今日份鸡汤：顺势而为，勇往直前！
本篇整理主要基于《深入理解Java虚拟机》这本书，以及《 JavaGuide面试突击版》，感谢贡献者~
1、Java 内存区域(运行时数据区)：
JDK1.8和之前版本的有所不同。
JDK1.8之前：
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JDK1.8：
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（1）程序计数器：
程序计数器是一块较小的内存空间，它的作用可以看作是当前线程所执行的字节码的行号指示器。在虚拟机的概念模型里字节码解释器工作时就是通过改变这个计数器的值来选取下一条需要执行的字节码指令，分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复等基础功能都需要依赖这个计数器来完成。
特 点：
如果线程正在执行的是Java 方法，则这个计数器记录的是正在执行的虚拟机字节码指令地址。
如果正在执行的是Native 方法，则这个技术器值为空（Undefined）。
此内存区域是唯一一个在Java虚拟机规范中没有规定任何OutOfMemoryError情况的区域。
它的生命周期随着线程的创建而创建，随着线程的结束而死亡。
（2）Java 虚拟机栈：
Java虚拟机栈（Java Virtual Machine Stacks）是线程私有的，它的生命周期与线程相同。虚拟机栈描述的是Java方法执行的内存模型：每个方法被执行的时候都会同时创建一个栈帧（Stack Frame）用于存储局部变量表、操作栈、动态链接、方法出口等信息。每一个方法被调用直至执行完成的过程，就对应着一个栈帧在虚拟机栈中从入栈到出栈的过程。
局部变量表存放了编译期可知的各种基本数据类型（boolean、byte、char、short、int、float、long、double）、对象引用（reference类型，它不等同于对象本身，根据不同的虚拟机实现，它可能是一个指向对象起始地址的引用指针，也可能指向一个代表对象的句柄或者其他与此对象相关的位置）和returnAddress类型（指向了一条字节码指令的地址）。其中64位长度的long和double类型的数据会占用2个局部变量空间（Slot），其余的数据类型只占用1个。局部变量表所需的内存空间在编译期间完
成分配，当进入一个方法时，这个方法需要在帧中分配多大的局部变量空间是完全确定的，在方法运行期间不会改变局部变量表的大小。
在Java虚拟机规范中，对这个区域规定了两种异常状况：如果线程请求的栈深度大于虚拟机所允许的深度，将抛出StackOverflowError异常；如果虚拟机栈可以动态扩展（当前大部分的Java虚拟机都可动态扩展，只不过Java虚拟机规范中也允许固定长度的虚拟机栈），当扩展时无法申请到足够的内存时会抛出OutOfMemoryError异常。
（3）本地方法栈：
本地方法栈（Native Method Stacks）与虚拟机栈所发挥的作用是非常相似的，其区别不过是虚拟机栈为虚拟机执行Java方法（也就是字节码）服务，而本地方法栈则是为虚拟机使用到的Native方法服务。虚拟机规范中对本地方法栈中的方法使用的语言、使用方式与数据结构并没有强制规定，因此具体的虚拟机可以自由实现它。甚至有的虚拟机（譬如Sun HotSpot虚拟机）直接就把本地方法栈和虚拟机栈合二为一。与虚拟机栈一样，本地方法栈区域也会抛出StackOverflowError和OutOfMemoryError异常。
（4）堆：
对于大多数应用来说，Java堆（Java Heap）是Java虚拟机所管理的内存中最大的一块。Java堆是被所有线程共享的一块内存区域，在虚拟机启动时创建。此内存区域的唯一目的就是存放对象实例，几乎所有的对象实例都在这里分配内存。
Java堆是垃圾收集器管理的主要区域，因此很多时候也被称做GC堆。如果从内存回收的角度看，由于现在收集器基本都是采用的分代收集算法，所以Java堆中还可以细分为：新生代和老年代；再细致一点的有Eden空间、From Survivor空间、To Survivor空间等。根据Java虚拟机规范的规定，Java堆可以处于物理上不连续的内存空间中，只要逻辑上是连续的即可，就像我们的磁盘空间一样。在实现时，既可以实现成固定大小的，也可以是可扩展的，不过当前主流的虚拟机都是按照可扩展来实现的（通过-Xmx和-Xms控制）。
如果在堆中没有内存完成实例分配，并且堆也无法再扩展时，将会抛出OutOfMemoryError异常。
（5）方法区：
方法区（Method Area）与Java堆一样，是各个线程共享的内存区域，它用于存储已被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码等数据。虽然Java虚拟机规范把方法区描述为堆的一个逻辑部分，但是它却有一个别名叫做Non-Heap（非堆），目的应该是与Java堆区分开来。对于习惯在HotSpot虚拟机上开发和部署程序的开发者来说，很多人愿意把方法区称为“永久代”（Permanent Generation），本质上两者并不等价，仅仅是因为HotSpot虚拟机的设计团队选择把GC
分代收集扩展至方法区，或者说使用永久代来实现方法区而已。
Java虚拟机规范对这个区域的限制非常宽松，除了和Java堆一样不需要连续的内存和可以选择固定大小或者可扩展外，还可以选择不实现垃圾收集。相对而言，垃圾收集行为在这个区域是比较少出现的，但并非数据进入了方法区就如永久代的名字一样“永久”存在了。这个区域的内存回收目标主要是针对常量池的回收和对类型的卸载，一般来说这个区域的回收“成绩”比较难以令人满意，尤其是类型的卸载，条件相当苛刻，但是这部分区域的回收确实是有必要的。
根据Java虚拟机规范的规定，当方法区无法满足内存分配需求时，将抛出OutOfMemoryError异常。
常用参数：
JDK 1.8 之前永久代还没被彻底移除的时候通常通过下面这些参数来调节方法区大小
-XX:PermSize=N //方法区 (永久代) 初始大小
-XX:MaxPermSize=N //方法区 (永久代) 最大大小,超过这个值将会抛出 OutOfMemoryError 异常：
java.lang.OutOfMemoryError: PermGen
相对而言，垃圾收集行为在这个区域是比较少出现的，但并非数据进入方法区后就“永久存在”了。
JDK 1.8 的时候，方法区（ HotSpot 的永久代）被彻底移除了（ JDK1.7 就已经开始了），取而代之是元空间，元空间使用的是直接内存。
下面试一些常用的参数：
-XX:MetaspaceSize=N //设置 Metaspace 的初始（和最小大小）
-XX:MaxMetaspaceSize=N //设置 Metaspace 的最大大小
与永久代很大的不同就是，如果不指定大小的话，随着更多类的创建，虚拟机会耗尽所有可用的系统内存。
为什么要将永久代 (PermGen) 替换为元空间 (MetaSpace) 呢?
1>. 整个永久代有一个 JVM 本身设置固定大小上限，无法进行调整，而元空间使用的是直接内存，受本机可用内存的限制，虽然元空间仍旧可能溢出，但是比原来出现的几率更小。
当你元空间溢出时会得到如下错误： java.lang.OutOfMemoryError: MetaSpace
你可以使用 -XX: MaxMetaspaceSize 标志设置最大元空间大小，默认值为 unlimited，这意味着它只受系统内存的限制。
-XX: MetaspaceSize 调整标志定义元空间的初始大小如果未指定此标志，则 Metaspace 将根据运⾏时的应⽤程序需求动态地重新调整大小。
2>. 元空间里面存放的是类的元数据，这样加载多少类的元数据就不由 MaxPermSize 控制了,而由系统的实际可用空间来控制，这样能加载的类就更多了。
3>. 在 JDK8，合并 HotSpot 和 JRockit 的代码时, JRockit 从来没有一个叫永久代的东西, 合并之后就没有必要额外的设置这么一个永久代的地方了。
（6）运行时常量池
运行时常量池是方法区的一部分。 Class 文件中除了有类的版本、字段、方法、接口等描述信息外，还有常量池表（用于存放编译期生成的各种字面量和符号引用）
既然运行时常量池是方法区的一部分，自然受到方法区内存的限制，当常量池无法再申请到内存时会抛出 OutOfMemoryError 错误。
JDK1.7 及之后版本的 JVM 已经将运行时常量池从方法区中移了出来，在 Java 堆（ Heap）中开辟了一块区域存放运行时常量池。
1>. JDK1.7之前运行时常量池逻辑包含字符串常量池存放在方法区, 此时hotspot虚拟机对方法区的实现为永久代
2>. JDK1.7 字符串常量池被从方法区拿到了堆中, 这里没有提到运行时常量池,也就是说字符串常量池被单独拿到堆,运行时常量池剩下的东西还在方法区, 也就是hotspot中的永久代 。
3>. JDK1.8 hotspot移除了永久代用元空间(Metaspace)取而代之, 这时候字符串常量池还在堆, 运行时常量池还在方法区, 只不过方法区的实现从永久代变成了元空间(Metaspace)
相关问题： JVM 常量池中存储的是对象还是引用呢？： https://www.zhihu.com/question/57109429/answer/151717241
（7）直接内存
直接内存并不是虚拟机运行时数据区的一部分，也不是虚拟机规范中定义的内存区域，但是这部分内存也被频繁地使用。而且也可能导致 OutOfMemoryError 错误出现。
JDK1.4 中新加入的 NIO(New Input/Output) 类，引用了一种基于通道（ Channel） 与缓存区（ Buffer） 的 I/O 方式，它可以直接使用 Native 函数库直接分配堆外内存，然后通过这个存储在 Java 堆中的 DirectByteBuffer 对象作为这块内存的引用进行操作。这样就能在一些场景中显著提高性能，因为避免了在 Java 堆和 Native 堆之间来回复制数据。
本机直接内存的分配不会受到 Java 堆的限制，但是，既然是内存就会受到本机总内存大小以及处理器寻址空间的限制。
2、说一下Java对象的创建过程：
Java是一门面向对象的编程语言，在Java程序运行过程中无时无刻都有对象被创建出来。 在语言层面上，创建对象（例如克隆、 反序列化）通常仅仅是一个new关键字而已，而在虚拟机中，对象（文中讨论的对象限于普通Java对象，不包括数组和Class对象等）的创建又是怎样一个过程呢？
（1）类加载检查：
虚拟机遇到一条new指令时，首先将去检查这个指令的参数是否能在常量池中定位到一个类的符号引用，并且检查这个符号引用代表的类是否已被加载、 解析和初始化过。 如果没有，那必须先执行相应的类加载过程。
（2）分配内存：
在类加载检查通过后，接下来虚拟机将为新生对象分配内存。 对象所需内存的大小在类加载完成后便可完全确定（如何确定将在2.3.2节中介绍），为对象分配空间的任务等同于把一块确定大小的内存从Java堆中划分出来。 假设Java堆中内存是绝对规整的，所有用过的内存都放在一边，空闲的内存放在另一边，中间放着一个指针作为分界点的指示器，那所分配内存就仅仅是把那个指针向空闲空间那边挪动一段与对象大小相等的距离，这种分配方式称为“指针碰撞”（Bump the Pointer）。 如果Java堆中的内存并不是规整的，已使用的内存和空闲的内存相互交错，那就没有办法简单地进行指针碰撞了，虚拟机就必须维护一个列表，记录上哪些内存块是可用的，在分配的时候从列表中找到一块足够大的空间划分给对象实例，并更新列表上的记录，这种分配方式称为“空闲列表”（Free List）。 选择哪种分配方式由Java堆是否规整决定，而Java堆是否规整又由所采用的垃圾收集器是否带有压缩整理功能决定。 因此，在使用Serial、 ParNew等带Compact过程的收集器时，系统采用的分配算法是指针碰撞，而使用CMS这种基于Mark-Sweep算法的收集器时，通常采用空闲列表。
除如何划分可用空间之外，还有另外一个需要考虑的问题是对象创建在虚拟机中是非常频繁的行为，即使是仅仅修改一个指针所指向的位置，在并发情况下也并不是线程安全的，可能出现正在给对象A分配内存，指针还没来得及修改，对象B又同时使用了原来的指针来分配内存的情况。 解决这个问题有两种方案，一种是对分配内存空间的动作进行同步处理——实际上虚拟机采用CAS配上失败重试的方式保证更新操作的原子性；另一种是把内存分配的动作按照线程划分在不同的空间之中进行，即每个线程在Java堆中预先分配一小块内存，称为本地线程分配缓冲（Thread Local Allocation Buffer,TLAB）。 哪个线程要分配内存，就在哪个线程的TLAB上分配，只有TLAB用完并分配新的TLAB时，才需要同步锁定。虚拟机是否使用TLAB，可以通过-XX：+/-UseTLAB参数来设定。
（3）初始化零值：
内存分配完成后，虚拟机需要将分配到的内存空间都初始化为零值（不包括对象头），如果使用TLAB，这一工作过程也可以提前至TLAB分配时进行。 这一步操作保证了对象的实例字段在Java代码中可以不赋初始值就直接使用，程序能访问到这些字段的数据类型所对应的零值。
（4）设置对象头：
接下来，虚拟机要对对象进行必要的设置，例如这个对象是哪个类的实例、 如何才能找到类的元数据信息、 对象的哈希码、 对象的GC分代年龄等信息。 这些信息存放在对象的对象头（Object Header）之中。 根据虚拟机当前的运行状态的不同，如是否启用偏向锁等，对象头会有不同的设置方式。 关于对象头的具体内容，稍后再做详细介绍。
（5）执行 init 方法：
在上面工作都完成之后，从虚拟机的视角来看，一个新的对象已经产生了，但从Java程序的视角来看，对象创建才刚刚开始——＜init＞方法还没有执行，所有的字段都还为零。所以，一般来说（由字节码中是否跟随invokespecial指令所决定），执行new指令之后会接着执行＜init＞方法，把对象按照程序员的意愿进行初始化，这样一个真正可用的对象才算完全产生出来。
3、对象的访问定位有哪种方式?
建立对象是为了使用对象，我们的Java程序需要通过栈上的reference数据来操作堆上的具体对象。 由于reference类型在Java虚拟机规范中只规定了一个指向对象的引用，并没有定义这个引用应该通过何种方式去定位、 访问堆中的对象的具体位置，所以对象访问方式也是取决于虚拟机实现而定的。 目前主流的访问方式有使用句柄和直接指针两种。
如果使用句柄访问的话，那么Java堆中将会划分出一块内存来作为句柄池，reference中存储的就是对象的句柄地址，而句柄中包含了对象实例数据与类型数据各自的具体地址信息，如图2-2所示。
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如果使用直接指针访问，那么Java堆对象的布局中就必须考虑如何放置访问类型数据的
相关信息，而reference中存储的直接就是对象地址，如图2-3所示。
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这两种对象访问方式各有优势，使用句柄来访问的最大好处就是reference中存储的是稳定的句柄地址，在对象被移动（垃圾收集时移动对象是非常普遍的行为）时只会改变句柄中的实例数据指针，而reference本身不需要修改。
使用直接指针访问方式的最大好处就是速度更快，它节省了一次指针定位的时间开销，由于对象的访问在Java中非常频繁，因此这类开销积少成多后也是一项非常可观的执行成本。 就本书讨论的主要虚拟机Sun HotSpot而言，它是使用第二种方式进行对象访问的，但从整个软件开发的范围来看，各种语言和框架使用句柄来访问的情况也十分常见。
4、简单聊聊 JVM 内存分配与回收：
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 堆是垃圾收集器管理的主要区域，因此也被称作GC 堆（ Garbage Collected Heap） .从垃圾回收的⻆度，由于现在收集器基本都采用分代垃圾收集算法，所以 Java 堆还可以细分为：新生代和老年代：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。
堆空间的基本结构：
上图所示的 Eden 区、 From Survivor0("From") 区、 To Survivor1("To") 区都属于新生代， OldMemory 区属于老年代。
大部分情况，对象都会首先在 Eden 区域分配，在一次新生代垃圾回收后，如果对象还存活，则会进入s0 或者 s1，并且对象的年龄还会加 1(Eden 区->Survivor 区后对象的初始年龄变为 1)，当它的年龄增加到一定程度（默认为 15 岁），就会被晋升到老年代中。对象晋升到老年代的年龄阈值，可以通过参数 -XX:MaxTenuringThreshold 来设置。
Hotspot 遍历所有对象时，按照年龄从小到大对其所占用的大小进行累积，当累积的某个年龄大小超过了 survivor 区的一半时，取这个年龄和MaxTenuringThreshold 中更小的一个值，作为新的晋升年龄阈值。
经过这次 GC 后， Eden 区和"From"区已经被清空。这个时候， "From"和"To"会交换他们的角色，也就是新的"To"就是上次 GC 前的“From”，新的"From"就是上次 GC 前的"To"。不管怎样，都会保证名为 To 的 Survivor 区域是空的。 Minor GC 会一直重复这样的过程，直到“To”区被填满， "To"区被填满之后，会将所有对象移动到老年代中。
5、说一下堆内存中对象的分配的基本策略：
（1）对象优先在Eden分配
大多数情况下，对象在新生代Eden区中分配。 当Eden区没有足够空间进行分配时，虚拟机将发起一次Minor GC。
Minor GC和Full GC有什么不一样吗？
新生代GC（Minor GC）：指发生在新生代的垃圾收集动作，因为Java对象大多都具备朝生夕灭的特性，所以Minor GC非常频繁，一般回收速度也比较快。
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（但非绝对的，在Parallel Scavenge收集器的收集策略里就有直接进行Major GC的策略选择过程）。 Major GC的速度一般会比Minor GC慢10倍以上。
（2）大对象直接进入老年代
所谓的大对象是指，需要大量连续内存空间的Java对象，最典型的大对象就是那种很长的字符串以及数组（笔者列出的例子中的byte[]数组就是典型的大对象）。 大对象对虚拟机的内存分配来说就是一个坏消息（替Java虚拟机抱怨一句，比遇到一个大对象更加坏的消息就是遇到一群“朝生夕灭”的“短命大对象”，写程序的时候应当避免），经常出现大对象容易导致内存还有不少空间时就提前触发垃圾收集以获取足够的连续空间来“安置”它们。
（3）长期存活的对象将进入老年代
既然虚拟机采用了分代收集的思想来管理内存，那么内存回收时就必须能识别哪些对象应放在新生代，哪些对象应放在老年代中。 为了做到这点，虚拟机给每个对象定义了一个对象年龄（Age）计数器。 如果对象在Eden出生并经过第一次Minor GC后仍然存活，并且能被Survivor容纳的话，将被移动到Survivor空间中，并且对象年龄设为1。 对象在Survivor区中每“熬过”一次Minor GC，年龄就增加1岁，当它的年龄增加到一定程度（默认为15岁），就将会被晋升到老年代中。 对象晋升老年代的年龄阈值，可以通过参数-XX：MaxTenuringThreshold设置。
（4）动态对象年龄判定
为了能更好地适应不同程序的内存状况，虚拟机并不是永远地要求对象的年龄必须达到了MaxTenuringThreshold才能晋升老年代，如果在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，无须等到MaxTenuringThreshold中要求的年龄。
（5）空间分配担保
在发生Minor GC之前，虚拟机会先检查老年代最大可用的连续空间是否大于新生代所有对象总空间，如果这个条件成立，那么Minor GC可以确保是安全的。 如果不成立，则虚拟机会查看HandlePromotionFailure设置值是否允许担保失败。 如果允许，那么会继续检查老年代最大可用的连续空间是否大于历次晋升到老年代对象的平均大小，如果大于，将尝试着进行一次Minor GC，尽管这次Minor GC是有风险的；如果小于，或者HandlePromotionFailure设置不允许冒险，那这时也要改为进行一次Full GC。
下面解释一下“冒险”是冒了什么风险，前面提到过，新生代使用复制收集算法，但为了内存利用率，只使用其中一个Survivor空间来作为轮换备份，因此当出现大量对象在MinorGC后仍然存活的情况（最极端的情况就是内存回收后新生代中所有对象都存活），就需要老年代进行分配担保，把Survivor无法容纳的对象直接进入老年代。 与生活中的贷款担保类似，老年代要进行这样的担保，前提是老年代本身还有容纳这些对象的剩余空间，一共有多少对象会活下来在实际完成内存回收之前是无法明确知道的，所以只好取之前每一次回收晋升到老年代对象容量的平均大小值作为经验值，与老年代的剩余空间进行比较，决定是否进
行Full GC来让老年代腾出更多空间。
取平均值进行比较其实仍然是一种动态概率的手段，也就是说，如果某次Minor GC存活后的对象突增，远远高于平均值的话，依然会导致担保失败（Handle Promotion Failure）。如果出现了HandlePromotionFailure失败，那就只好在失败后重新发起一次Full GC。 虽然担保失败时绕的圈子是最大的，但大部分情况下都还是会将HandlePromotionFailure开关打开，避免Full GC过于频繁
总结：
针对 HotSpot VM 的实现，它里面的 GC 其实准确分类只有两大种：
部分收集 (Partial GC)：
新生代收集（ Minor GC / Young GC）：只对新生代进行垃圾收集；
老年代收集（ Major GC / Old GC）：只对老年代进行垃圾收集。需要注意的是 Major GC 在有的语境中也用于指代整堆收集；
混合收集（ Mixed GC）：对整个新生代和部分老年代进行垃圾收集。
整堆收集 (Full GC)：收集整个 Java 堆和方法区。
6、如何判断对象是否死亡?
对象已死吗？
在堆里面存放着Java世界中几乎所有的对象实例，垃圾收集器在对堆进行回收前，第一件事情就是要确定这些对象之中哪些还“存活”着，哪些已经“死去”（即不可能再被任何途径使用的对象）。
（1）引用计数算法
很多教科书判断对象是否存活的算法是这样的：给对象中添加一个引用计数器，每当有一个地方引用它时，计数器值就加1；当引用失效时，计数器值就减1；任何时刻计数器为0的对象就是不可能再被使用的。 作者面试过很多的应届生和一些有多年工作经验的开发人员，他们对于这个问题给予的都是这个答案。
客观地说，引用计数算法（Reference Counting）的实现简单，判定效率也很高，在大部分情况下它都是一个不错的算法，也有一些比较著名的应用案例，例如微软公司的COM（Component Object Model）技术、 使用ActionScript 3的FlashPlayer、 Python语言和在游戏脚本领域被广泛应用的Squirrel中都使用了引用计数算法进行内存管理。 但是，至少主流的Java虚拟机里面没有选用引用计数算法来管理内存，其中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。
举个简单的例子，请看代码清单3-1中的testGC（）方法：对象objA和objB都有字段instance，赋值令objA.instance=objB及objB.instance=objA，除此之外，这两个对象再无任何引用，实际上这两个对象已经不可能再被访问，但是它们因为互相引用着对方，导致它们的引用计数都不为0，于是引用计数算法无法通知GC收集器回收它们。
（2）可达性分析算法
在主流的商用程序语言（Java、 C#，甚至包括前面提到的古老的Lisp）的主流实现中，都是称通过可达性分析（Reachability Analysis）来判定对象是否存活的。 这个算法的基本思路就是通过一系列的称为“GC Roots”的对象作为起始点，从这些节点开始向下搜索，搜索所走过的路径称为引用链（Reference Chain），当一个对象到GC Roots没有任何引用链相连（用图论的话来说，就是从GC Roots到这个对象不可达）时，则证明此对象是不可用的。 如图3-1所示，对象object 5、 object 6、 object 7虽然互相有关联，但是它们到GC Roots是不可达的，所以它们将会被判定为是可回收的对象。
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在Java语言中，可作为GC Roots的对象包括下面几种：
虚拟机栈（栈帧中的本地变量表）中引用的对象。
方法区中类静态属性引用的对象。
方法区中常量引用的对象。
本地方法栈中JNI（即一般说的Native方法）引用的对象。
7、简单的介绍一下强引用,软引用,弱引用,虚引用：
无论是通过引用计数算法判断对象的引用数量，还是通过可达性分析算法判断对象的引用链是否可达，判定对象是否存活都与“引用”有关。 在JDK 1.2以前，Java中的引用的定义很传统：如果reference类型的数据中存储的数值代表的是另外一块内存的起始地址，就称这块内存代表着一个引用。 这种定义很纯粹，但是太过狭隘，一个对象在这种定义下只有被引用或者没有被引用两种状态，对于如何描述一些“食之无味，弃之可惜”的对象就显得无能为力。 我们希望能描述这样一类对象：当内存空间还足够时，则能保留在内存之中；如果内存空间在进行垃圾收集后还是非常紧张，则可以抛弃这些对象。 很多系统的缓存功能都符合这样的应用场景。
在JDK 1.2之后，Java对引用的概念进行了扩充，将引用分为强引用（StrongReference）、 软引用（Soft Reference）、 弱引用（Weak Reference）、 虚引用（PhantomReference）4种，这4种引用强度依次逐渐减弱。
强引用就是指在程序代码之中普遍存在的，类似“Object obj=new Object（）”这类的引用，只要强引用还存在，垃圾收集器永远不会回收掉被引用的对象。
软引用是用来描述一些还有用但并非必需的对象。 对于软引用关联着的对象，在系统将要发生内存溢出异常之前，将会把这些对象列进回收范围之中进行第二次回收。 如果这次回收还没有足够的内存，才会抛出内存溢出异常。 在JDK 1.2之后，提供了SoftReference类来实现软引用。
弱引用也是用来描述非必需对象的，但是它的强度比软引用更弱一些，被弱引用关联的对象只能生存到下一次垃圾收集发生之前。 当垃圾收集器工作时，无论当前内存是否足够，都会回收掉只被弱引用关联的对象。 在JDK 1.2之后，提供WeakReference类来实现弱引用。
虚引用也称为幽灵引用或者幻影引用，它是最弱的一种引用关系。 一个对象是否有虚引用的存在，完全不会对其生存时间构成影响，也无法通过虚引用来取得一个对象实例。 为一个对象设置虚引用关联的唯一目的就是能在这个对象被收集器回收时收到一个系统通知。 在JDK 1.2之后，提供了PhantomReference类来实现虚引用。
8、 如何判断一个常量是废弃常量?
运行时常量池主要回收的是废弃的常量。那么，我们如何判断⼀个常量是废弃常量呢？
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。
**9、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？
判定一个常量是否是“废弃常量”比较简单，而要判定一个类是否是“无用的类”的条件则相对苛刻许多。
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。
虚拟机可以对满足上述 3 个条件的无用类进行回收，这里说的仅仅是“可以”，而并不是和对象一样不使用了就会必然被回收。
10、垃圾收集有哪些算法，各自的特点？
（1）标记-清除算法
最基础的收集算法是“标记-清除”（Mark-Sweep）算法，如同它的名字一样，算法分为“标记”和“清除”两个阶段：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，它的标记过程其实在前一节讲述对象标记判定时已经介绍过了。 之所以说它是最基础的收集算法，是因为后续的收集算法都是基于这种思路并对其不足进行改进而得到的。 它的主要不足有两个：一个是效率问题，标记和清除两个过程的效率都不高；另一个是空间问题，标记清除之后会产生大量不连续的内存碎片，空间碎片太多可能会导致以后在程序运行过程中需要分配较大对象时，无法找到足够的连续内存而不得不提前触发另一次垃圾收集动作。 标记—清除算法的执行过程如图3-2所示。
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（2）复制算法
为了解决效率问题，一种称为“复制”（Copying）的收集算法出现了，它将可用内存按容量划分为大小相等的两块，每次只使用其中的一块。 当这一块的内存用完了，就将还存活着的对象复制到另外一块上面，然后再把已使用过的内存空间一次清理掉。 这样使得每次都是对整个半区进行内存回收，内存分配时也就不用考虑内存碎片等复杂情况，只要移动堆顶指针，按顺序分配内存即可，实现简单，运行高效。 只是这种算法的代价是将内存缩小为了原来的一半，未免太高了一点。 复制算法的执行过程如图3-3所示。
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（3）标记-整理算法
复制收集算法在对象存活率较高时就要进行较多的复制操作，效率将会变低。 更关键的是，如果不想浪费50%的空间，就需要有额外的空间进行分配担保，以应对被使用的内存中所有对象都100%存活的极端情况，所以在老年代一般不能直接选用这种算法。
根据老年代的特点，有人提出了另外一种“标记-整理”（Mark-Compact）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进行清理，而是让所有存活的对象都向一端移动，然后直接清理掉端边界以外的内存，“标记-整理”算法的示意图如图3-4所示。
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（4）分代收集算法
当前商业虚拟机的垃圾收集都采用“分代收集”（Generational Collection）算法，这种算法并没有什么新的思想，只是根据对象存活周期的不同将内存划分为几块。 一般是把Java堆分为新生代和老年代，这样就可以根据各个年代的特点采用最适当的收集算法。 在新生代中，每次垃圾收集时都发现有大批对象死去，只有少量存活，那就选用复制算法，只需要付出少量存活对象的复制成本就可以完成收集。 而老年代中因为对象存活率高、 没有额外空间对它进行分配担保，就必须使用“标记—清理”或者“标记—整理”算法来进行回收。
11、HotSpot 为什么要分为新生代和老年代？
主要是为了提升 GC 效率。上面提到的分代收集算法已经很好的解释了这个问题。
12、常见的垃圾回收器有哪些？
如果说收集算法是内存回收的方法论，那么垃圾收集器就是内存回收的具体实现。 Java虚拟机规范中对垃圾收集器应该如何实现并没有任何规定，因此不同的厂商、 不同版本的虚拟机所提供的垃圾收集器都可能会有很大差别，并且一般都会提供参数供用户根据自己的应用特点和要求组合出各个年代所使用的收集器。 这里讨论的收集器基于JDK 1.7 Update 14之后的HotSpot虚拟机（在这个版本中正式提供了商用的G1收集器，之前G1仍处于实验状态），这个虚拟机包含的所有收集器如图3-5所示。
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图3-5展示了7种作用于不同分代的收集器，如果两个收集器之间存在连线，就说明它们可以搭配使用。 虚拟机所处的区域，则表示它是属于新生代收集器还是老年代收集器。 接下来笔者将逐一介绍这些收集器的特性、 基本原理和使用场景，并重点分析CMS和G1这两款相对复杂的收集器，了解它们的部分运作细节。在介绍这些收集器各自的特性之前，我们先来明确一个观点：虽然我们是在对各个收集器进行比较，但并非为了挑选出一个最好的收集器。 因为直到现在为止还没有最好的收集器出现，更加没有万能的收集器，所以我们选择的只是对具体应用最合适的收集器。 这点不需要多加解释就能证明：如果有一种放之四海皆准、 任何场景下都适用的完美收集器存在，那HotSpot虚拟机就没必要实现那么多不同的收集器了。
（1）Serial收集器
Serial收集器是最基本、 发展历史最悠久的收集器，曾经（在JDK 1.3.1之前）是虚拟机新生代收集的唯一选择。 大家看名字就会知道，这个收集器是一个单线程的收集器，但它的“单线程”的意义并不仅仅说明它只会使用一个CPU或一条收集线程去完成垃圾收集工作，更重要的是在它进行垃圾收集时，必须暂停其他所有的工作线程，直到它收集结束。 “Stop The World”这个名字也许听起来很酷，但这项工作实际上是由虚拟机在后台自动发起和自动完成的，在用户不可见的情况下把用户正常工作的线程全部停掉，这对很多应用来说都是难以接受的。 读者不妨试想一下，要是你的计算机每运行一个小时就会暂停响应5分钟，你会有什么样的心情？图3-6示意了Serial/Serial Old收集器的运行过程。
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对于“Stop The World”带给用户的不良体验，虚拟机的设计者们表示完全理解，但也表示非常委屈：“你妈妈在给你打扫房间的时候，肯定也会让你老老实实地在椅子上或者房间外待着，如果她一边打扫，你一边乱扔纸屑，这房间还能打扫完？”这确实是一个合情合理的矛盾，虽然垃圾收集这项工作听起来和打扫房间属于一个性质的，但实际上肯定还要比打扫房间复杂得多啊！
从JDK 1.3开始，一直到现在最新的JDK 1.7，HotSpot虚拟机开发团队为消除或者减少工作线程因内存回收而导致停顿的努力一直在进行着，从Serial收集器到Parallel收集器，再到Concurrent Mark Sweep（CMS）乃至GC收集器的最前沿成果Garbage First（G1）收集器，我们看到了一个个越来越优秀（也越来越复杂）的收集器的出现，用户线程的停顿时间在不断缩短，但是仍然没有办法完全消除（这里暂不包括RTSJ中的收集器）。 寻找更优秀的垃圾收集器的工作仍在继续！
写到这里，笔者似乎已经把Serial收集器描述成一个“老而无用、 食之无味弃之可惜”的鸡肋了，但实际上到现在为止，它依然是虚拟机运行在Client模式下的默认新生代收集器。它也有着优于其他收集器的地方：简单而高效（与其他收集器的单线程比），对于限定单个CPU的环境来说，Serial收集器由于没有线程交互的开销，专心做垃圾收集自然可以获得最高的单线程收集效率。 在用户的桌面应用场景中，分配给虚拟机管理的内存一般来说不会很大，收集几十兆甚至一两百兆的新生代（仅仅是新生代使用的内存，桌面应用基本上不会再大了），停顿时间完全可以控制在几十毫秒最多一百多毫秒以内，只要不是频繁发生，这点停顿是可以接受的。 所以，Serial收集器对于运行在Client模式下的虚拟机来说是一个很好的选择。
（2）ParNew收集器
ParNew收集器其实就是Serial收集器的多线程版本，除了使用多条线程进行垃圾收集之外，其余行为包括Serial收集器可用的所有控制参数（例如：-XX：SurvivorRatio、 -XX：PretenureSizeThreshold、 -XX：HandlePromotionFailure等）、 收集算法、 Stop The World、 对象分配规则、 回收策略等都与Serial收集器完全一样，在实现上，这两种收集器也共用了相当多的代码。 ParNew收集器的工作过程如图3-7所示。
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ParNew收集器除了多线程收集之外，其他与Serial收集器相比并没有太多创新之处，但它却是许多运行在Server模式下的虚拟机中首选的新生代收集器，其中有一个与性能无关但很重要的原因是，除了Serial收集器外，目前只有它能与CMS收集器配合工作。 在JDK 1.5时期，HotSpot推出了一款在强交互应用中几乎可认为有划时代意义的垃圾收集器——CMS收集器（Concurrent Mark Sweep，本节稍后将详细介绍这款收集器），这款收集器是HotSpot虚拟机中第一款真正意义上的并发（Concurrent）收集器，它第一次实现了让垃圾收集线程与用户线程（基本上）同时工作，用前面那个例子的话来说，就是做到了在你的妈妈打扫房间
的时候你还能一边往地上扔纸屑。
不幸的是，CMS作为老年代的收集器，却无法与JDK 1.4.0中已经存在的新生代收集器Parallel Scavenge配合工作[1]，所以在JDK 1.5中使用CMS来收集老年代的时候，新生代只能选择ParNew或者Serial收集器中的一个。 ParNew收集器也是使用-XX：+UseConcMarkSweepGC选项后的默认新生代收集器，也可以使用-XX：+UseParNewGC选项来强制指定它。ParNew收集器在单CPU的环境中绝对不会有比Serial收集器更好的效果，甚至由于存在线程交互的开销，该收集器在通过超线程技术实现的两个CPU的环境中都不能百分之百地保证可以超越Serial收集器。 当然，随着可以使用的CPU的数量的增加，它对于GC时系统资源的有效利用还是很有好处的。 它默认开启的收集线程数与CPU的数量相同，在CPU非常多（譬如32个，现在CPU动辄就4核加超线程，服务器超过32个逻辑CPU的情况越来越多了）的环境下，可以使用-XX：ParallelGCThreads参数来限制垃圾收集的线程数。
注意 从ParNew收集器开始，后面还会接触到几款并发和并行的收集器。 在大家可能产生疑惑之前，有必要先解释两个名词：并发和并行。 这两个名词都是并发编程中的概念，在谈论垃圾收集器的上下文语境中，它们可以解释如下。
●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（但不一定是并行的，可能会交替执行），用户程序在继续运行，而垃圾收集程序运行于另一个CPU上。
（3）Parallel Scavenge收集器
Parallel Scavenge收集器是一个新生代收集器，它也是使用复制算法的收集器，又是并行的多线程收集器……看上去和ParNew都一样，那它有什么特别之处呢？
Parallel Scavenge收集器的特点是它的关注点与其他收集器不同，CMS等收集器的关注点是尽可能地缩短垃圾收集时用户线程的停顿时间，而Parallel Scavenge收集器的目标则是达到一个可控制的吞吐量（Throughput）。 所谓吞吐量就是CPU用于运行用户代码的时间与CPU总消耗时间的比值，即吞吐量=运行用户代码时间/（运行用户代码时间+垃圾收集时间），虚拟机总共运行了100分钟，其中垃圾收集花掉1分钟，那吞吐量就是99%。
停顿时间越短就越适合需要与用户交互的程序，良好的响应速度能提升用户体验，而高吞吐量则可以高效率地利用CPU时间，尽快完成程序的运算任务，主要适合在后台运算而不需要太多交互的任务。
Parallel Scavenge收集器提供了两个参数用于精确控制吞吐量，分别是控制最大垃圾收集停顿时间的-XX：MaxGCPauseMillis参数以及直接设置吞吐量大小的-XX：GCTimeRatio参数。
MaxGCPauseMillis参数允许的值是一个大于0的毫秒数，收集器将尽可能地保证内存回收花费的时间不超过设定值。 不过大家不要认为如果把这个参数的值设置得稍小一点就能使得系统的垃圾收集速度变得更快，GC停顿时间缩短是以牺牲吞吐量和新生代空间来换取的：系统把新生代调小一些，收集300MB新生代肯定比收集500MB快吧，这也直接导致垃圾收集发生得更频繁一些，原来10秒收集一次、 每次停顿100毫秒，现在变成5秒收集一次、 每次停顿70毫秒。 停顿时间的确在下降，但吞吐量也降下来了。
GCTimeRatio参数的值应当是一个大于0且小于100的整数，也就是垃圾收集时间占总时间的比率，相当于是吞吐量的倒数。 如果把此参数设置为19，那允许的最大GC时间就占总时间的5%（即1/（1+19）），默认值为99，就是允许最大1%（即1/（1+99））的垃圾收集时间。
由于与吞吐量关系密切，Parallel Scavenge收集器也经常称为“吞吐量优先”收集器。 除上述两个参数之外，Parallel Scavenge收集器还有一个参数-XX：+UseAdaptiveSizePolicy值得关注。 这是一个开关参数，当这个参数打开之后，就不需要手工指定新生代的大小（-Xmn）、Eden与Survivor区的比例（-XX：SurvivorRatio）、 晋升老年代对象年龄（-XX：PretenureSizeThreshold）等细节参数了，虚拟机会根据当前系统的运行情况收集性能监控信息，动态调整这些参数以提供最合适的停顿时间或者最大的吞吐量，这种调节方式称为GC自适应的调节策略（GC Ergonomics）[1]。 如果读者对于收集器运作原来不太了解，手工优化存在困难的时候，使用Parallel Scavenge收集器配合自适应调节策略，把内存管理的调优任务交给虚拟机去完成将是一个不错的选择。 只需要把基本的内存数据设置好（如-Xmx设置最大堆），然后使用MaxGCPauseMillis参数（更关注最大停顿时间）或GCTimeRatio（更关注吞吐量）参数给虚拟机设立一个优化目标，那具体细节参数的调节工作就由虚拟机完成了。 自适应调节策略也是Parallel Scavenge收集器与ParNew收集器的一个重要区别。
（4）Serial Old收集器
Serial Old是Serial收集器的老年代版本，它同样是一个单线程收集器，使用“标记-整理”算法。 这个收集器的主要意义也是在于给Client模式下的虚拟机使用。 如果在Server模式下，那么它主要还有两大用途：一种用途是在JDK 1.5以及之前的版本中与Parallel Scavenge收集器搭配使用[1]，另一种用途就是作为CMS收集器的后备预案，在并发收集发生ConcurrentMode Failure时使用。 这两点都将在后面的内容中详细讲解。 Serial Old收集器的工作过程如图3-8所示。
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需要说明一下，Parallel Scavenge收集器架构中本身有PS MarkSweep收集器来进行老年代收集，并非直接使用了Serial Old收集器，但是这个PS MarkSweep收集器与Serial Old的实现非常接近，所以在官方的许多资料中都是直接以Serial Old代替PS MarkSweep进行讲解，这里笔者也采用这种方式。
（5）Parallel Old收集器
Parallel Old是Parallel Scavenge收集器的老年代版本，使用多线程和“标记-整理”算法。这个收集器是在JDK 1.6中才开始提供的，在此之前，新生代的Parallel Scavenge收集器一直处于比较尴尬的状态。 原因是，如果新生代选择了Parallel Scavenge收集器，老年代除了Serial Old（PS MarkSweep）收集器外别无选择（还记得上面说过Parallel Scavenge收集器无法与CMS收集器配合工作吗？）。 由于老年代Serial Old收集器在服务端应用性能上的“拖累”，使用了Parallel Scavenge收集器也未必能在整体应用上获得吞吐量最大化的效果，由于单线程的老年代收集中无法充分利用服务器多CPU的处理能力，在老年代很大而且硬件比较高级的环境中，这种组合的吞吐量甚至还不一定有ParNew加CMS的组合“给力”。直到Parallel Old收集器出现后，“吞吐量优先”收集器终于有了比较名副其实的应用组合，在注重吞吐量以及CPU资源敏感的场合，都可以优先考虑Parallel Scavenge加Parallel Old收集器。 Parallel Old收集器的工作过程如图3-9所示。
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（6）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。 目前很大一部分的Java应用集中在互联网站或者B/S系统的服务端上，这类应用尤其重视服务的响应速度，希望系统停顿时间最短，以给用户带来较好的体验。 CMS收集器就非常符合这类应用的需求。
从名字（包含“Mark Sweep”）上就可以看出，CMS收集器是基于“标记—清除”算法实现的，它的运作过程相对于前面几种收集器来说更复杂一些，整个过程分为4个步骤，包括：
初始标记（CMS initial mark）
并发标记（CMS concurrent mark）
重新标记（CMS remark）
并发清除（CMS concurrent sweep）
其中，初始标记、 重新标记这两个步骤仍然需要“Stop The World”。 初始标记仅仅只是标记一下GC Roots能直接关联到的对象，速度很快，并发标记阶段就是进行GC RootsTracing的过程，而重新标记阶段则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稍长一些，但远比并发标记的时间短。
由于整个过程中耗时最长的并发标记和并发清除过程收集器线程都可以与用户线程一起工作，所以，从总体上来说，CMS收集器的内存回收过程是与用户线程一起并发执行的。 通过图3-10可以比较清楚地看到CMS收集器的运作步骤中并发和需要停顿的时间。
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CMS是一款优秀的收集器，它的主要优点在名字上已经体现出来了：并发收集、 低停顿，Sun公司的一些官方文档中也称之为并发低停顿收集器（Concurrent Low PauseCollector）。 但是CMS还远达不到完美的程度，它有以下3个明显的缺点：
CMS收集器对CPU资源非常敏感。 其实，面向并发设计的程序都对CPU资源比较敏感。在并发阶段，它虽然不会导致用户线程停顿，但是会因为占用了一部分线程（或者说CPU资源）而导致应用程序变慢，总吞吐量会降低。 CMS默认启动的回收线程数是（CPU数量+3）/4，也就是当CPU在4个以上时，并发回收时垃圾收集线程不少于25%的CPU资源，并且随着CPU数量的增加而下降。 但是当CPU不足4个（譬如2个）时，CMS对用户程序的影响就可能变得很大，如果本来CPU负载就比较大，还分出一半的运算能力去执行收集器线程，就可能导致用户程序的执行速度忽然降低了50%，其实也让人无法接受。 为了应付这种情况，虚拟机提供了一种称为“增量式并发收集器”（Incremental Concurrent Mark Sweep/i-CMS）的CMS收集器变种，所做的事情和单CPU年代PC机操作系统使用抢占式来模拟多任务机制的思想一样，就是在并发标记、 清理的时候让GC线程、 用户线程交替运行，尽量减少GC线程的独占资源的时间，这样整个垃圾收集的过程会更长，但对用户程序的影响就会显得少一些，也就是速度下降没有那么明显。 实践证明，增量时的CMS收集器效果很一般，在目前版本中，i-CMS已经被声明为“deprecated”，即不再提倡用户使用。
CMS收集器无法处理浮动垃圾（Floating Garbage），可能出现“Concurrent ModeFailure”失败而导致另一次Full GC的产生。 由于CMS并发清理阶段用户线程还在运行着，伴随程序运行自然就还会有新的垃圾不断产生，这一部分垃圾出现在标记过程之后，CMS无法在当次收集中处理掉它们，只好留待下一次GC时再清理掉。 这一部分垃圾就称为“浮动垃圾”。 也是由于在垃圾收集阶段用户线程还需要运行，那也就还需要预留有足够的内存空间给用户线程使用，因此CMS收集器不能像其他收集器那样等到老年代几乎完全被填满了再进行收集，需要预留一部分空间提供并发收集时的程序运作使用。 在JDK 1.5的默认设置下，CMS收集器当老年代使用了68%的空间后就会被激活，这是一个偏保守的设置，如果在应用中老年代增长不是太快，可以适当调高参数-XX：CMSInitiatingOccupancyFraction的值来提高触发百分比，以便降低内存回收次数从而获取更好的性能，在JDK 1.6中，CMS收集器的启动阈值已经提升至92%。 要是CMS运行期间预留的内存无法满足程序需要，就会出现一次“Concurrent Mode Failure”失败，这时虚拟机将启动后备预案：临时启用Serial Old收集器来重新进行老年代的垃圾收集，这样停顿时间就很长了。 所以说参数-XX：CMSInitiatingOccupancyFraction设置得太高很容易导致大量“Concurrent Mode Failure”失败，性能反而降低。
还有最后一个缺点，在本节开头说过，CMS是一款基于“标记—清除”算法实现的收集器，如果读者对前面这种算法介绍还有印象的话，就可能想到这意味着收集结束时会有大量空间碎片产生。 空间碎片过多时，将会给大对象分配带来很大麻烦，往往会出现老年代还有很大空间剩余，但是无法找到足够大的连续空间来分配当前对象，不得不提前触发一次FullGC。 为了解决这个问题，CMS收集器提供了一个-XX：+UseCMSCompactAtFullCollection开关参数（默认就是开启的），用于在CMS收集器顶不住要进行FullGC时开启内存碎片的合并整理过程，内存整理的过程是无法并发的，空间碎片问题没有了，但停顿时间不得不变长。虚拟机设计者还提供了另外一个参数-XX：CMSFullGCsBeforeCompaction，这个参数是用于设置执行多少次不压缩的Full GC后，跟着来一次带压缩的（默认值为0，表示每次进入Full GC时都进行碎片整理）。
（7）G1收集器
G1（Garbage-First）收集器是当今收集器技术发展的最前沿成果之一，早在JDK 1.7刚刚确立项目目标，Sun公司给出的JDK 1.7 RoadMap里面，它就被视为JDK 1.7中HotSpot虚拟机的一个重要进化特征。 从JDK 6u14中开始就有Early Access版本的G1收集器供开发人员实验、 试用，由此开始G1收集器的“Experimental”状态持续了数年时间，直至JDK 7u4，Sun公司才认为它达到足够成熟的商用程度，移除了“Experimental”的标识。
G1是一款面向服务端应用的垃圾收集器。 HotSpot开发团队赋予它的使命是（在比较长期的）未来可以替换掉JDK 1.5中发布的CMS收集器。 与其他GC收集器相比，G1具备如下特点。
并行与并发：G1能充分利用多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停顿的时间，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：与其他收集器一样，分代概念在G1中依然得以保留。 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，但它能够采用不同的方式去处理新创建的对象和已经存活了一段时间、 熬过多次GC的旧对象以获取更好的收集效果。
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（两个Region之间）上来看是基于“复制”算法实现的，但无论如何，这两种算法都意味着G1运作期间不会产生内存空间碎片，收集后能提供规整的可用内存。 这种特性有利于程序长时间运行，分配大对象时不会因为无法找到连续内存空间而提前触发下一次GC。
可预测的停顿：这是G1相对于CMS的另一大优势，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，消耗在垃圾收集上的时间不得超过N毫秒，这几乎已经是实时Java（RTSJ）的垃圾收集器的特征了。
在G1之前的其他收集器进行收集的范围都是整个新生代或者老年代，而G1不再是这样。 使用G1收集器时，Java堆的内存布局就与其他收集器有很大差别，它将整个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。
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跟踪各个Region里面的垃圾堆积的价值大小（回收所获得的空间大小以及回收所需时间的经验值），在后台维护一个优先列表，每次根据允许的收集时间，优先回收价值最大的Region（这也就是Garbage-First名称的来由）。 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G1收集器在有限的时间内可以获取尽可能高的收集效率。
G1把内存“化整为零”的思路，理解起来似乎很容易，但其中的实现细节却远远没有想象中那样简单，否则也不会从2004年Sun实验室发表第一篇G1的论文开始直到今天（将近10年时间）才开发出G1的商用版。 笔者以一个细节为例：把Java堆分为多个Region后，垃圾收集是否就真的能以Region为单位进行了？听起来顺理成章，再仔细想想就很容易发现问题所在：Region不可能是孤立的。 一个对象分配在某个Region中，它并非只能被本Region中的其他对象引用，而是可以与整个Java堆任意的对象发生引用关系。 那在做可达性判定确定对象是否存活的时候，岂不是还得扫描整个Java堆才能保证准确性？这个问题其实并非在G1中才
有，只是在G1中更加突出而已。 在以前的分代收集中，新生代的规模一般都比老年代要小许多，新生代的收集也比老年代要频繁许多，那回收新生代中的对象时也面临相同的问题，如果回收新生代时也不得不同时扫描老年代的话，那么Minor GC的效率可能下降不少。
在G1收集器中，Region之间的对象引用以及其他收集器中的新生代与老年代之间的对象引用，虚拟机都是使用Remembered Set来避免全堆扫描的。 G1中每个Region都有一个与之对应的Remembered Set，虚拟机发现程序在对Reference类型的数据进行写操作时，会产生一个Write Barrier暂时中断写操作，检查Reference引用的对象是否处于不同的Region之中（在分代的例子中就是检查是否老年代中的对象引用了新生代中的对象），如果是，便通过CardTable把相关引用信息记录到被引用对象所属的Region的Remembered Set之中。 当进行内存回收时，在GC根节点的枚举范围中加入Remembered Set即可保证不对全堆扫描也不会有遗漏。
如果不计算维护Remembered Set的操作，G1收集器的运作大致可划分为以下几个步骤：
初始标记（Initial Marking）
并发标记（Concurrent Marking）
最终标记（Final Marking）
筛选回收（Live Data Counting and Evacuation）
对CMS收集器运作过程熟悉的读者，一定已经发现G1的前几个步骤的运作过程和CMS有很多相似之处。 初始标记阶段仅仅只是标记一下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。 并发标记阶段是从GC Root开始对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。 而最终标记阶段则是为了修正在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。 最后在筛选回收阶段首先对各个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，从Sun公司透露出来的信息来看，这个阶段其实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。 通过图3-11可以比较清楚地看到G1收集器的运作步骤中并发和需要停顿的阶段。
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由于目前G1成熟版本的发布时间还很短，G1收集器几乎可以说还没有经过实际应用的考验，网络上关于G1收集器的性能测试也非常贫乏，到目前为止，笔者还没有搜索到有关的生产环境下的性能测试报告。 强调“生产环境下的测试报告”是因为对于垃圾收集器来说，仅仅通过简单的Java代码写个Microbenchmark程序来创建、 移除Java对象，再用-XX：+PrintGCDetails等参数来查看GC日志是很难做到准确衡量其性能的。
（8）ZGC 收集器
与 CMS 中的 ParNew 和 G1 类似， ZGC 也采用标记-复制算法，不过 ZGC 对该算法做了重大改进。
在 ZGC 中出现 Stop The World 的情况会更少！
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