
 
1、任何语言在运行过程中都会创建对象，也就意味着需要在内存中为这些对象在内存中分配空间，在这些对象失去使用的意义的时候，需要释放掉这些内容，保证内存能够提供给新的对象使用。对于对象内存的释放就是垃圾回收机制，也叫做gc，对于java开发者来说gc是一个双刃剑
2、我们这里找了两张搞笑图片分别来表示 C 语言的垃圾回收和 java的垃圾回收。
3、注意：并不是说谁好谁坏，只是一个调侃图。

C语言垃圾回收

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Java语言垃圾回收

1、C语言与Java语言垃圾回收区别

C的垃圾回收是人工的，工作量大，但是可控性高。
Java是自动化的，但是可控性很差，甚至有时会出现内存溢出的情况，内存溢出也就是jvm分配的内存中对象过多，超出了最大可分配内存的大小。

2、System.gc()

提到java的垃圾回收机制就不得不提一个方法：
System.gc()用于调用垃圾收集器，在调用时，垃圾收集器将运行以回收未使用的内存空间。它将尝试释放被丢弃对象占用的内存。
　然而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。
　所以System.gc()并不能说是完美主动进行了垃圾回收。

3、面试题引入Java垃圾回收

作为java程序员还是很有必要了解一下gc，这也是面试过程中经常出现的一道题目。我们从三个角度来理解gc。

　jvm怎么确定哪些对象应该进行回收
　jvm会在什么时候进行垃圾回收的动作
　jvm到底是怎么清除垃圾对象的

3.1 jvm怎么确定哪些对象应该进行回收

对象是否会被回收的两个经典算法：引用计数法，和可达性分析算法。

3.1.1 引用计数法

　简单的来说就是判断对象的引用数量。实现方式：给对象共添加一个引用计数器，每当有引用对他进行引用时，计数器的值就加1，当引用失效，也就是不在执行此对象是，他的计数器的值就减1，若某一个对象的计数器的值为0，那么表示这个对象没有人对他进行引用，也就是意味着是一个失效的垃圾对象，就会被gc进行回收。
　但是这种简单的算法在当前的jvm中并没有采用，原因是他并不能解决对象之间循环引用的问题。
　假设有A和B两个对象之间互相引用，也就是说A对象中的一个属性是B，B中的一个属性时A,这种情况下由于他们的相互引用，从而使垃圾回收机制无法识别。

3.1.2 可达性分析算法

因为引用计数法的缺点，从而引入了可达性分析算法，通过判断对象的引用链是否可达来决定对象是否可以被回收。可达性分析算法是从离散数学中的图论引入的，程序把所有的引用关系看作一张图，通过一系列的名为GC Roots的对象作为起始点，从这些节点开始向下搜索，搜索所走过的路径称为引用链。当一个对象到 GC Roots 没有任何引用链相连（就是从 GC Roots 到这个对象不可达）时，则证明此对象是不可用的，然后对此对象进行标记。

注：注意的是被判定为不可达的对象不一定就会成为可回收对象。被判定为不可达的对象要成为可回收对象必须至少经历两次标记过程，如果在这两次标记过程中仍然没有逃脱成为可回收对象的可能性，则基本上就真的成为可回收对象了。

3.2 jvm会在什么时候进行垃圾回收的动作

在确定了哪些对象可以被回收之后，jvm会在什么时候进行回收？

　会在cpu空闲的时候自动进行回收
　在堆内存存储满了之后
　主动调用System.gc()后尝试进行回收

3.2 jvm到底是怎么回收垃圾对象的

　如何回收说的也就是垃圾收集的算法。
　垃圾回收算法又有四个：标记-清除算法，复制算法，标记-整理算法，分代收集算法.。当前主流使用的是分代收集。

4、来回收算法

4.1 标记-清除算法

　这是最基础的一种算法，分为两个步骤，第一个步骤就是标记，也就是标记处所有需要回收的对象，标记完成后就进行统一的回收掉哪些带有标记的对象。这种算法优点是简单，缺点是效率问题，还有一个最大的缺点是空间问题，标记清除之后会产生大量不连续的内存碎片，当程序在以后的运行过程中需要分配较大对象时无法找到足够的连续内存而造成OOM。过多的内存碎片（需要类似链表的数据结构维护），也会导致标记和清除的操作成本高，效率低下，内存空间浪费。

4. 2 复制算法

复制算法是将可用内存按容量划分为大小相等的两块空间，每次只使用其中的一块。当这一块的内存用完了，就将还存活着的对象复制到另外一块上面，然后再把已使用过的内存空间一次清理掉。这样使得每次都是对其中的一块进行内存回收，内存分配时也就不用考虑内存碎片等复杂情况。只是这种算法的代价是将内存缩小为原来的一半。

这种算法高效的原因在于分配内存时只需要将指针后移，不需要维护链表等。但它最大的问题是对内存的浪费，使用率只有 50%。

但这种算法在一种情况下会很高效：Java 对象的存活时间极短。据 IBM 研究，Java 对象高达 98% 是朝生夕死的，这也意味着每次 GC 可以回收大部分的内存，需要复制的数据量也很小，这样它的执行效率就会很高。

注意：复制收集算法在对象存活率较高时就要执行较多的复制操作，效率将会变低。更关键的是，浪费了一半的空间。

4.3 标记-整理算法

标记整理算法与标记清除算法很相似，但最显著的区别是：标记清除算法仅对不存活的对象进行处理，剩余存活对象不做任何处理，造成内存碎片；而标记整理算法不仅对不存活对象进行处理清除，还对剩余的存活对象进行整理，重新整理，因此其不会产生内存碎片。

简单理解，标记整理法，知识在标记清除的基础上，追加了碎片的散落问题，在清除之后进行了碎片的整理，但副作用是增了了GC的时间。

4.4 分代收集算法

分代收集算法是一种比较智能的算法，也是现在jvm使用最多的一种算法，他本身其实不是一个新的算法，而是他会在具体的场景自动选择以上三种算法进行垃圾对象回收。

那么现在的重点就是分代收集算法中说的自动根据具体场景进行选择。这个具体场景到底是什么场景。
场景其实指的是针对jvm的哪一个区域，1.7之前jvm把内存分为三个区域:新生代，老年代，永久代。

JVM Heap 分代后的划分一般如下所示，新生代一般会分为 Eden、Survivor0、Survivor1区。老年区。

4.4.1 新生代

新生代的目标就是尽可能快速的收集掉那些生命周期短的对象，一般情况下，所有新生成的对象首先都是放在新生代的。

新生代内存按照 8:1:1 的比例分为一个Eden区和两个Survivor0、Survivor1区。

大部分新生对象在Eden区中生成。
当Eden区满，触发 Young GC，进行垃圾回收，此时将Eden区存活对象复制到Survivor0区，然后清空Eden区，为后续新的对象分配内存。
当Survivor0区也满了时，则将Eden区和Survivor0区存活对象复制到Survivor1区，然后清空Eden区和Survivor0区。
此时Survivor0区是空的，然后交换survivor0区和survior1区的角色(即下次垃圾回收时会扫描Eden区和Survivor1区 )，即保持Survivor0区为空，如此往复。
当Survivor01区也不足以存放Eden区和Survivor0区的存活对象时，就将存活对象直接存放到老年代。如果老年代也满了，就会触发一次FullGC，即新生代、老年代都进行回收。
注意新生代发生的GC也叫做MinorGC，MinorGC发生频率比较高，不一定等 Eden区满了才触发。而新生代触发Young GC是当Eden区满了才触发。

4.4.2 老年代( Old Generation ）

老年代存放的都是一些生命周期较长的对象，就像上面所叙述的那样，在新生代中经历了N次垃圾回收后仍然存活的对象就会被放到老年代中。

此外，老年代的内存也比新生代大很多(大概比例是1:2)，当老年代满时会触发Major GC(Full GC)，老年代对象存活时间比较长，因此FullGC发生的频率比较低。

4.4.3 永久代( Permanent Generation )

永久代主要用于存放静态文件，如Java类、方法等。永久代对垃圾回收没有显著影响，但是有些应用可能动态生成或者调用一些class，例如使用反射、动态代理、CGLib等bytecode框架时，在这种时候需要设置一个比较大的永久代空间来存放这些运行过程中新增的类。

5、小结

了解过场景之后再结合分代收集算法得出结论：

在新生代中，每次垃圾收集时都发现有大批对象死去，只有少量存活，那就选用复制算法。只需要付出少量存活对象的复制成本就可以完成收集。
老年代中因为对象存活率高、没有额外空间对他进行分配担保，就必须用标记-清除或者标记-整理。

6、垃圾回收器种类

这些垃圾收集器按照运行原理大概可以分为如下几类：

Serial GC，串行，单线程的收集器，运行 GC 时需要停止所有的用户线程，且只有一个 GC 线程。
Parallel GC，并行，多线程的收集器，是 Serial 的多线程版，运行时也需要停止所有用户线程，但同时运行多个 GC 线程，所以效率高一些
Concurrent GC，并发，多线程收集器，GC 分多阶段执行，部分阶段允许用户线程与 GC 线程同时运行，这也就是并发的意思。

注意:

在jdk8的时候java废弃了永久代，但是并不意味着我们以上的结论失效，因为java提供了与永久代类似的叫做“元空间”的技术。
废弃永久代的原因：由于永久代内存经常不够用或发生内存泄露，爆出异常java.lang.OutOfMemoryErroy。
元空间的本质和永久代类似。不过元空间与永久代之间最大的区别在于：元空间并不在虚拟机中，而是使用本地内存。也就是不局限与jvm可以使用系统的内存。理论上取决于32位/64位系统可虚拟的内存大小。

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