一、如何识别垃圾
引用计数法
最容易想到的一种方式是引用计数法，啥叫引用计数法，简单地说，就是对象被引用一次，在它的对象头上加一次引用次数，如果没有被引用（引用次数为 0），则此对象可回收
String ref = new String("Java");以上代码 ref1 引用了右侧定义的对象，所以引用次数是 1
如果在上述代码后面添加一个 ref = null，则由于对象没被引用，引用次数置为 0，由于不被任何变量引用，此时即被回收，动图如下
看起来用引用计数确实没啥问题了，不过它无法解决一个主要的问题：循环引用！啥叫循环引用
public class TestRC { TestRC instance; public TestRC(String name) { } public static void main(String[] args) { // 第一步 A a = new TestRC("a"); B b = new TestRC("b"); // 第二步 a.instance = b; b.instance = a; // 第三步 a = null; b = null; } }按步骤一步步画图
到了第三步，虽然 a，b 都被置为 null 了，但是由于之前它们指向的对象互相指向了对方（引用计数都为 1），所以无法回收，也正是由于无法解决循环引用的问题，所以现代虚拟机都不用引用计数法来判断对象是否应该被回收。
可达性算法
现代虚拟机基本都是采用这种算法来判断对象是否存活，可达性算法的原理是以一系列叫做 GC Root 的对象为起点出发，引出它们指向的下一个节点，再以下个节点为起点，引出此节点指向的下一个结点。。。（这样通过 GC Root 串成的一条线就叫引用链），直到所有的结点都遍历完毕,如果相关对象不在任意一个以 GC Root 为起点的引用链中，则这些对象会被判断为「垃圾」,会被 GC 回收。
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如图示，如果用可达性算法即可解决上述循环引用的问题，因为从GC Root 出发没有到达 a,b,所以 a，b 可回收
a, b 对象可回收，就一定会被回收吗?并不是，对象的 finalize 方法给了对象一次垂死挣扎的机会，当对象不可达（可回收）时，当发生GC时，会先判断对象是否执行了 finalize 方法，如果未执行，则会先执行 finalize 方法，我们可以在此方法里将当前对象与 GC Roots 关联，这样执行 finalize 方法之后，GC 会再次判断对象是否可达，如果不可达，则会被回收，如果可达，则不回收！
注意： finalize 方法只会被执行一次，如果第一次执行 finalize 方法此对象变成了可达确实不会回收，但如果对象再次被 GC，则会忽略 finalize 方法，对象会被回收！这一点切记!
那么这些 GC Roots 到底是什么东西呢，哪些对象可以作为 GC Root 呢，有以下几类
- 虚拟机栈（栈帧中的本地变量表）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 JNI（即一般说的 Native 方法）引用的对象
虚拟机栈中引用的对象
如下代码所示，a 是栈帧中的本地变量，当 a = null 时，由于此时 a 充当了 GC Root 的作用，a 与原来指向的实例 new Test() 断开了连接，所以对象会被回收。
public class Test { public static void main(String[] args) { Test a = new Test(); a = null; } }方法区中类静态属性引用的对象
如下代码所示，当栈帧中的本地变量 a = null 时，由于 a 原来指向的对象与 GC Root (变量 a) 断开了连接，所以 a 原来指向的对象会被回收，而由于我们给 s 赋值了变量的引用，s 在此时是类静态属性引用，充当了 GC Root 的作用，它指向的对象依然存活!
public class Test { public static Test s; public static void main(String[] args) { Test a = new Test(); a.s = new Test(); a = null; } }方法区中常量引用的对象
如下代码所示，常量 s 指向的对象并不会因为 a 指向的对象被回收而回收
public class Test { public static final Test s = new Test(); public static void main(String[] args) { Test a = new Test(); a = null; } }
二、垃圾回收算法
一般年轻代中执行GC后，会有少量的对象存活，就会选用复制算法，只要付出少量的存活对象复制成本就可以完成收集。而老年代中因为对象存活率高，没有额外过多内存空间分配，就需要使用标记-清理或者标记-整理算法来进行回收。
红色是标记的非活动对象，绿色是活动对象。
标记-清除（Mark-Sweep）
GC分为两个阶段，标记和清除：首先标记所有可回收的对象，在标记完成后统一回收所有被标记的对象。同时会产生不连续的内存碎片。
缺点：碎片过多会导致以后程序运行时需要分配较大对象时，无法找到足够的连续内存，而不得已再次触发GC。
复制算法（Copy）
将堆按容量等分成为两块，每次只使用其中一块。当这一块内存用完了，就将存活的对象复制到另一块上，然后再把已使用的内存空间一次清理掉。这样使得每次都是对半个内存区回收，也不用考虑内存碎片问题，简单高效。
缺点：需要两倍的内存空间。比如给堆分配了 500M 内存，结果只有 250M 可用，空间平白无故减少了一半！这肯定是不能接受的！另外每次回收也要把存活对象移动到另一半，效率低下（我们可以想想删除数组元素再把非删除的元素往一端移，效率显然堪忧）
标记-整理（Mark-Compact）
也分为两个阶段，首先标记可回收的对象，再将存活的对象都向一端移动，然后清理掉边界以外的内存。此方法避免标记-清除算法的碎片问题，同时也避免了复制算法的空间问题。
缺点：每进一次垃圾清除都要频繁地移动存活的对象，效率十分低下
三、分代收集算法（原理）
分代收集算法整合了以上算法，综合了这些算法的优点，最大程度避免了它们的缺点，所以是现代虚拟机采用的首选算法,与其说它是算法，倒不是说它是一种策略，因为它是把上述几种算法整合在了一起，为啥需要分代收集呢，来看一下对象的分配有啥规律
如图示：纵轴代表已分配的字节，而横轴代表程序运行时间
由图可知，大部分的对象都很短命，都在很短的时间内都被回收了（IBM 专业研究表明，一般来说，98% 的对象都是朝生夕死的，经过一次 Minor GC 后就会被回收），所以分代收集算法根据对象存活周期的不同将堆分成新生代和老生代（Java8以前还有个永久代）,
- 新生代和老生代默认比例为 1 : 2
- 新生代又分为 Eden 区， from Survivor 区（简称S0），to Survivor 区(简称 S1)，三者的比例为 8 : 1 : 1
这样就可以根据新老生代的特点选择最合适的垃圾回收算法，我们把新生代发生的 GC 称为 Young GC（也叫 Minor GC）,老年代发生的 GC 称为 Old GC（也称为 Full GC）。
画外音：思考一下，新生代为啥要分这么多区？
那么分代垃圾收集是怎么工作的呢，我们一起来看看
分代收集工作原理
1、对象在新生代的分配与回收
由以上的分析可知，大部分对象在很短的时间内都会被回收，对象一般分配在 Eden 区
当 Eden 区将满时，触发 Minor GC
我们之前怎么说来着，大部分对象在短时间内都会被回收, 所以经过 Minor GC 后只有少部分对象会存活，它们会被移到 S0 区（这就是为啥空间大小 Eden: S0: S1 = 8:1:1, Eden 区远大于 S0,S1 的原因，因为在 Eden 区触发的 Minor GC 把大部对象（接近98%）都回收了,只留下少量存活的对象，此时把它们移到 S0 或 S1 绰绰有余）同时对象年龄加一（对象的年龄即发生 Minor GC 的次数），最后把 Eden 区对象全部清理以释放出空间
动图如下
当触发下一次 Minor GC 时，会把 Eden 区的存活对象和 S0（或S1） 中的存活对象（S0 或 S1 中的存活对象经过每次 Minor GC 都可能被回收）一起移到 S1（Eden 和 S0 的存活对象年龄+1）, 同时清空 Eden 和 S0 的空间。
若再触发下一次 Minor GC，则重复上一步，只不过此时变成了 从 Eden，S1 区将存活对象复制到 S0 区,每次垃圾回收, S0, S1 角色互换，都是从 Eden ,S0(或S1) 将存活对象移动到 S1(或S0)。
也就是说在 Eden 区的垃圾回收我们采用的是复制算法，因为在 Eden 区分配的对象大部分在 Minor GC 后都消亡了，只剩下极少部分存活对象（这也是为啥 Eden:S0:S1 默认为 8:1:1 的原因），S0,S1 区域也比较小，所以最大限度地降低了复制算法造成的对象频繁拷贝带来的开销。
2、对象何时晋升老年代
- 当对象的年龄达到了我们设定的阈值，则会从S0（或S1）晋升到老年代
如图示：年龄阈值设置为 15， 当发生下一次 Minor GC 时，S0 中有个对象年龄达到 15，达到我们的设定阈值，晋升到老年代！
- 大对象 ：当某个对象分配需要大量的连续内存时，此时对象的创建不会分配在 Eden 区，会直接分配在老年代，因为如果把大对象分配在 Eden 区, Minor GC 后再移动到 S0,S1 会有很大的开销（对象比较大，复制会比较慢，也占空间），也很快会占满 S0,S1 区，所以干脆就直接移到老年代.
- 还有一种情况也会让对象晋升到老年代，即在 S0（或S1） 区相同年龄的对象大小之和大于 S0（或S1）空间一半以上时，则年龄大于等于该年龄的对象也会晋升到老年代。
3、空间分配担保
在发生 MinorGC 之前，虚拟机会先检查老年代最大可用的连续空间是否大于新生代所有对象的总空间，如果大于，那么Minor GC 可以确保是安全的,如果不大于，那么虚拟机会查看 HandlePromotionFailure 设置值是否允许担保失败。如果允许，那么会继续检查老年代最大可用连续空间是否大于历次晋升到老年代对象的平均大小，如果大于则进行 Minor GC，否则可能进行一次 Full GC。
4、Stop The World
如果老年代满了，会触发 Full GC, Full GC 会同时回收新生代和老年代（即对整个堆进行GC），它会导致 Stop The World（简称 STW）,造成挺大的性能开销。
什么是 STW ？所谓的 STW, 即在 GC（minor GC 或 Full GC）期间，只有垃圾回收器线程在工作，其他工作线程则被挂起。
画外音：为啥在垃圾收集期间其他工作线程会被挂起？想象一下，你一边在收垃圾，另外一群人一边丢垃圾，垃圾能收拾干净吗。
一般 Full GC 会导致工作线程停顿时间过长（因为Full GC 会清理整个堆中的不可用对象，一般要花较长的时间），如果在此 server 收到了很多请求，则会被拒绝服务！所以我们要尽量减少 Full GC（Minor GC 也会造成 STW,但只会触发轻微的 STW,因为 Eden 区的对象大部分都被回收了，只有极少数存活对象会通过复制算法转移到 S0 或 S1 区，所以相对还好）。
现在我们应该明白把新生代设置成 Eden, S0，S1区或者给对象设置年龄阈值或者默认把新生代与老年代的空间大小设置成 1:2 都是为了尽可能地避免对象过早地进入老年代，尽可能晚地触发 Full GC。想想新生代如果只设置 Eden 会发生什么，后果就是每经过一次 Minor GC，存活对象会过早地进入老年代，那么老年代很快就会装满，很快会触发 Full GC，而对象其实在经过两三次的 Minor GC 后大部分都会消亡，所以有了 S0,S1的缓冲，只有少数的对象会进入老年代，老年代大小也就不会这么快地增长，也就避免了过早地触发 Full GC。
由于 Full GC（或Minor GC） 会影响性能，所以我们要在一个合适的时间点发起 GC，这个时间点被称为 Safe Point，这个时间点的选定既不能太少以让 GC 时间太长导致程序过长时间卡顿，也不能过于频繁以至于过分增大运行时的负荷。一般当线程在这个时间点上状态是可以确定的，如确定 GC Root 的信息等，可以使 JVM 开始安全地 GC。Safe Point 主要指的是以下特定位置：
- 循环的末尾
- 方法返回前
- 调用方法的 call 之后
- 抛出异常的位置 另外需要注意的是由于新生代的特点（大部分对象经过 Minor GC后会消亡）， Minor GC 用的是复制算法，而在老生代由于对象比较多，占用的空间较大，使用复制算法会有较大开销（复制算法在对象存活率较高时要进行多次复制操作，同时浪费一半空间）所以根据老生代特点，在老年代进行的 GC 一般采用的是标记整理法来进行回收。
四、为什么会堆内存溢出？
在年轻代中经过GC后还存活的对象会被复制到老年代中。当老年代空间不足时，JVM会对老年代进行完全的垃圾回收（Full GC）。如果GC后，还是无法存放从Survivor区复制过来的对象，就会出现OOM（Out of Memory）。
OOM（Out of Memory）异常常见有以下几个原因：
1）老年代内存不足：java.lang.OutOfMemoryError:Javaheapspace
2）永久代内存不足：java.lang.OutOfMemoryError:PermGenspace
3）代码bug，占用内存无法及时回收。
OOM在这几个内存区都有可能出现，实际遇到OOM时，能根据异常信息定位到哪个区的内存溢出。
可以通过添加个参数-XX:+HeapDumpOnOutMemoryError，让虚拟机在出现内存溢出异常时Dump出当前的内存堆转储快照以便事后分析。
熟悉了JAVA内存管理机制及配置参数，下面是对JAVA应用启动选项调优配置：
JAVA_OPTS="-server -Xms512m -Xmx2g -XX:+UseG1GC -XX:SurvivorRatio=6 -XX:MaxGCPauseMillis=400 -XX:G1ReservePercent=15 -XX:ParallelGCThreads=4 -XX:
ConcGCThreads=1 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=40 -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -Xloggc:../logs/gc.log"
- 设置堆内存最小和最大值，最大值参考历史利用率设置
- 设置GC垃圾收集器为G1
- 启用GC日志，方便后期分析
五、垃圾收集器
- 串行收集器（Serial）
比较老的收集器，单线程。收集时，必须暂停应用的工作线程，直到收集结束。 - 并行收集器（Parallel）
多条垃圾收集线程并行工作，在多核CPU下效率更高，应用线程仍然处于等待状态。 - CMS收集器（Concurrent Mark Sweep）
CMS收集器是缩短暂停应用时间为目标而设计的，是基于标记-清除算法实现，整个过程分为4个步骤，包括：- 初始标记（Initial Mark）
- 并发标记（Concurrent Mark）
- 重新标记（Remark）
- 并发清除（Concurrent Sweep）
其中，初始标记、重新标记这两个步骤仍然需要暂停应用线程。初始标记只是标记一下GC Roots能直接关联到的对象，速度很快，并发标记阶段是标记可回收对象，而重新标记阶段则是为了修正并发标记期间因用户程序继续运作导致标记产生变动的那一部分对象的标记记录，这个阶段暂停时间比初始标记阶段稍长一点，但远比并发标记时间段。
由于整个过程中消耗最长的并发标记和并发清除过程收集器线程都可以与用户线程一起工作，所以，CMS收集器内存回收与用户一起并发执行的，大大减少了暂停时间。
- G1收集器（Garbage First）
G1收集器将堆内存划分多个大小相等的独立区域（Region），并且能预测暂停时间，能预测原因它能避免对整个堆进行全区收集。G1跟踪各个Region里的垃圾堆积价值大小（所获得空间大小以及回收所需时间），在后台维护一个优先列表，每次根据允许的收集时间，优先回收价值最大的Region，从而保证了再有限时间内获得更高的收集效率。
G1收集器工作工程分为4个步骤，包括：- 初始标记（Initial Mark）
- 并发标记（Concurrent Mark）
- 最终标记（Final Mark）
- 筛选回收（Live Data Counting and Evacuation）
初始标记与CMS一样，标记一下GC Roots能直接关联到的对象。并发标记从GC Root开始标记存活对象，这个阶段耗时比较长，但也可以与应用线程并发执行。而最终标记也是为了修正在并发标记期间因用户程序继续运作而导致标记产生变化的那一部分标记记录。最后在筛选回收阶段对各个Region回收价值和成本进行排序，根据用户所期望的GC暂停时间来执行回收。
垃圾收集器参数
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| -XX:+UseSerialGC | 串行收集器 |
| -XX:+UseParallelGC | 并行收集器 |
| -XX:+UseParallelGCThreads=8 | 并行收集器线程数，同时有多少个线程进行垃圾回收，一般与CPU数量相等 |
| -XX:+UseParallelOldGC | 指定老年代为并行收集 |
| -XX:+UseConcMarkSweepGC | CMS收集器（并发收集器） |
| -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection | 开启内存空间压缩和整理，防止过多内存碎片 |
| -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0 | 表示多少次Full GC后开始压缩和整理，0表示每次Full GC后立即执行压缩和整理 |
| -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80% | 表示老年代内存空间使用80%时开始执行CMS收集，防止过多的Full GC |
| -XX:+UseG1GC | G1收集器 |
| -XX:MaxTenuringThreshold=0 | 在年轻代经过几次GC后还存活，就进入老年代，0表示直接进入老年代 |
小结
- 选择高效的GC算法，可有效减少停止应用线程时间。
- 频繁Full GC会增加暂停时间和CPU使用率，可以加大老年代空间大小降低Full GC，但会增加回收时间，根据业务适当取舍。
参考资料
咱们从头到尾说一次 Java 垃圾回收：https://mp.weixin.qq.com/s/pR7U1OTwsNSg5fRyWafucA
堆外内存的回收机制分析 ：https://www.jianshu.com/p/35cf0f348275
