1.3.6 垃圾收集演算法

1.3.6.1 標記-清除演算法

望名生意，演算法分為“標記”和“清除”兩個階段：

首先標記出所有需要回收的物件,在標記完成後統一回收所有被標記的物件,它的標記過程如前

它的主要不足有兩個:

（1）效率問題,標記和清除兩個過程的效率都不高;

（2）空間問題,標記清除之後會產生**大量不連續的記憶體碎片**,空間碎片太多可能會導致以後在程式執行過程中需要分配較大物件時,無法找到足夠的連續記憶體而不得不提前觸發另一次垃圾收集動作。

1.3.6.2 複製演算法

將可用記憶體按容量劃分為大小相等的兩塊,每次只使用其中的一塊。當這一塊的記憶體用完了,就將還存活著的物件複製到另外一塊上面,然後再把已使用過的記憶體空間一次清理掉。

適用於物件存活率低的場景（新生代）

這樣使得每次都是對整個半區進行記憶體回收,記憶體分配時也就不用考慮記憶體碎片等複雜情況,只要移動堆頂指標 ,按順序分配記憶體即可,實現簡單,執行高效。只是這種演算法的代價是將記憶體縮小為了原來的一半,未免太高了一點。

將記憶體分為**一塊較大的Eden空間和兩塊較小的Survivor空間** ,每次使用Eden和其中一塊Survivor。當回收時,將Eden和Survivor中還存活著的物件一次地複製到另外一塊Survivor空間上,最 後清理掉Eden和剛才用過的Survivor空間。HotSpot虛擬機器預設Eden和Survivor的大小比例是 8:1,也就是每次新生代中可用記憶體空間為整個新生代容量的90% ( 80%+10% ) ,只有10% 的記憶體會被 “浪費”。當然,98%的物件可回收只是一般場景下的資料,我們沒有辦法保證每次回收都只有不多於10%的物件存活,當Survivor空間不夠用時,需要依賴其他記憶體(這裡指老年代)進行分配擔保( Handle Promotion ) 。

1.3.6.3 標記-整理演算法

適用於物件存活率高的場景（老年代）

複製收集演算法在物件存活率較高時就要進行較多的複製操作,效率將會變低。更關鍵的是 ,如果不想浪費50%的空間,就需要有額外的空間進行分配擔保,以應對被使用的記憶體中所有物件都100%存活的極端情況,所以在老年代一般不能直接選用這種演算法。

標記過程類似“標記-清除”演算法,但後續步驟不是直接對可回收物件進行清理,而是讓所有存活的物件都向一端移動,然後直接清理掉端邊界以外的記憶體，類似於磁碟整理的過程

總的分類如下圖：