关于垃圾回收有三个经典问题：
1、哪些内存需要回收？
2、什么时候回收？
3、如何回收？
垃圾收集机制是Java的招牌能力，极大地提高了开发效率。如今，垃圾收集几乎成为现代语言的标配，即使经过如此长时间的发展，Java的垃圾收集机制仍然在不断的演进中，不同大小的设备、不同特征的应用场景，对垃圾收集提出了新的挑战，这当然也是面试的热点。
什么是垃圾？
垃圾（Garbage）是指在运行程序中没有任何指针指向的对象，这个对象就是需要被回收的垃圾。
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。
为什么需要GC？
对于高级语言来说，一个基本认知是如果不进行垃圾回收，内存退早都会被消耗完，因为不断地分
配内存空间而不进行回收，就好像不停地生产生活垃圾而从来不打扫一样。
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。
随着应用程序所应付的业务越来越庞大、复杂，用户越来越多，没有GC就不能保证应用程序的正常进行。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。
另方面：
对于Java开发人员而言，自动内存管理就像是一个黑厘子，如果过度依赖于“自动”，那么这将会是一场灾难，最严重的就会弱化Java开发人员在程序出现内存溢出时定位问题和解决问题的能力。此时，了解JVM的自动内存分配和内存回收原理就显得非常重要，只有在真正了解JVM是如何管理内
存后，我们才能够在遇见OutOfMemoryError时，快速地根据错误异常目志定位问题和解决问题。
当需要排查各种内存溢出、内存泄漏问题时，当垃圾收集成为系统达到更高并发量的瓶颈时，我们就必须对这些“自动化”的技术实施必要的监控和调节。
Java中垃圾回收的重点区域？
垃圾回收器可以对年轻代回收，也可以对老年代回收，甚至是全堆和方法区的回收。
其中，Java堆是垃圾收集器的工作重点。
从次数上讲：
频繁收集Young区
较少收集0ld区
基本不动Perm区（或元空间）
垃圾判别阶段算法
在堆里存放着几乎所有的java对象实例，在GC执行垃圾回收之前，首先需要区分出内存中哪些是存活对象，哪些是已经死亡的对象。只有被标记为已经死亡的对象，GC才会在执行垃圾回收时，释放掉其所占用的内存空间，因此这个过程我们可以称为垃圾标记阶段。
那么在JVM中究竞是如何标记一个死亡对象呢？
简单来说，当一个对象已经不再被任何的存活对象继续引用时，就可以宣判为已经死亡。
1、引用计数算法：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。
优点：实现简单，垃圾对象便于辨识；判定效率高，回收没有延迟性。
缺点1：它需要单独的字段存储计数器，这样的做法增加了存储空间的开销。
缺点2：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。
缺点3：引用计数器有一个严重的问题，即无法处理循环引用的情况。这是一条致命缺陷，导致在Java的垃圾回收器中没有使用这类算法。
如果就想使用引用计数算法，怎么解决循环引用？
引用计数算法，是很多语言的资源回收选择，例如因人工智能而更加火热的Python，它更是同时支持引用计数和垃圾收集机制。
具体哪种最优是要看场景的，业界有大规模实践中仅保留引用计数机制，以提高吞吐量的尝试。
Java并没有选择引用计数，是因为其存在一个基本的难题，也就是很难处理循环引用关系。
Python如何解决循环引用？
1、手动解除：很好理解，就是在合适的时机，解除引用关系。
2、使用弱引用weakref，weakref是Python提供的标准库，旨在解决循环引用。
2、可达性分析（根搜索算法、追踪性垃圾收集）
相对于引用计数算法而言，可达性分析算法不仅同样具备实现简单和执行高效等特点，更重要的是该算法可以有效地解决在引用计数算法中循环引用的问题，防止内存泄漏的发生。
其原理简单来说，就是将对象及其引用关系看作一个图，选定活动的对象作为GCRoots，然后跟踪引用链条，如果一个对象和GC Roots之间不可达，也就是不存在引用链条，那么即可认为是可回收对象。
1、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。
2、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，搜索所走过的路径称为引用链（Reference Chain）
3、如果目标对象没有任何引用链相连，则是不可达的，就意味着该对象己经死亡，可以标记为垃圾对象。
4、在可达性分析算法中，只有能够被根对象集合直接或者间接连接的对象才是存活对象
优点：实现简单、执行高效，有效的解决循环引用的问题，防止内存泄漏
哪些对象能作为GC Roots？
1、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、局部变量等。
2、本地方法栈内JNI（通常说的本地方法）引用的对象
3、类静态属性引用的对象
比如：Java类的引用类型静态变量
4、方法区中常量引用的对象
比如：字符申常量池（stringTable）里的引用
5、所有被同步锁synchronized持有的对象
6、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（如：NullPointerException、
OutOfMemoryError），系统类加载器。
7、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。
注意点：
如果要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。这点不满足的话分析结果的准确性就无法保证。
这点也是导致GC进行时必须“StopThe World”的一个重要原因。
即使是号称（几乎）不会发生停顿的CMS收集器中，枚举根节点时也是必须要停顿的。
垃圾清除阶段算法
当成功区分出内存中存活对象和死亡对象后，GC接下来的任务就是执行垃圾回收，释放掉无用对象所占用的内存空间，以便有足够的可用内存空间为新对象分配内存。目前在JVM中
比较常见的三种垃圾收集算法是复制算法(Copying）、标记清除算法（Mark-Sweep）、标记压缩算法（Mark-Compact）
1、复制算法
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被使用的内存块中，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：
1、此算法的缺点也是很明显的，就是需要两倍的内存空间；
2、对于G1这种拆分成为大量region的GC，复制而不是移动，意味着GC需要维护region之间对象引用关系，不管是内存占用或者时间开销也不小；
3、如果系统中的存活对象很多，复制算法不会很理想。因为复制算法需要复制的存活对象数量并不会太大，或者说非常低才行。
应用场景：
在新生代，对常规应用的垃圾回收，一次通常可以回收70%-99%的内存空间。回收性价比很高。
所以现在的商业虚拟机都是用这种收集算法回收新生代。
2、标记清除算法
当堆中的有效内存空间被耗尽的时候，就会停止整个程序（Stop The World），然后进行两项工作，第一项则是标记，第二项则是清除。
标记：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：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中没有标记为可达象，则将其回收。
缺点：
1、效率比较低：递归与全堆对象遍历两次
2、在进行GC的时候，需要停止整个应用程序，导致用户体验差
3、这种方式清理出来的空闲内存是不连续的，产生内存碎片。
注意：何为清除？
这里所谓的清除并不是真的置空，而是把需要清除的对象地址保存在空闲的地址列表里。下次有新对象需要加载时，判断垃圾的位置空间是否够，如果够，就存放。
3、标记压缩算法（标记整理算法）
执行过程：
第一阶段和标记-清除算法一样，从根节点开始标记所有被引用对象
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。
之后，清理边界外所有的空间。
标记-压缩算法的最终效果等同于标记-清除算法执行完成后，再进行一次内存碎片整理，因此也可以把它称为标记-清除-压缩（Mark-sweep-compact）算法。
二者的本质差异在于标记-清除算法是一种非移动式的回收算法，标记-压缩是移动式的。是否移动回收后的存活对象是一项优缺点并存的风险决策。
可以看到，标记的存活对象将会被整理，按照内存地址依次排列，而未被标记的内存会被清理掉。如此一来，当我们需要给新对象分配内存时，JVM只需要持有一个内存的起始地址即可，这比维护一个空闲列表显然少了许多开销。
指针磁撞（BumpthePointer）
如果内存空间以规整和有序的方式分布，即己用和未用的内存都各自一边，彼此之间维系着一个记录下一次分配起始点的标记指针，当为新对象分配内存时，只需要通过修改指针的偏移量将新对象分配在第一个空闲内存位置上，这种分配方式就叫做指针碰撞（BumpthePointer）。
优点：（此算法消除了“标记-清除”和“复制”两个算法的弊端。）
1、消除了标记-清除算法当中，内存区域分散的缺点，我们需要给新对象分配内存时，JVM只需
要持有一个内存的起始地址即可。
2、消除了复制算法当中，内存减半的高额代价。
缺点：
1、从效率上来说，标记-压缩算法要低于复制算法。
效率不高，不仅要标记所有存活对象，还要整理所有存活对象的引用地址。
对于老年代每次都有大量对象存活的区域来说，极为负重。
2、移动对象的同时，如果对象被其他对象引用，则还需要调整引用的地址。
3、移动过程中，需要全程暂停用户应用程序。即：STW
4、分代收集算法
三种垃圾回收算法的比较
分代收集算法，是基于这样一个事实：不同的对象的生命周期是不一样的。因此，不同生命周期的对象可以采取不同的收集方式，以便提高回收效率。
一般是把Java堆分为新生代和老年代，这样就可以根据各个年代的特点使用不同的回收算法，以提高垃圾回收的效率。
目前几乎所有的GC都是采用分代收集算法执行垃圾回收的。
在Hotspot中，基于分代的概念，GC所使用的内存回收算法必须结合年轻代和老年代各自的特点。
·年轻代（YoungGen）
年轻代特点：区域相对老年代较小，对象生命周期短、存活率低，回收频繁
这种情况复制算法的回收整理，速度是最快的。复制算法的效率只和当前存活对象大小有关，因此很适用于年轻代的回收。而复制算法内存利用率不高的问题，通过hotspot中的两个survivor的设计得到缓解。
·老年代（Tenured Gen）
老年代特点：区域较大，对象生命周期长、存活率高，回收没有年轻代频繁。
这种情况存在大量存活率高的对象，复制算法明显变得不合适。一般是由标记-清除或者标记-整理的混合实现。
以Hotspot中的CMS回收器为例，CMS是基于标记-清除Mark-Sweep实现的，对于对象的回收效率很高。而对于碎片问题，CMS采用基于Mark-Compact算法的Serial Old回收器作为补偿措施：当内存回收不佳时，将采用Serial Old执行Full GC以达到对老年内存的整理。
5、增量收集算法
如果一次性将所有的垃圾进行处理，需要造成系统长时间的停顿，那么就可以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。依次反复，直到垃圾收集完成。
总的来说，增量收集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冲突的妥善处理，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：
使用这种方式，由于在垃圾回收过程中，间断性地还执行了应用程序代码，所以能减少系统的停顿时间。但是，因为线程切换和上下文转换的消耗，会使得垃圾回收的总体成本上升，造成系统吞吐量的下降。
6、分区算法
每一个小区间都独立使用，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。
一般来说，在相同条件下，堆空间越大，一次GC时所需要的时间就越长，有关GC产生的停顿也越长。为了更好地控制GC产生的停顿时间，将一块大的内存区域分割成多个小块，根据目标的停顿时间，每次合理地回收若干个小区间，而不是整个堆空间，从而减少一次GC所产生的停顿。
System.gc()
在默认情况下，通过System.gc()或者Runtime.getRuntime().gc()的调用，会显式触发Full GC，同时对老年代和新生代进行回收，尝试释放被丢弃对象占用的内存。
然面System.gc()调用附带一个免责声明，无法保证对垃圾收集器的调用。
JVM实现者可以通过System.gc()调用来决定JVM的GC行为，而一般情况下，垃圾回收应该是自动进行的，无须手动触发，否则就太过于麻烦了。在一些特殊情况下，如我们正在编写一个性能基准，我们可以在运行之间调用System.gc()
finalize()方法详解
finalize()是Object的protected方法，子类可以覆盖该方法以实现资源清理工作，GC在回收对象之前调用该方法。
什么时候被执行？
当一个对象首次考虑要被回收时，会调用其finalize()方法
finalize()的作用：
（1）finalize()与C++中的析构函数不是对应的。C++中的析构函数调用的时机是确定的（对象离开作用域或delete掉），但Java中的finalize的调用具有不确定性
（2）不建议用finalize方法完成“非内存资源”的清理工作，但建议用于：①清理本地对象（通过JNI创建的对象）；②作为确保某些非内存资源（如Socket、文件等）释放的一个补充：在finalize方法中显式调用其他资源释放方法。
什么是内存溢出？
指程序在申请内存时，没有足够的内存空间供其使用，出现OutOfMemoryError
由于GC一直在发展，所以一般情况下，除非应用程序占用的内存增长速度非常快，造成垃圾回收已经跟不上内存消耗的速度，否则不太容易出现OOM的情况。
大多数情况下，GC会进行各种年龄段的垃圾回收，实在不行了就放大招，来一次独占式的Full GC操作，这时候会回收大量的内存，供应用程序继续使用。
javadoc中对OutOfMemoryError的解释是，没有空闲内存，并且垃圾收集器也无法提供更多内存。
内存不够的原因？
（1）Java虚拟机的堆内存设置不够。比如：可能存在内存泄漏问题；也很有可能就是堆的大小不合理，比如我们要处理比较多的数据量，但是没有显式指定JVM堆大小或者指定数值偏小。我们可以通过参数-Xms、-Xmx来调整。
（2）代码中创建了大量大对象，并且长时间不能被垃圾收集器回收
OOM前必有GC？
通常会有，垃圾收集器会被触发，尽其所能去清理出空间。但也不是在任何情况下垃圾收集器都会被触发的。比如我们要去分配一个超大对象，类似一个超大数组超过堆的最大值，JVM可以判断出垃圾收集并不能解决这个问题，所以直接抛出OutOfMemoryError。
内存泄漏
在Java中，内存泄漏就是存在一些被分配的对象，这些对象有下面两个特点，首先，这些对象是可达的，即在有向图中，存在引用可以与其相连；其次，这些对象是无用的，即程序以后不会再使用这些对象。如果对象满足这两个条件，这些对象就可以判定为Java中的内存泄漏，这些对象不会被GC所回收，然而它却占用内存。
Java中内存泄漏的8种情况、场景、举例
“一般来说是长生命周期的对象持有短生命周期对象的引用就很可能发生内存泄露，尽管短生命周期对象已经不再需要，但是因为长生命周期对象持有它的引用而导致不能被回收”
（1）静态集合类
（2）单利模式
（3）内部类持有外部类
（4）各种连接，如数据库连接、网络连接、IO连接等
（5）变量不合理的作用域
（6）改变哈希值
（7）缓存泄漏
（8）监听器和回调
STW
Stop-the-World，简称STW，指的是GC事件发生过程中，会产生应用程序的停顿。停顿产生时整个应用程序线程都会被暂停，没有任何响应，有点像卡死的感觉，这个停顿称为STW。
可达性分析算法中枚举根节点（GC Roots）会导致所有Java执行线程停顿。
分析工作必须在一个能确保一致性的快照中进行；
一致性指整个分析期间整个执行系统看起来像被冻结在某个时间点上；
如果出现分析过程中对象引用关系还在不断变化，则分析结果的准确性无法保证。
被STW中断的应用程序线程会在完成GC之后恢复，频繁中断会让用户感觉像是网速不快，造成电影卡带一样，所以我们需要减少STW的发生。
STW事件和采用哪款GC无关，所有的GC都有这个事件。
哪怕是G1也不能完全避免Stop-the-World情况发生，只能说垃圾回收器越来越优秀，回收效率越来越高，尽可能地缩短了暂停时间。
垃圾收集的并行和并发
并行：指多条垃圾收集线程并行工作，但此时用户线程扔处于等待状态
并发：指用户线程和垃圾收集线程同时执行（交替执行），垃圾回收线程在执行时不会停顿用户线程的运行。
在操作系统中，是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间，且这几个程序都是在同一个处理器上运行。
并发不是真正意义上的“同时进行”，只是CPU把一个时间段划分成几个时间片段（时间区间），然后在这几个时间区间之间来回切换，由于CPU处理的速度非常快，只要时间间隔处理得当，即可让用户感觉是多个应用程序同时在进行。
安全点（Safepoint）
程序执行时并非在所有地方都能停顿下来开始GC，只有在特定的位置才能停顿下来开始GC，这些位置称为“安全点（Safepoint）”
Safe Point的选择很重要，如果太少可能导致GC等待的时间太长，如果太频繁可能导致运行时的性能问题。大部分指令的执行时间都非常短暂，通常会根据“是否具有让程序长时间执行的特征”为标准。比如：选择一些执行时间较长的指令作为Safe Point，如方法调用、循环跳转和异常跳转等。
如何在GC发生时，检查所有线程都跑到最近的安全点停顿下来呢？
抢先式中断：（目前没有虚拟机采用了）
首先中断所有线程。如果还有线程不在安全点，就恢复线程，让线程跑到安全点。
主动式中断：
设置一个中断标志，各个线程运行到Safe Point的时候主动轮询这个标志，如果中断标志为真，则将自己进行中断挂起