常用的GC算法：

1）标记非活动对象

－－何为非活动对象，通俗的讲，就是无引用的对象。



追踪root对象算法： 深度追踪root对象，将heap中所有被引用到的root做标志，所有未被标志的对象视为非活动对象，所占用的空间视为非活动内存。



2）清理非活动对象



Copy算法：          

方法：将内存分为两个区域（from space和to space）。所有的对象分配内存都分配到fromspace。在清理非活动对象阶段，把所有标志为活动的对象，copy到to space，之后清楚from space空间。然后互换fromsapce和to space的身份。既原先的from space变成to sapce，原先的to space变成fromspace。每次清理，重复上述过程。



优点：copy算法不理会非活动对象，copy数量仅仅取决为活动对象的数量。并且在copy的同时，整理了heap空间，即，to space的空间使用始终是连续的，内存使用效率得到提高。



缺点：划分from space和to space，内存的使用率是1／2。

 Compaction算法：

方法：在清理非活动对象阶段，删除非活动对象占用内存，并且把活动对象向heap的底部移动，直到所有的活动对象被移到heap的一侧。

优点：无须划分from sapce和to space，提高内存的使用率。并且compaction后的内存空间也是连续分配的。

缺点：该算法相对比较复杂。

sun jdk gc介绍：

在减少gc之前，先来看看来自IBM的一组统计数据：

98％的java对象，在创建之后不久就变成了非活动对象；只有2％的对象，会在长时间一直处于活动状态。



如果能对这两种对象区分对象，那么会提交GC的效率。在sun jdk gc中（具体的说，是在jdk1.4之后的版本），提出了不同生命周期的GC策略。



young generation：

生命周期很短的对象，归为younggeneration。由于生命周期很短，这部分对象在gc的时候，很大部分的对象已经成为非活动对象。因此针对young generation的对象，采用copy算法，只需要将少量的存活下来的对象copy到tospace。存活的对象数量越少，那么copy算法的效率越高。

young generation的gc称为minor gc。经过数次minor gc，依旧存活的对象，将被移出young generation，移到tenured generation（下面将会介绍）





young generation分为：

eden：每当对象创建的时候，总是被分配在这个区域

survivor1：copy算法中的from space

survivor2：copy算法中的to sapce （备注：其中survivor1和survivor2的身份在每次minor gc后被互换）

minor gc的时候，会把eden+survivor1(2)的对象copy到survivor2(1)去。

tenured generation：

生命周期较常的对象，归入到tenured generation。一般是经过多次minor gc，还 依旧存活的对象，将移入到tenuredgeneration。（当然，在minor gc中如果存活的对象的超过survivor的容量，放不下的对象会直接移入到tenuredgeneration）

tenured generation的gc称为major gc，就是通常说的full gc。



采用compactiion算法。由于tenured generaion区域比较大，而且通常对象生命周期都比较常，compaction需要一定时间。所以这部分的gc时间比较长。

minorgc可能引发full gc。当eden＋from space的空间大于tenured generation区的剩余空间时，会引发fullgc。这是悲观算法，要确保eden＋from space的对象如果都存活，必须有足够的tenured generation空间存放这些对象。

Permanet Generation：

该区域比较稳定，主要用于存放classloader信息，比如类信息和method信息。

对于spring hibernate这些需要动态类型支持的框架，这个区域需要足够的空间。



这部分内容相对比较理论，可以结合jstat，jmap等命令（当然也可以使用jconsole，jprofile，gciewer等工具），观察jdk gc的情