目录
前言
判断对象是否存活
引用计数算法
可达性分析算法
GC Root的产生
Java中的四种引用类型
1.强引用
强引用弱化方式
方式1：使对象指向null
方式2：使对象超出作用域范围
2.软引用
3.弱引用
4.虚引用
垃圾收集算法
分代收集理论
垃圾收集算法分类
1.标记-清除算法(Mark-Sweep)
标记-清除算法的特点或问题
2.标记-复制算法(Copying)
算法工作流程
标记-复制算法的特点
3.标记-整理算法(Mark-Compact)
算法工作流程
标记-整理算法的特点
总结
前言
Java中的垃圾收集器（Garbage Collector）负责管理堆内存中的对象，回收不再使用的对象以释放内存空间。
判断对象是否存活
垃圾收集器工作的前提是该对象确实为一个垃圾对象，因此在 回收前需要进行判断，这里有两种方式可以对对象进行判断，分别是引用计数算法和可达性分析算法
引用计数算法
引用计数算法是通过在对象中添加一个引用计数器，来记录该对象被其他对象引用的次数，当计数器为0的时候，表示该对象没有被其他对象引用，是一个可回收的垃圾对象。
当然，这种算法存在一个较明显的问题，就是无法应对对象的循环引用，例如a 对象引用了 b 对象，b 对象也引用了 a 对象，a、b 对象却没有再被其他对象所引用了，其实正常来说这两个对象已经是垃圾了，因为没有其他对象在使用了，但是计数器内的数值却不是 0，所以引用计数算法就无法回收它们。
可达性分析算法
可达性分析算法是通过引用链确认对象是否可用，也就是说在引用链上的对象即为可用对象，否则为垃圾对象。在该引用链上定义了“GC Root”起始节点集，引用链上的每个对象都可以通过GC Root找到。
例如下图中，Object 6、Object 7、Object 8彼此之前有引用关系，但是没有与"GC Roots"相连，那么就会被当做垃圾所回收。
GC Root的产生
- 栈帧中的本地变量和参数：正在执行的方法中的本地变量和参数可以作为GC Root，因为它们是当前线程活动的一部分。
- 静态变量：类的静态变量通常存储在方法区中，它们随着类的加载而被创建，并且在整个程序运行期间一直存在，因此它们被视为GC Root。
- 虚拟机内部的特殊引用：例如常量引用、系统类加载器等。
- JNI引用：在Java代码中使用了JNI（Java Native Interface）时，如果在本地代码中使用全局引用或弱全局引用，它们也会作为GC Root。
Java中的四种引用类型
垃圾回收器的工作时机除了与本身使用的算法相关，还与对象本身的引用类型相关。
1.强引用
强引用是最常使用的引用，通常是指向new 出来的对象的引用 例如 Object strongReference = new Object();，对于强引用，垃圾回收器是绝对不会进行回收操作的。就算是在内存空间不足的情况下，JVM也会通过抛出OutOfMemory来终止程序，而非回收强引用。
强引用弱化方式
强引用对象也存在不使用的情况，它的回收需要通过弱化，从而使垃圾回收器回收
方式1：使对象指向null
此时垃圾回收器会认为该对象不存在引用，然后根据GC算法对该对象进行回收。
例如：ArrayList集合的clear方法，就是通过遍历数组，将数组中的每个引用都指向null，使垃圾回收器能够对对象进行回收，达到清空的效果。
方式2：使对象超出作用域范围
在Java中，对象的作用域通常由大括号（{}）来定义，包括类、方法和代码块。当对象的作用域结束时，即离开了其定义的代码块或方法，该对象就会超出其作用域范围。
简单来说就是当一个对象在其作用域内被创建时，在该作用域范围内，可以通过引用来访问和操作该对象。但是一旦离开了对象的作用域，该对象就不能再通过原有的引用来访问和操作了。比如说对象对象定义在方法内，当方法执行结束，JVM方法栈中的活动栈帧弹出时，该对象也就不在作用域范围内了。
2.软引用
软引用也是一种较强的引用类型，与强引用的不回收不同，软引用可以在内存空间补不足时被垃圾回收器回收。通常用于内存敏感内容的高速缓存。
举个例子，在下图中，模拟了一个软引用，分别测试内存溢出与内存不溢出的情况下，断开引用后，软引用中的值
内存充沛
内存不足
在上面的例子上我们可以看到，当内存充足的情况下，即使软引用指向null,也不会被回收，一旦内存不足，软引用则被回收。
3.弱引用
弱引用是一种比软引用更弱的引用类型，与软引用不同，弱引用在下一次垃圾回收时一定会被垃圾回收器回收，无论内存是否充足。
4.虚引用
虚引用是最弱的一种引用关系，如果一个对象仅持有虚引用，完全不会对其生存时间构成影响，它就和没有任何引用一样，随时可能会被回收。它主要用来跟踪对象被垃圾回收的活动，可以在垃圾收集时收到一个系统通知。
在 JDK1.2 之后，用 PhantomReference类来表示，通过查看这个类的源码，发现它只有一个构造函数和一个 get() 方法，而且它的 get() 方法仅仅是返回一个null，也就是说将永远无法通过虚引用来获取对象。
垃圾收集算法
说到垃圾收集算法就不得不说一个重要理论，即分代收集理论。下文详细介绍：
分代收集理论
分代收集理论基于一个观察：将对象的生命周期通常可以被划分为不同的阶段或代。根据对象的生命周期，垃圾回收器可以将内存划分为不同的代，然后针对不同代的对象应用不同的垃圾回收策略。目前主流JVM的垃圾收集器都遵循分代收集理论。
一般来说，分代收集理论将内存划分为至少两个代：年轻代、老年代
这是由于大部分对象在被创建后一段时间内会被频繁使用，但随着时间的推移，它们的生命周期会逐渐延长。因此，分代收集理论认为大部分对象是临时的，并且在它们的年轻阶段就会被回收，而只有部分对象会存活更久并进入老年代。
年轻代
被创建后一段时间内会被频繁使用，但随着时间的推移，它们的生命周期会逐渐延长。因此，分代收集理论认为大部分对象是临时的，并且在它们的年轻阶段就会被回收，而只有部分对象会存活更久并进入老年代。
老年代
在老年代中，垃圾回收器采用更长的回收周期和较少的垃圾回收操作。这是因为老年代中的对象通常具有较长的生命周期，并且相对稳定。典型的垃圾回收策略是标记-清除（Mark-Sweep）或标记-压缩（Mark-Compact）算法，其中垃圾回收器会标记并清除或压缩无效的对象，并回收相应的内存空间。
垃圾收集算法分类
1.标记-清除算法(Mark-Sweep)
标记-清除算法的整个工作过程可以分为两个阶段，分别是“标记”和“清除”。在标记阶段，首先垃圾收集器会标记出所有不需要回收的对象(这可以通过在对象的头部添加一个标记位来实现)，然后进入清除阶段，将未标记的对象回收。
标记-清除算法的特点或问题
A.效率问题：
如果执行垃圾收集的区域中，大部分对象是需要被回收的，则需要哦执行大量的标记和清除操作，导致效率变低。
B.内存空间问题：
标记清除后会产生大量不连续的碎片，空间碎片太多，会导致分配较大对象时，无法找到足够的连续空间，从而会触发新的垃圾收集动作。
C.暂停时间：
在标记和清除阶段中，垃圾回收器需要停止应用程序的执行，这可能导致较长的停顿时间，影响应用的响应性。
2.标记-复制算法(Copying)
标记-复制算法在内存上的维护上，将空间分成两个大小相同的区域，通常称为对象区域和空闲区域。
算法工作流程
- 初始化时，所有对象都在对象区域。
- 从根对象开始，标记所有可达对象，将其从对象区域复制到空闲区域，并在新位置上更新引用。
- 完成复制后，对象区域中所有未被复制的对象都被认为是垃圾。
- 清空对象区域，并将空闲区域与对象区域交换，使空闲区域变为下一次垃圾回收的对象区域。
- 重复上述过程，进行下一轮的垃圾回收。
标记-复制算法的特点
A.高效的分配：
由于复制过程中对象是连续存放的，新对象的分配只需要简单的移动指针，效率较高。
B.暂停时间可控：
由于只需要复制存活对象，标记阶段的垃圾回收工作量相对较小，可以有效限制暂停时间。
C.内存利用率相对较低：
标记-复制算法会将堆内存的一半用于复制存活对象，因此相对于标记-清除算法会有一定的内存浪费。
D.效率降低
在对象存活率较高的情况下，需要进行较多内存间复制，导致效率降低
3.标记-整理算法(Mark-Compact)
标记-整理算法的主要思想是在标记阶段标记所有可达对象，并在标记完成后进行整理。整理阶段会将存活的对象向一端移动，然后清理掉边界之外的无效对象，以达到内存整理的目的。
算法工作流程
- 从根对象开始，标记所有可达对象。
- 在标记完成后，将存活对象向一端移动，并保持它们的相对顺序不变。这样，所有存活对象就在内存的一段连续区域中。
- 在移动过程中，将无效对象所占用的内存空间进行回收。可以通过向移动后存活对象的新位置复制数据来完成这一步骤。
- 清理掉边界之外的无效对象所占用的内存空间，使其变为可用于分配新对象的空闲内存。
-
标记-整理算法的特点
A.解决内存碎片化：
通过将存活对象移动到一端，并清理边界之外的无效对象，可以实现内存的整理，解决内存碎片问题。
B.高效的分配：
由于整理后存活对象在一段连续区域中，新对象的分配只需要简单的移动指针，效率较高。
C.暂停时间可控：
标记-整理算法的标记和整理阶段可以分别进行，可以有效限制暂停时间。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-709523.html
总结
标记-整理算法适用于老年代，而在年轻代通常采用其他垃圾回收算法，如标记-复制算法或其他更适合的算法。标记-整理算法通常与年轻代的标记-复制算法或其他算法配合使用，以实现整个堆的高效垃圾回收。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-709523.html
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