最基础的收集算法是“标记-清除”(Mark-Sweep)算法,如同它的名字同样,算法分
为“标记”和“清除”两个阶段:首先标记出全部须要回收的对象,在标记完成后统一回收全部
被标记的对象,它的标记过程其实在前一节讲述对象标记断定时已经介绍过了。之因此说它
是最基础的收集算法,是由于后续的收集算法都是基于这种思路并对其不足进行改进而获得
的。它的主要不足有两个:一个是效率问题,标记和清除两个过程的效率都不高;另外一个是
空间问题,标记清除以后会产生大量不连续的内存碎片,空间碎片太多可能会致使之后在程
序运行过程当中须要分配较大对象时,没法找到足够的连续内存而不得不提早触发另外一次垃圾
收集动做。算法
为了解决效率问题,一种称为“复制”(Copying)的收集算法出现了,它将可用内存按容
量划分为大小相等的两块,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
的对象复制到另一块上面,而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
对整个半区进行内存回收,内存分配时也就不用考虑内存碎片等复杂状况,只要移动堆顶指
针,按顺序分配内存便可,实现简单,运行高效。只是这种算法的代价是将内存缩小为了原
来的一半,未免过高了一点。markdown
如今的商业虚拟机都采用这种收集算法来回收新生代,IBM公司的专门研究代表,新生
代中的对象98%是“朝生夕死”的,因此并不须要按照1:1的比例来划份内存空间,而是将内存
分为一块较大的Eden空间和两块较小的Survivor空间,每次使用Eden和其中一块Survivor [1] 。
当回收时,将Eden和Survivor中还存活着的对象一次性地复制到另一块Survivor空间上,最
后清理掉Eden和刚才用过的Survivor空间。HotSpot虚拟机默认Eden和Survivor的大小比例是
8:1,也就是每次新生代中可用内存空间为整个新生代容量的90%(80%+10%),只有10%
的内存会被“浪费”。固然,98%的对象可回收只是通常场景下的数据,咱们没有办法保证每
次回收都只有很少于10%的对象存活,当Survivor空间不够用时,须要依赖其余内存(这里
指老年代)进行分配担保(Handle Promotion)。对象
复制收集算法在对象存活率较高时就要进行较多的复制操做,效率将会变低。更关键的
是,若是不想浪费50%的空间,就须要有额外的空间进行分配担保,以应对被使用的内存中
全部对象都100%存活的极端状况,因此在老年代通常不能直接选用这种算法。
根据老年代的特色,有人提出了另一种“标记-整理”(Mark-Compact)算法,标记过程
仍然与“标记-清除”算法同样,但后续步骤不是直接对可回收对象进行清理,而是让全部存
活的对象都向一端移动,而后直接清理掉端边界之外的内存图片
当前商业虚拟机的垃圾收集都采用“分代收集”(Generational Collection)算法,这种算
法并无什么新的思想,只是根据对象存活周期的不一样将内存划分为几块。通常是把Java堆
分为新生代和老年代,这样就能够根据各个年代的特色采用最适当的收集算法。在新生代
中,每次垃圾收集时都发现有大批对象死去,只有少许存活,那就选用复制算法,只须要付
出少许存活对象的复制成本就能够完成收集。而老年代中由于对象存活率高、没有额外空间
对它进行分配担保,就必须使用“标记—清理”或者“标记—整理”算法来进行回收。内存