基本概念
Java 的自动内存管理主要是针对对象内存的回收和对象内存的分配。同时，Java 自动内存管理最核心的功能是 堆 内存中对象的分配与回收。
Java内存分配和回收的机制概括的说，就是：分代分配，分代回收。对象将根据存活的时间被分为：年轻代（Young Generation）、年老代（Old Generation）、永久代（Permanent Generation，也就是方法区）。再细致一点有：Eden 空间、From Survivor、To Survivor 空间等。进一步划分的目的是更好地回收内存，或者更快地分配内存。
上图所示的 eden 区、s0("From") 区、s1("To") 区都属于新生代，tentired 区属于老年代。
为什么要根据不同对象区分年轻代和年老代？目前主流的垃圾收集器都会采用分代回收算法，因此需要将堆内存分为新生代和老年代，这样我们就可以根据各个年代的特点选择合适的垃圾收集算法。
年轻代：对象被创建时，内存的分配首先发生在年轻代（大对象可以直接 被创建在年老代），大部分的对象在创建后很快就不再使用，因此很快变得不可达，于是被年轻代的GC机制清理掉（IBM的研究表明，98%的对象都是很快消 亡的），这个GC机制被称为Minor GC或叫Young GC。注意，Minor GC并不代表年轻代内存不足，它事实上只表示在Eden区上的GC。
年轻代上的内存分配是这样的，年轻代可以分为3个区域：Eden区（伊甸园，亚当和夏娃偷吃禁果生娃娃的地方，用来表示内存首次分配的区域，再 贴切不过）和两个存活区（Survivor 0 、Survivor 1）
- 当Eden区满的时候，执行Minor GC，将消亡的对象清理掉，并将剩余的对象复制到一个存活区Survivor0（此时，Survivor1是空白的，两个Survivor总有一个是空白的），并且对象的年龄还会加 1
- 此后，每次Eden区满了，就执行一次Minor GC，并将剩余的对象都添加到Survivor0；
- 当Survivor0也满的时候，将其中仍然活着的对象直接复制到Survivor1，以后Eden区执行Minor GC后，就将剩余的对象添加Survivor1（此时，Survivor0是空白的）。
- 当两个存活区切换了几次（HotSpot虚拟机默认15次，用-XX:MaxTenuringThreshold控制，大于该值进入老年代）之后，仍然存活的对象（其实只有一小部分，比如，我们自己定义的对象），将被复制到老年代。
年老代（Old Generation）：对象如果在年轻代存活了足够长的时间而没有被清理掉（即在几次 Young GC后存活了下来），则会被复制到年老代，年老代的空间一般比年轻代大，能存放更多的对象，在年老代上发生的GC次数也比年轻代少。当年老代内存不足时， 将执行Major GC，也叫 Full GC。
如果对象比较大（比如长字符串或大数组），Young空间不足，则大对象会直接分配到老年代上（大对象可能触发提前GC，应少用，更应避免使用短命的大对象）
可能存在年老代对象引用新生代对象的情况，如果需要执行Young GC，则可能需要查询整个老年代以确定是否可以清理回收，这显然是低效的。解决的方法是，年老代中维护一个512 byte的块——”card table“，所有老年代对象引用新生代对象的记录都记录在这里。Young GC时，只要查这里即可，不用再去查全部老年代，因此性能大大提高。
Minor GC 和 Full GC 有什么不同呢？
- 新生代 GC（Minor GC）:指发生新生代的的垃圾收集动作，Minor GC 非常频繁，回收速度一般也比较快。
- 老年代 GC（Major GC/Full GC）:指发生在老年代的 GC，出现了 Major GC 经常会伴随至少一次的 Minor GC（并非绝对），Major GC 的速度一般会比 Minor GC 的慢 10 倍以上。
当对象即将存入eden，但eden却没有空间，并且正在发生MinorGC，S0或S1也没有空间可用,这时候会发生什么呢？通过 分配担保机制 把新生代的对象提前转移到老年代中去，老年代上的空间足够存放 allocation1，所以不会出现 Full GC。
什么是大对象，为什么大对象直接进入老年代？大对象就是需要大量连续内存空间的对象（比如：字符串、数组）。为了避免为大对象分配内存时由于分配担保机制带来的复制而降低效率。
是不是一定到15岁才会进入老年代？为了更好的适应不同程序的内存情况，虚拟机不是永远要求对象年龄必须达到了某个值才能进入老年代，如果 Survivor 空间中相同年龄所有对象大小的总和大于 Survivor 空间的一半，年龄大于或等于该年龄的对象就可以直接进入老年代，无需达到要求的年龄。
如何判定对象已经死亡？
堆中几乎放着所有的对象实例，对堆垃圾回收前的第一步就是要判断那些对象已经死亡（即不能再被任何途径使用的对象），有两种途径去识别：1、引用计数器法 2、可达性分析算法
引用计数器：即给对象中添加一个引用计数器，每当有一个地方引用它，计数器就加 1；当引用失效，计数器就减 1；任何时候计数器为 0 的对象就是不可能再被使用的。但是目前主流的虚拟机中并没有选择这个算法来管理内存，其最主要的原因是它很难解决对象之间相互循环引用的问题。如下循环引用代码：
public class ReferenceCountingGc { Object instance = null; public static void main(String[] args) { ReferenceCountingGc objA = new ReferenceCountingGc(); ReferenceCountingGc objB = new ReferenceCountingGc(); objA.instance = objB; objB.instance = objA; objA = null; objB = null; } }
可达性分析算法 这个算法的基本思想就是通过一系列的称为 “GC Roots” 的对象作为起点，从这些节点开始向下搜索，节点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的话，则证明此对象是不可用的。
无论是通过引用计数法判断对象引用数量，还是通过可达性分析法判断对象的引用链是否可达，判定对象的存活都与“引用”有关。
JDK1.2 之前，Java 中引用的定义很传统：如果 reference 类型的数据存储的数值代表的是另一块内存的起始地址，就称这块内存代表一个引用。
JDK1.2 以后，Java 对引用的概念进行了扩充，将引用分为强引用、软引用、弱引用、虚引用四种（引用强度逐渐减弱）。
在实际程序设计中一般很少使用弱引用与虚引用，使用软引用的情况较多，这是因为软引用可以加速JVM对垃圾内存的回收速度，可以维护系统的运行安全，防止内存溢出（OutOfMemory）等问题的产生
1．强引用（StrongReference）
我们使用的大部分引用实际上都是强引用，这是使用最普遍的引用。如果一个对象具有强引用，那就类似于必不可少的生活用品，垃圾回收器绝不会回收它。当内存空间不足，Java 虚拟机宁愿抛出 OutOfMemoryError 错误，使程序异常终止，也不会靠随意回收具有强引用的对象来解决内存不足问题。
public class StrongReference { public static void main(String[] args) { new StrongReference().method1(); } public void method1(){ Object object=new Object(); Object[] objArr=new Object[Integer.MAX_VALUE]; }
不过要注意的是，当method1运行完之后，object和objArr都已经不存在了，所以它们指向的对象都会被JVM回收。如果想中断强引用和某个对象之间的关联，可以显示地将引用赋值为null，这样一来的话，JVM在合适的时间就会回收该对象。
2．软引用（SoftReference）
软引用是用来描述一些有用但并不是必需的对象，在Java中用java.lang.ref.SoftReference类来表示。对于软引用关联着的对象，只有在内存不足的时候JVM才会回收该对象。因此，这一点可以很好地用来解决OOM的问题，并且这个特性很适合用来实现缓存：比如网页缓存、图片缓存等。软引用可以和一个引用队列（ReferenceQueue）联合使用，如果软引用所引用的对象被JVM回收，这个软引用就会被加入到与之关联的引用队列中。
import java.lang.ref.SoftReference; public class SoftRef { public static void main(String[] args){ System.out.println("start"); Obj obj = new Obj(); SoftReference<Obj> sr = new SoftReference<Obj>(obj); obj = null; System.out.println(sr.get()); System.out.println("end"); } } class Obj{ int[] obj ; public Obj(){ obj = new int[1000]; }
当内存足够大时可以把数组存入软引用，取数据时就可从内存里取数据，提高运行效率
软引用在实际中有重要的应用，例如浏览器的后退按钮，这个后退时显示的网页内容可以重新进行请求或者从缓存中取出：
（1）如果一个网页在浏览结束时就进行内容的回收，则按后退查看前面浏览过的页面时，需要重新构建
（2）如果将浏览过的网页存储到内存中会造成内存的大量浪费，甚至会造成内存溢出这时候就可以使用软引用
3．弱引用（WeakReference）
弱引用也是用来描述非必需对象的，当JVM进行垃圾回收时，无论内存是否充足，都会回收被弱引用关联的对象。在java中，用java.lang.ref.WeakReference类来表示。
如果一个对象只具有弱引用，那就类似于可有可无的生活用品。弱引用与软引用的区别在于：只具有弱引用的对象拥有更短暂的生命周期。在垃圾回收器线程扫描它所管辖的内存区域的过程中，一旦发现了只具有弱引用的对象，不管当前内存空间足够与否，都会回收它的内存。不过，由于垃圾回收器是一个优先级很低的线程， 因此不一定会很快发现那些只具有弱引用的对象。弱引用可以和一个引用队列（ReferenceQueue）联合使用，如果弱引用所引用的对象被垃圾回收，Java 虚拟机就会把这个弱引用加入到与之关联的引用队列中。
所以被软引用关联的对象只有在内存不足时才会被回收，而被弱引用关联的对象在JVM进行垃圾回收时总会被回收。
应用场景：如果一个对象是偶尔的使用，并且希望在使用时随时就能获取到，但又不想影响此对象的垃圾收集，那么应该用 Weak Reference 来记住此对象。或者想引用一个对象，但是这个对象有自己的生命周期，你不想介入这个对象的生命周期，这时候就应该用弱引用，这个引用不会在对象的垃圾回收判断中产生任何附加的影响。
4．虚引用（PhantomReference）
虚引用和前面的软引用、弱引用不同，它并不影响对象的生命周期。在java中用java.lang.ref.PhantomReference类表示。如果一个对象与虚引用关联，则跟没有引用与之关联一样，在任何时候都可能被垃圾回收器回收。虚引用主要用来跟踪对象被垃圾回收的活动。
虚引用必须和引用队列关联使用，当垃圾回收器准备回收一个对象时，如果发现它还有虚引用，就会把这个虚引用加入到与之 关联的引用队列中。程序可以通过判断引用队列中是否已经加入了虚引用，来了解被引用的对象是否将要被垃圾回收。如果程序发现某个虚引用已经被加入到引用队列，那么就可以在所引用的对象的内存被回收之前采取必要的行动。
import java.lang.ref.PhantomReference; import java.lang.ref.ReferenceQueue; public class PhantomRef { public static void main(String[] args) { ReferenceQueue<String> queue = new ReferenceQueue<String>(); PhantomReference<String> pr = new PhantomReference<String>(new String("hello"), queue); System.out.println(pr.get()); } }
不可达的对象一定非死不可？即使在可达性分析法中不可达的对象，也并非是“非死不可”的，要真正宣告一个对象死亡，至少要经历两次标记过程；可达性分析法中不可达的对象被第一次标记并且进行一次筛选，筛选的条件是此对象是否有必要执行 finalize 方法。当对象没有覆盖 finalize 方法，或 finalize 方法已经被虚拟机调用过时，虚拟机将这两种情况视为没有必要执行。
被判定为需要执行的对象将会被放在一个队列中进行第二次标记，除非这个对象与引用链上的任何一个对象建立关联，否则就会被真的回收。
如何判断一个常量是废弃常量？1、没有任何引用，假如在常量池中存在字符串 "abc"，如果当前没有任何 String 对象引用该字符串常量的话，就说明常量 "abc" 就是废弃常量，如果这时发生内存回收的话而且有必要的话，"abc" 就会被系统清理出常量池。
如何判断一个类是无用的类？方法区主要回收的是无用的类，那么如何判断一个类是无用的类的呢？类需要同时满足下面 3 个条件才能算是 “无用的类” ：
- 该类所有的实例都已经被回收，也就是 Java 堆中不存在该类的任何实例。
- 加载该类的 ClassLoader 已经被回收。
- 该类对应的 java.lang.Class 对象没有在任何地方被引用，无法在任何地方通过反射访问该类的方法。
常用垃圾收集算法
标记-清除算法 该算法分为“标记”和“清除”阶段：首先标记出所有需要回收的对象，在标记完成后统一回收所有被标记的对象。这种垃圾收集算法会带来两个明显的问题：
- 效率问题
- 空间问题（标记清除后会产生大量不连续的碎片）
复制算法 为了解决效率问题，“复制”收集算法出现了。它可以将内存分为大小相同的两块，每次使用其中的一块。当这一块的内存使用完后，就将还存活的对象复制到另一块去，然后再把使用的空间一次清理掉。这样就使每次的内存回收都是对内存区间的一半进行回收。（复制活着的，清除所有）
标记-整理算法 根据老年代的特点提出的一种标记算法，标记过程仍然与“标记-清除”算法一样，但后续步骤不是直接对可回收对象回收，而是让所有存活的对象向一端移动，然后直接清理掉端边界以外的内存。（移动活动的，清除死亡的）
分代收集算法 根据对象存活周期的不同将内存分为几块。一般将 java 堆分为新生代和老年代，这样我们就可以根据各个年代的特点选择合适的垃圾收集算法。比如在新生代中，每次收集都会有大量对象死去，所以可以选择复制算法，只需要付出少量对象的复制成本就可以完成每次垃圾收集。而老年代的对象存活几率是比较高的，而且没有额外的空间对它进行分配担保，所以我们必须选择“标记-清除”或“标记-整理”算法进行垃圾收集。
垃圾收集器如下：
Serial 收集器：“单线程” 的意义不仅仅意味着它只会使用一条垃圾收集线程去完成垃圾收集工作，更重要的是它在进行垃圾收集工作的时候必须暂停其他所有的工作线程（ "Stop The World" ），直到它收集结束。新生代采用复制算法，老年代采用标记清理算法。优点：当然有，它简单而高效（与其他收集器的单线程相比）。Serial 收集器由于没有线程交互的开销，自然可以获得很高的单线程收集效率。Serial 收集器对于运行在 Client 模式下的虚拟机来说是个不错的选择。
ParNew 收集器 其实就是 Serial 收集器的多线程版本，除了使用多线程进行垃圾收集外，其余行为（控制参数、收集算法、回收策略等等）和 Serial 收集器完全一样。新生代采用复制算法，老年代采用标记清理算法。它是许多运行在 Server 模式下的虚拟机的首要选择，除了 Serial 收集器外，只有它能与 CMS 收集器（真正意义上的并发收集器，后面会介绍到）配合工作。
并行和并发概念补充：
并行（Parallel） ：指多条垃圾收集线程并行工作，但此时用户线程仍然处于等待状态。
并发（Concurrent）：指用户线程与垃圾收集线程同时执行（但不一定是并行，可能会交替执行），用户程序在继续运行，而垃圾收集器运行在另一个 CPU 上。
Parallel Scavenge 收集器
-XX:+UseParallelGC 使用 Parallel 收集器+ 老年代串行 -XX:+UseParallelOldGC 使用 Parallel 收集器+ 老年代并行
新生代采用复制算法，老年代采用标记清理算法它看上去几乎和ParNew都一样。 那么它有什么特别之处呢？Parallel Scavenge 收集器关注点是吞吐量（高效率的利用 CPU）。CMS 等垃圾收集器的关注点更多的是用户线程的停顿时间（提高用户体验）。所谓吞吐量就是 CPU 中用于运行用户代码的时间与 CPU 总消耗时间的比值。 Parallel Scavenge 收集器提供了很多参数供用户找到最合适的停顿时间或最大吞吐量，如果对于收集器运作不太了解的话，手工优化存在困难的话可以选择把内存管理优化交给虚拟机去完成也是一个不错的选择。
Serial Old 收集器 Serial 收集器的老年代版本，它同样是一个单线程收集器。它主要有两大用途：一种用途是在 JDK1.5 以及以前的版本中与 Parallel Scavenge 收集器搭配使用，另一种用途是作为 CMS 收集器的后备方案。
Parallel Old 收集器 Parallel Scavenge 收集器的老年代版本。使用多线程和“标记-整理”算法。在注重吞吐量以及 CPU 资源的场合，都可以优先考虑 Parallel Scavenge 收集器和 Parallel Old 收集器。
CMS 收集器
CMS（Concurrent Mark Sweep）收集器是一种以获取最短回收停顿时间为目标的收集器。这是因为CMS收集器工作时，GC工作线程与用户线程可以并发执行，以此来达到降低收集停顿时间的目的。
CMS收集器仅作用于老年代的收集，是基于标记-清除算法的，它的运作过程分为4个步骤：
- 初始标记： 暂停所有的其他线程，并记录下直接与 root 相连的对象，速度很快 ；
- 并发标记： 同时开启 GC 和用户线程，用一个闭包结构去记录可达对象。但在这个阶段结束，这个闭包结构并不能保证包含当前所有的可达对象。因为用户线程可能会不断的更新引用域，所以 GC 线程无法保证可达性分析的实时性。所以这个算法里会跟踪记录这些发生引用更新的地方。
- 重新标记： 重新标记阶段就是为了修正并发标记期间因为用户程序继续运行而导致标记产生变动的那一部分对象的标记记录，这个阶段的停顿时间一般会比初始标记阶段的时间稍长，远远比并发标记阶段时间短
- 并发清除： 开启用户线程，同时 GC 线程开始对为标记的区域做清扫。
主要优点：并发收集、低停顿。但是它有下面三个明显的缺点：
- 对 CPU 资源敏感；
- 无法处理浮动垃圾；
- 它使用的回收算法-“标记-清除”算法会导致收集结束时会有大量空间碎片产生。
G1 收集器 G1重新定义了堆空间，打破了原有的分代模型，将堆划分为一个个区域。这么做的目的是在进行收集时不必在全堆范围内进行，这是它最显著的特点。区域划分的好处就是带来了停顿时间可预测的收集模型：用户可以指定收集操作在多长时间内完成。即G1提供了接近实时的收集特性。。它具备一下特点：
- 并行与并发：G1 能充分利用 CPU、多核环境下的硬件优势，使用多个 CPU（CPU 或者 CPU 核心）来缩短 Stop-The-World 停顿时间。部分其他收集器原本需要停顿 Java 线程执行的 GC 动作，G1 收集器仍然可以通过并发的方式让 java 程序继续执行。
- 分代收集：虽然 G1 可以不需要其他收集器配合就能独立管理整个 GC 堆，但是还是保留了分代的概念。
- 空间整合：与 CMS 的“标记--清理”算法不同，G1 从整体来看是基于“标记整理”算法实现的收集器；从局部上来看是基于“复制”算法实现的。
- 可预测的停顿：这是 G1 相对于 CMS 的另一个大优势，降低停顿时间是 G1 和 CMS 共同的关注点，但 G1 除了追求低停顿外，还能建立可预测的停顿时间模型，能让使用者明确指定在一个长度为 M 毫秒的时间片段内。
G1 收集器在后台维护了一个优先列表，每次根据允许的收集时间，优先选择回收价值最大的 Region(这也就是它的名字 Garbage-First 的由来)。这种使用 Region 划分内存空间以及有优先级的区域回收方式，保证了 GF 收集器在有限时间内可以尽可能高的收集效率（把内存化整为零）。
G1收集器将整个Java堆划分为多个大小相等的独立区域（Region），虽然还保留有新生代和老年代的概念，但新生代和老年代不再是物理隔离的了，它们都是一部分Region（不需要连续）的集合。Region的大小是一致的，数值是在1M到32M字节之间的一个2的幂值数，JVM会尽量划分2048个左右、同等大小的Region，其实这个数字既可以手动调整，G1也会根据堆大小自动进行调整。
G1收集器之所以能建立可预测的停顿时间模型，是因为它可以有计划地避免在整个Java堆中进行全区域的垃圾收集。G1会通过一个合理的计算模型，计算出每个Region的收集成本并量化，这样一来，收集器在给定了“停顿”时间限制的情况下，总是能选择一组恰当的Regions作为收集目标，让其收集开销满足这个限制条件，以此达到实时收集的目的。
对于打算从CMS或者ParallelOld收集器迁移过来的应用，按照官方 的建议，如果发现符合如下特征，可以考虑更换成G1收集器以追求更佳性能：
- 实时数据占用了超过半数的堆空间；
- 对象分配率或“晋升”的速度变化明显；
- 期望消除耗时较长的GC或停顿（超过0.5——1秒）。
G1收集的运作过程大致如下：
- 初始标记（Initial Marking）：仅仅只是标记一下GC Roots能直接关联到的对象，并且修改TAMS（Next Top at Mark Start）的值，让下一阶段用户程序并发运行时，能在正确可用的Region中创建新对象，这阶段需要
停顿线程，但耗时很短。 - 并发标记（Concurrent Marking）：是从GC Roots开始堆中对象进行可达性分析，找出存活的对象，这阶段耗时较长，但可与用户程序并发执行。
- 最终标记（Final Marking）：是为了修正并发标记期间因用户程序继续运作而导致标记产生变动的那一部分标记记录，虚拟机将这段时间对象变化记录在线程Remembered Set Logs里面，最终标记阶段需要把Remembered Set Logs的数据合并到Remembered Set中，这阶段需要
停顿线程，但是可并行执行。 - 筛选回收（Live Data Counting and Evacuation）：首先对各个Region的回收价值和成本进行排序，根据用户所期望的GC停顿时间来制定回收计划。这个阶段也可以做到与用户程序一起并发执行，但是因为只回收一部分Region，时间是用户可控制的，而且停顿用户线程将大幅提高收集效率。
全局变量和栈中引用的对象是可以列入根集合的，这样在寻找垃圾时，就可以从根集合出发扫描堆空间。在G1中，引入了一种新的能加入根集合的类型，就是记忆集（Remembered Set）。Remembered Sets（也叫RSets）用来跟踪对象引用。G1的很多开源都是源自Remembered Set，例如，它通常约占Heap大小的20%或更高。并且，我们进行对象复制的时候，因为需要扫描和更改Card Table的信息，这个速度影响了复制的速度，进而影响暂停时间。
