Java与C++之间有一堵由内存动态分配和垃圾收集技术所围成的“高墙”，墙外面的人想进去，墙里面的人却想出来。
目前内存的动态分配与内存回收技术(GC（Garbage Collection）)已经相当成熟;
但是当我们需要排查各种内存溢出、内存泄漏问题时，当垃圾收集成为系统达到更高并发量的瓶颈时，我们就需要对GC的技术细节有一定了解；以便于实施必要的监控和调节。
在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）。
引用计数算法（Reference Counting）的实现简单，判定效率也很高；简单的算法描述为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。
但是主流的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。
此页中有详细说明和示例；
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；
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。
在Java语言中，可作为GC Roots的对象包括下面几种：
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。
这种定义只能表述一个对象有被引用或者没有被引用两种状态；在实际应用中有时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。
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（Strong Reference）、软引用（Soft Reference）、弱引用（Weak Reference）、虚引用（Phantom Reference）4种，这4种引用强度依次逐渐减弱。
1、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。 如果我们的程序不刻意使用java.lang.ref下的类，那么程序中的所有引用都是强引用；
2、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。软引用要用java.lang.ref.SoftReference来实现；此特性可以用于实现缓存技术；
3、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。弱引用可以通过java.lang.ref.WeakReference来使用；
4、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。
“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(哪些对象需要回收)，在标记完成后统一回收所有被标记的对象;
标记-清除算法是一个相对基础的算法；其他很多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；标记清除算法的主要不足有两个：
一个是效率问题，标记和清除两个过程的效率都不高；
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；
复制算法（Copying）将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。
优点：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。
缺点：算法的代价是将内存缩小为了原来的一半；空间浪费；
依据IBM的研究报告；新生代中的对象98%是“朝生夕死”的，所以并不需要按照1∶1的比例来划分内存空间，而是将内存分为一块较大的Eden空间和两块较小的Survivor空间；
每次使用Eden和其中一块Survivor。当回收时，将Eden和Survivor中还存活着的对象一次性地复制到另外一块Survivor空间上，最后清理掉Eden和刚才用过的Survivor空间。
HotSpot虚拟机默认Eden和Survivor的大小比例是8∶1，也就是每次新生代中可用内存空间为整个新生代容量的90%（80%+10%），只有10%的内存会被“浪费”。
98%的对象可回收只是一般场景下的数据，我们没有办法保证每次回收都只有不多于10%的对象存活，当Survivor空间不够用时，需要依赖其他内存（这里指老年代）进行 分配担保（Handle Promotion）：分配担保是指如果另外一块Survivor空间没有足够空间存放上一次新生代收集下来的存活对象时，这些对象将直接通过分配担保机制进入老年代。
复制算法有一些不适合老年代的特性；如：
1、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。
2、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。
“标记-整理”（Mark-Compact）算法在标记过程仍然与“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；
“分代收集”（Generational Collection）算法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。
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所示：
备注：
1、如果两个收集器之间存在连线，就说明它们可以搭配使用。 2、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。
Serial收集器的缺点如图所示：在执行GC时必须暂停其他所有的工作线程，直到它收集结束。但是Serial收集器的优点是简单而高效（与其他收集器的单线程比）；目前Serial收集器是虚拟机运行在Client模式下的默认新生代收集器；
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。
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;主要意义也是在于给Client模式下的虚拟机使用;
Server模式下，那么它主要还有两大用途：
Parallel Scavenge收集器的目标则是达到一个可控制的吞吐量（Throughput）；
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%。
高吞吐量的目的是可以高效率地利用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。
-XX: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；这个值过低可能会导致停顿时间下降，吞吐量也下降。
-XX:GCTimeRatio接收一个大于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。
-XX:+UseAdaptiveSizePolicy；当这个参数打开之后，就不再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；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；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；
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。在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。
ParNew收集器其实就是Serial收集器的多线程版本;
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; 重要原因是目前只有它能与CMS收集器配合工作
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收集器默认开启的收集线程数与CPU的数量相同；在CPU非常多的情况下：可以使用-XX:ParallelGCThreads参数来限制垃圾收集的线程数。
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。基于“标记—清除”算法;CMS收集的过程分为4个步骤：
这四个过程在初始标记、重新标记时需要“Stop The World”；而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；大体如上图所示；
优点：并发收集、低停顿；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。
缺点：
1、CMS收集器对CPU资源非常敏感；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；如果用户程序本身就是CPU密集型；使用CMS收集器可能会导致程序运行速度变慢；
2、由于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（浮动垃圾（Floating Garbage））；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；导致另一次fullgc；
3、CMS标记—清除的垃圾回收器；在回收后会有大量的内存碎片产生；内存碎片过多时，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Full GC。
备注：
1、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”；
2、可以使用XX:CMSInitiatingOccupancyFraction来设置触发CMS收集的内存百分比；过高可能导致大量的Concurrent Mode Failure”；过低；则可能会频繁FullGC；
3、可以使用-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection在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；
4、可以使用-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction来设置多少次fullgc后触发合并操作；
G1（Garbage-First）是一款面向服务端应用的垃圾收集器；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的运行过程如图所示；包含以下四个步骤；
优点：
1、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。
2、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。
3、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。
4、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。
缺点：
1、稳定时间较短；未经过生产环境的验证；
2、依据stackoverflow上的分享；如果最求低停顿；可以尝试G1；如果追求吞吐；G1目前不会带来什么特别的好处； 详情可见
对象的内存分配，往大方向讲，就是在堆上分配（但也可能经过JIT编译后被拆散为标量类型并间接地栈上分配），对象主要分配在新生代的Eden区上，如果启动了本地线程分配缓冲，将按线程优先在TLAB上分配。少数情况下也可能会直接分配在老年代中，分配的规则并不是百分之百固定的，其细节取决于当前使用的是哪一种垃圾收集器组合，还有虚拟机中与内存相关的参数的设置。
下面说明在Serial / Serial Old收集器下（ParNew / Serial Old收集器组合的规则也基本一致）的内存分配和回收的策略
1、优先分配在Eden：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。
2、大对象直接进入老年代：虚拟机提供了一个-XX:PretenureSizeThreshold参数，令大于这个设置值的对象直接在老年代分配。这样做的目的是避免在Eden区及两个Survivor区之间发生大量的内存复制
3、长期存活的对象将进入老年代: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;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：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。
备注：
1、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
2、大对象对虚拟机的内存分配来说就是一个坏消息，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”