge 收集器
它着重优化的点在吞吐量，采用标记 - 复制算法，适合于新生代垃圾收集，同样采用多线程。它的一个弊端就是无法与 CMS 搭配使用，而 Serial 和 ParNew 都可以和 CMS 进行搭配。可以手动设置期望的吞吐量，然后会进行自适应式调整。
# Parallel Old 收集器
同样这款是为了老年代设计的，目标也在提高吞吐量，采用标记 - 整理算法，采用多线程进行垃圾回收，回收期间需要 STW。
# CMS 收集器
CMS 是一款经典的老年代收集器，用的比较多的就是它。它采用的算法是标记 - 清除，在 n 次之后整理一次，可以手动设置次数。它的收集过程包括 4 个阶段：
- 初始标记，需要 STW，标记出与 GC Roots 直接关联的对象。
- 并发标记，在 1 步骤的基础上，从 GC Roots 直接关联的对象开始，遍历整个图，标记出所有还存活的对象，这个过程是与用户线程并发进行的。
- 重新标记，在并发标记阶段，又有新的引用，这个过程就是通过增量更新的方法，标记出新增的存活对象，需要 STW。
- 并发回收，与用户线程并发进行垃圾回收，使用标记 - 清理算法。
虽然在步骤 2 和 4 中，可与用户线程并发运行，停顿时间有所降低，但是它也会占用机器资源，降低程序的吞吐。在并发回收的阶段，由于程序在继续运行着，所以会继续产生垃圾，这个阶段产生的垃圾只能在下次垃圾收集时清理掉，所以对垃圾收集的时机也是有要求的，必须提前预留一定的空间。
其次就是，CMS 的目标是降低延迟，所以它没有采用标记 - 整理算法，而是采用的标记 - 清理算法，这样的话会产生一些内存碎片，明明内存中还有很多剩余空间，但就是不连续无法分配给一个很大的对象，就会提前出发 Full GC，导致垃圾回收频率增高，从而降低吞吐。针对这个问题，回收器提供了一个参数，可以指定在清理多少次以后整理一次内存。
# G1 收集器
之前都是采用的分代收集的方式，而 G1 开始，开始使用更小的内存区域的方式，每一个小区域可以动态分配给年轻代或老年代。
它的收集阶段包括：
- 初始标记，标记与 GC Roots 直接关联的对象，STW，修改 TAMS 指针的值。
- 并发标记，从 1 中的对象开始搜索整个图，标记所有存活的对象，以及 TAMS 指针之后的存活对象。
- 最终标记，STW，标记 TAMS 指针后遗留的少量对象。
- 筛选回收，计算出最有回收价值的一批区域，然后进行每个区域通过复制算法，将存活的对象复制到另外一个空闲的区域，然后将整个区域清理掉，STW。
可以看出，除了步骤 2 以外，都需要 STW，步骤 1 和 3 消耗的时候可能不会很长，步骤 4 清理掉部分区域，停顿时间也没有之前的收集器长。官方对 G1 的定位是，在减少延迟的基础上，尽量增大吞吐，可以指定最大停顿时间。
由于是混合收集模式，每次收集不会清理全部区域的垃圾，而是动态计算出一批最有回收价值的区域进行回收。需要在内存中维护着每个 Region 及一些统计指标，所以 G1 是比较消耗内存的。
相较于 CMS，它具有全新的设计理念，基于 Region 维护内存空间，可以动态计算每个区域的回收价值，清理算法在 Region 区域看来是标记 - 复制算法，在整个内存看来是标记 - 整理，不会产生内存碎片。不过 G1 相比于 CMS 的内存占用和负载，是高了不少。
# Shenandaoh 收集器
Shenandaoh 也是一个基于 Region 的内存布局，它在 G1 的基础上进行改进，完全不再区分新生代或老年代。
他的收集阶段包括：
- 初始标记，标记出与 GC Roots 直接关联的对象， STW。
- 并发标记，从步骤 1 中的对象开始遍历整个图。
- 最终标记，STW，标记剩余存活的对象，并计算出最有回收价值的回收集。
- 并发清理，将回收集中没有存活对象的区域清理掉。
- 并发回收，将回收集中的存活对象复制到其他一个空的区域中。
- 初始引用更新，准备进行引用更新，相当于是做了引用更新的预操作，确保真正进行引用更新的时候，不会漏掉。
- 并发引用更新，这个阶段真正进行了引用更新，按照物理地址顺序，线性进行更新。
- 最终引用更新，更新 GC Roots 中的引用。
- 并发清理，清理掉回收集中所有的区域。
可以看出，Shenandoah 收集器相比于 G1 的优化点在，清理的时候可以并发，将清理分散了几个步骤，就是为了能够实现并发。
# ZGC 收集器
ZGC 也是基于 Region 分布的，它的一个改进之处在于 Region 是动态创建和销毁的，也可动态分配的大小。
他的收集过程包括：
- 并发标记，这个过程和 G1 的前三个过程类似。
- 并发预卑重分配，要统计出需要清理的重分配集，不需要计算最具回收价值的区域，统计所有的区域。
- 并发重分配，复制存活对象到新的区域，然后记录转向关系。
- 并发重映射，根据转向关系，修正引用，这个过程不迫切，可自愈。
