编辑“︁垃圾回收算法”︁

{{DISPLAYTITLE:垃圾回收算法}}  
'''垃圾回收算法'''（Garbage Collection Algorithms）是[[Java虚拟机]]（JVM）中用于自动管理内存的核心机制，通过识别并回收不再使用的对象来释放内存空间。本条目将详细介绍常见的垃圾回收算法、工作原理及其应用场景。

== 概述 ==  
在Java等高级语言中，程序员无需手动释放内存，而是由垃圾回收器（Garbage Collector, GC）自动完成。垃圾回收算法的目标是：  
# 识别哪些对象是“垃圾”（即不再被程序引用）。  
# 回收垃圾对象占用的内存。  
# 尽量减少程序停顿时间（Stop-The-World）。  

== 常见垃圾回收算法 ==  

=== 标记-清除算法（Mark-Sweep） ===  
'''标记-清除'''是最基础的垃圾回收算法，分为两个阶段：  
1. **标记阶段**：从GC Roots（如静态变量、活动线程栈中的引用）出发，遍历所有可达对象并标记为“存活”。  
2. **清除阶段**：遍历堆内存，回收未被标记的对象。  

==== 特点 ====  
* 优点：实现简单，不移动对象。  
* 缺点：产生内存碎片，可能导致后续分配大对象失败。  

==== 示例 ====  
<syntaxhighlight lang="java">  
public class MarkSweepExample {  
    public static void main(String[] args) {  
        Object obj1 = new Object(); // 对象A  
        Object obj2 = new Object(); // 对象B  
        obj1 = null; // 对象A变为垃圾  
        System.gc(); // 触发垃圾回收（不保证立即执行）  
    }  
}  
</syntaxhighlight>  

=== 复制算法（Copying） ===  
'''复制算法'''将内存分为两块（From空间和To空间），仅使用其中一块。垃圾回收时，将存活对象复制到另一块空间，并清空原空间。  

==== 特点 ====  
* 优点：无内存碎片，分配高效（通过指针碰撞）。  
* 缺点：内存利用率仅50%。  

==== Mermaid 图示 ====  
<mermaid>  
flowchart LR  
    A[From空间: 存活对象 + 垃圾] -->|复制存活对象| B[To空间: 仅存活对象]  
    A -->|清空| C[From空间: 空闲]  
</mermaid>  

=== 标记-整理算法（Mark-Compact） ===  
'''标记-整理'''结合了标记-清除和复制算法的优点：  
1. 标记存活对象。  
2. 将存活对象向内存一端移动，消除碎片。  

==== 适用场景 ====  
适合老年代（如CMS的最终回收阶段）。  

=== 分代收集算法（Generational） ===  
现代JVM普遍采用'''分代收集'''，基于对象生命周期将堆划分为：  
* **新生代**（Young Generation）：使用复制算法（如Serial、ParNew）。  
* **老年代**（Old Generation）：使用标记-清除或标记-整理（如CMS、G1）。  

==== Mermaid 分代模型 ====  
<mermaid>  
pie  
    title 堆内存分代  
    "新生代 (Eden + Survivor)" : 40  
    "老年代" : 60  
</mermaid>  

== 实际案例 ==  
=== 电商系统内存优化 ===  
某电商平台在高并发场景下频繁触发Full GC，通过以下步骤优化：  
1. 使用`-XX:+UseG1GC`启用G1垃圾回收器。  
2. 调整新生代与老年代比例（`-XX:NewRatio=2`）。  
3. 监控GC日志（`-Xloggc:/path/to/gc.log`）确认效果。  

== 数学基础 ==  
垃圾回收的停顿时间（Pause Time）可通过以下公式估算：  
<math>  
Pause\ Time = \frac{Live\ Data}{Throughput} + Overhead  
</math>  
其中：  
* *Live Data*：存活对象大小。  
* *Throughput*：回收器处理速度。  

== 总结 ==  
垃圾回收算法的选择需权衡吞吐量、停顿时间和内存开销。理解这些算法有助于优化JVM参数并解决内存泄漏问题。  

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