java中GC回收和内存分配

      前文讲过垃圾回收主要管理的区域是堆内存，而堆内存主要是存放对象实例，那么要对对象实例进行回收前，必须确定该对象是否还有对他的引用，也就是该对象在内存中是否已经死了？

引用计数算法：

      有很多语言采用的是引用计数算法，每当有一个地方引用它时，引用计数就加1，当引用计数为0时表示该实例不再被使用，可以被回收。通常情况下引用计数是一个不错的算法，如Object-C，python等都使用了这种算法管理内存，但是java中没有使用引用计数算法作为内存管理的算法，最主要的原因它难以解决循环引用问题，例如：一个java方法中创建两个对象实例，每个对象实例都引用对方，当方法执行结束后，方法中创建的对象应该被回收，但是因为循环引用，引用计数不为0，所以就回收不了这两个对象实例

 可达性分析算法：

      这种算法的基本思路是通过一系列的GC Roots的对象作为起始点，从这些节点开始向下搜索，搜索走过的路径称为引用链，当一个对象没一条引用链到达GC Roots，则说明此对象可以被回收。java中GC Roots对象有以下几种：

   1）虚拟机栈本地变量表中引用的对象

   2）方法区中类静态属性引用的对象

   3）方法区中常量引用的对象

   4）本地方法栈中JNI（Native方法）引用的对象

标记-清除算法：

      最基础的收集算法是“标记-清除”（mark-sweep）算法，算法分为标记阶段和清除阶段，首先标记出需要回收的对象，这种算法不足之处：效率低，产生大量空间碎片，导致以后程序运行期间分配大对象时候，无法找到连续的空间提前触发有一次垃圾回收

复制算法：

     将内存分为两块相等空间大小的区域，每次只是用其中一块，当内存用完时，将引用链上对象复制到未使用的内存空间，然后将使用过的内存空间一次清理掉，就不用再考虑空间碎片的问题了，实现简单，运行高效，就是内存利用率原来的一半，代价太高，现在虚拟机都采用这种收集算法回收新生代，IBM公司研究，新生代的98%对象都是朝生夕死，所以不需要按照1：1的比例取分配内存，而是将内存分配为一块较大的Eden空间和两块较小的Survivor空间，每次使用Elen和一块Survivor空间，回收时候，将存活对象复制到未使用的Survivor空间，一次清理掉Eden和使用的Survivor空间，HotSpot默认比例Eden：Survivor=8：1，即新生代中可用空间为原来空间的90%，10%是浪费的。但是并不是每次都有少于10%的存活对象，如果存活对象多余10%，则依赖其他内存进行分配担保

标记-整理算法：

     复制算法在对象存活率高的情况下需要进行较多的复制，效率变低，还可能需要额外的空间进行分配担保，所以老年代一般不采用这种算法。

根据老年代的特点，有人提出标记-整理算法，同标记-清除算法一样，但是对于回收对象不直接清除，而是向一端移动，然后清理掉端边界意外的内存，当前虚拟机都是待用分代算法，对于新生代采用复制算法，老年代采用标记-整理/标记-清除算法。

HotSpot算法实现：

    从可达性分析中GC Roots查找引用链操作，可能仅仅方法区就有数百兆，如果逐个检查里面的引用，必然很慢。还有，这个分析过程必须在一个保证一致性的快照中进行，否则无法保证分析结果的正确性，这就导致在查找过程必须停顿所有线程（sun称之为stop the world），在HotSpot的实现中，并不需要对所有的全局引用位置和执行上下文（jvm栈本地变量表）全部检查完，而是使用一组OopMap的数据结构达到这个目的，在类加载完成时候，把对象内什么偏移量上是什么类型数据计算出来，在JIT编译过程中，也会在特定位置记录下栈和寄存器中那些位置是引用，这样在扫描时可以直接得知这些信息了。

     在OopMap的帮助下，HotSpot可以快速的准确的完成GC Roots枚举，可是问题也会随之而来，OopMap内容变化的指令很多，如果每一个指令都生成OopMap，那么需要大量额外空间，GC成本将非常高，实际上，HotSpot确实没有为每条指令都生成OopMap，只是在特定的位置生成这些信息，这些位置成为安全点，只有到安全点时候才执行GC。当GC时如何让所有线程都跑到安全点，有两种方法：1抢先式终端 2主动式中断

抢先试中断：GC时，中断所有线程，然后对于没有达到安全点的线程，恢复并让其跑到安全点上

主动式中断：GC时，不主动中断线程，而是设置一个标志，然后所有线程主动轮询这个标志，发现中断标志位真，就挂起