1. 判断对象可回收

1.1 引用计数法

每个对象都使用一个计数器，用于记录引用该对象的次数。当引用该对象的个数为0的时候，表示该对象已经没有人可以用了，是垃圾了，就可以回收了。
此方法有一个严重的缺陷，当两个对象互相引用，但是又没有外面可以引用它们时，计数器还是为1，不能被垃圾回收。

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1.2 可达性分析算法

这是JVM采用的算法。
Java 虚拟机中的垃圾回收器采用可达性分析来探索所有存活的对象
扫描堆中的对象，看是否能够沿着 GC Root对象为起点的引用链找到该对象，找不到，表示可以回收
而GC Root对象都是不能被垃圾回收的对象，它包括所有的类对象、所有线程的对象、方法内部的局部变量引用的对象、synchronize里面的那个对象等。就相当于顺藤摸瓜找下去，看看能不能找到该对象，如果找不到，说明是可以被垃圾回收的。
我们平时使用的引用都是强引用，只要顺着GC Root下去能够找到就不能被垃圾回收。但是，其实还有其他几种引用，在某些特定时候，可以被垃圾回收。
GC Roots的对象包括以下几种：
- 在虚拟机栈（栈帧中的本地变量表）中引用的对象。譬如各个线程被调用的方法堆栈中使用到的参数、局部变量、临时变量等
- 在方法区中类静态属性引用的对象。譬如Java类的引用类型静态变量。（static）
- 在方法区中常量引用的对象，譬如字符串常量池里的引用（final）
- 在本地方法栈中JNI（也就是本地方法）引用的对象
- Java虚拟机内部的引用，如基本数据类型对应的Class对象，一些常驻的异常对象（NullPointException）等，还有类加载器
- 所有被同步锁（synchronized关键字）持有的对象
- 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

1.3 四种引用

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强引用：就是普通的引用。当无法沿着GC Root找到它的时候，它就可以被垃圾回收了。
软引用（Soft Reference）：垃圾回收后，如果内存仍然不足，就会再次触发垃圾回收，将软引用的对象进行垃圾回收。可以配合引用队列释放软引用本身。
弱引用（Weak Reference）：当垃圾回收后，会直接被垃圾回收。可以配合引用队列释放弱引用本身。
虚引用（Phantom Reference）：此方法和直接内存打交道。当垃圾回收时，引用对象ByteBuffer会被垃圾回收，但是直接内存是不可以垃圾回收的。这个时候，虚引用会进入引用队列，由 Reference Handler 线程调用虚引用相关方法释放直接内存

1.3.1 软引用案例

在List中先加入软引用，在软引用中加入内容。当将最大堆内存调成10m的时候。在list中加入第三个对象时，由于内存不足，就执行垃圾回收了，然后将前两个对象全垃圾回收了，只剩下最后一个对象。

-Xmx12m -XX:+PrintGCDetails
复制代码

public class ReferenceDemo {
  public static final Integer _4MB = 1024 * 1024 * 4;

  @Test
  public void testSoftReference() {
    List<SoftReference<byte[]>> list = new ArrayList<>();
    list.add(new SoftReference<>(new byte[_4MB]));
    list.add(new SoftReference<>(new byte[_4MB]));
    list.add(new SoftReference<>(new byte[_4MB]));

    for (SoftReference<byte[]> softReference : list) {
      System.out.println(softReference.get());
    }
  }
}
复制代码

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1.3.2 使用引用队列改造

public class ReferenceDemo {
  public static final Integer _4MB = 1024 * 1024 * 4;

  @Test
  public void testSoftReference() {
    ReferenceQueue<byte[]> queue = new ReferenceQueue<>();  // 引用队列，当软引用被垃圾回收之后，该软引用就会进入引用队列
    List<SoftReference<byte[]>> list = new ArrayList<>();
    list.add(new SoftReference<>(new byte[_4MB], queue));
    list.add(new SoftReference<>(new byte[_4MB], queue));
    list.add(new SoftReference<>(new byte[_4MB], queue));
    // 这个时候就是取出引用队列中所有的引用，因为它们既然已经进入队列，说明被引用的对象已经被垃圾回收了，因此这个引用也可以在列表中删除了
    Reference<? extends byte[]> reference = queue.poll();
    while (reference != null) {
      list.remove(reference);
      reference = queue.poll();
    }

    for (SoftReference<byte[]> softReference : list) {
      System.out.println(softReference.get());
    }
  }
}
复制代码

弱引用与软引用的用法一致，在此就不再赘述。弱引用使用WeakReference
软引用可以做一些简易的缓存，当内存空间充足的情况下保留，在内存空间不足的情况下就清理。
虚引用必须结合引用队列使用，且不能通过get方法取出对象。虚引用唯一的作用，就是可以在这个对象被回收的时候等到一个系统通知。

2. 垃圾回收算法

一共有几种垃圾回收的算法：复制算法、标记清除算法、标记压缩算法。

2.1 复制算法（Copying）

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简单来说，就是将一个区域内（From），无需被垃圾回收的对象复制到另一个区域中（To），原来的区域（From）的内容全部清空。
该算法适用于幸存率较低，垃圾回收率较高的区域，常用于新生区。
缺点：
- 浪费了一半内存。
- 如果对象存活率高，需要把所有对象复制一遍，引用地址全部重置一遍。非常麻烦。

2.2 标记清除算法（Mark-Sweep）

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简单来说，就是将没有被引用的对象标记为可以被垃圾回收，当垃圾回收的时候，直接把那一份内存清除掉即可。
一般，老年区采用这种算法与标记整理算法相结合的办法。
优点：快，省事
缺点：
- 标记和清除两个过程的执行效率都随对象数量增长而降低
- 内存空间的碎片化

2.3 标记整理算法（Mark-Compact）

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简单来说，这种方法就是标记所有存活对象，直接将有被引用的对象逐个向同一个方向移动，然后清除边界以外的所有位置。
该算法不仅可以弥补标记清除算法中，使得内存碎片化的问题，而且还可以消除复制算法中内存减半的高额代价。
缺点：
- 效率不高，不仅要标记所有存活对象，而且还要整理所有存货对象的引用地址。从效率上来说，低于其他两种算法。
- 移动对象需要Stop The World
因此，标记清除算法和标记整理算法可以结合起来使用，多次标记清除之后，才使用标记整理。

2.4 分代垃圾回收

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因此，结合上述的三种垃圾回收算法，就可以得出JVM的垃圾回收算法——分代垃圾回收。
老年代采用标记清除算法和标记整理算法结合的方式。平时采用标记清除算法，当碎片化超过一定程度，来一次标记整理。
新生代采用以复制算法为核心的垃圾回收算法，具体操作如下：
- 将新生代的内存划分为8:1:1，分别为伊甸园、幸存区From、幸存区To
- 所有的对象都在伊甸园出生。
- 经历第一次垃圾回收之后，伊甸园所有幸存下来的对象以及幸存区所有存活下来的对象，都会复制到幸存区To。复制完之后，伊甸园和幸存区From会清空。完成之后，将幸存区From和幸存区To进行交换。
- 如此反复。此过程就被成为Minor GC
- 当幸存者的年龄达到15岁（默认）时，就会被移动到老年代。
  该年龄可以通过参数进行修改-XX:MaxTenuringThreshold
当Minor GC之后，伊甸园、幸存区还是内存不足，就会触发Full GC，也就是老年代的垃圾回收机制。此过程相较于新生代的垃圾回收，会久一点。
当Full GC之后，还是内存不足，就会触发OOM，也就是OutOfMemoryError。

3、经典垃圾收集器

经典的垃圾收集器分为七种，其中有上面三款垃圾收集器是用于新生代工作的，下面三款是用于老年代工作的。G1这一款比较特别，新生代老年代一起处理。
新生代和老年代的垃圾收集器需要配合着使用，连接即表示它们可以组合使用。其中中间标识Java9的表示Java9之后就不支持一起使用了。
值得一提的是，虽然这里有七种垃圾收集器，但新生代和老年代之间其实有非常类似的垃圾收集器。
比如说，新生代的Serial和老年代的Serial Old相对应；新生代的Parallel Scavenge和老年代的Parallel Old相对应。
新生代的垃圾收集器之间，也有很多相似的地方，比如说Serial和ParNew实际上机制很类似，只是一个使用单线程，另一个使用多线程。