在互联网大厂的后端开发领域，Java 语言占据着举足轻重的地位。而对于 Java 开发者而言，深入理解垃圾回收机制，是写出高效、稳定代码的关键。今天，就带大家全面探索 Java 中的垃圾回收，让身为后端开发人员的你，在工作中更加得心应手。
什么是 Java 垃圾回收在 Java 中，当没有对象引用指向原先分配给某个对象的内存时，该内存便成为垃圾。JVM 的一个系统级线程会自动释放该内存块，这就是垃圾收集。简单来说，垃圾收集意味着程序不再需要的对象是 “无用信息”，这些信息将被丢弃回收。垃圾收集不仅能释放没用的对象所占用的空间，还可以清除内存记录碎片。要知道，在创建对象和垃圾收集器释放丢弃对象所占内存空间的过程中，内存会出现碎片，而垃圾收集器的工作之一就是对这些碎片进行整理，将所占用的堆内存移到堆的一端，JVM 再将整理出的内存分配给新的对象。
垃圾回收的重要性垃圾回收能自动释放内存空间，极大地减轻了编程的负担。这使得 Java 虚拟机具备诸多优点。一方面，它显著提高了编程效率。在没有垃圾收集机制的语言中，开发者可能要耗费大量时间去解决复杂的存储器问题，而在 Java 语言编程中，垃圾收集机制为开发者节省了大量精力。另一方面，它保护了程序的完整性，是 Java 语言安全性策略的重要组成部分。然而，垃圾收集也存在一些潜在缺点，比如其开销会影响程序性能，Java 虚拟机必须追踪运行程序中有用的对象，并最终释放没用的对象，这一过程需要花费处理器时间。早期的某些垃圾收集算法还存在不完备性，不能保证 100% 收集到所有的废弃内存。但随着垃圾收集算法的不断改进以及软硬件运行效率的不断提升，这些问题都逐渐得到解决。
如何判断对象是否可被回收引用计数法
引用计数法是唯一没有使用根集的垃圾回收算法。在这种算法中，堆中的每个对象对应一个引用计数器。当创建一个对象并赋给一个变量时，引用计数器置为 1。当对象被赋给任意变量时，引用计数器每次加 1；当对象出了作用域后（该对象丢弃不再使用），引用计数器减 1。一旦引用计数器为 0，对象就满足了垃圾收集的条件。这种算法运行较快，不会长时间中断程序执行，适合必须实时运行的程序。但它增加了程序执行的开销，因为每次对象赋给新变量或现有对象出作用域时，都要对计数器进行操作。例如，在下面的代码场景中：
Object obj1 = new Object();Object obj2 = obj1;obj1 = null;当obj1 = null时，原本obj1所指向的对象引用计数减 1，若该对象引用计数变为 0，就会被回收。
根搜索算法（tracing 算法）
根搜索算法使用了根集的概念。所谓根集，就是正在执行的 Java 程序可以访问的引用变量的集合（包括局部变量、参数、类变量）。垃圾收集首先需要确定从根开始哪些是可达的和哪些是不可达的。从根集可达的对象都是活动对象，不能作为垃圾被回收，这也包括从根集间接可达的对象。而根集通过任意路径不可达的对象符合垃圾收集的条件，应该被回收。以 “GC Root” 的对象作为起始点，开始向下搜索，搜索所走过的路径称为引用链。如果一个对象与起始点没有任何引用链，则说明不可用，需要被回收。例如，有对象 A、B、C，A 引用 B，B 引用 C，若 A 是 GC Root，那么 B 和 C 通过 A 的引用链可达，不会被回收；若没有任何 GC Root 引用 A，那么 A、B、C 都会因为与 GC Root 没有引用链而被回收。
常见的垃圾回收算法标记 - 清除算法（mark - and - sweep）
首先标记出所有需要回收的对象，在标记完成后统一回收掉所有被标记的对象。简单来说，就是先找出需要回收的对象并标记，然后在标记结束后将这些被标记的对象清理掉。这种算法存在一些问题，比如效率不高，标记和清除过程的效率都较低；而且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大对象无法分配到足够的连续内存，从而不得不提前触发 GC，甚至出现 Stop The World（让整个应用程序暂停）的情况。
复制算法（copying）
该算法开始时把堆分成一个对象面和多个空闲面，程序从对象面为对象分配空间，当对象面满了，基于复制算法的垃圾收集就从根集中扫描活动对象，并将每个活动对象复制到空闲面（使得活动对象所占的内存之间没有空闲洞），这样空闲面变成了对象面，原来的对象面变成了空闲面，程序会在新的对象面中分配内存。一种典型的基于复制算法的垃圾回收是 stop - and - copy 算法，它将堆分成对象面和空闲区域面，在对象面与空闲区域面的切换过程中，程序暂停执行。
复制算法的优点是避免了碎片化问题，但缺点也很明显，在对象存活率较高时，复制次数多，效率低，而且内存缩小了一半，还需要额外空间做分配担保（老年代） 。在新生代中，由于对象基本上都是朝生夕灭的，每次只有少量对象存活，因此新生代采用复制算法，只需要复制那些少量存活的对象就可以完成垃圾收集。例如，新生代分为 1 个 Eden 和 2 个 Survivor 区（一个是 from，另一个是 to）。新创建的对象一般都会被分配到 Eden 区，如果经过第一次 GC 后仍然存活，就会被移到 Survivor 区。Survivor 区中的对象每经过一次 Minor GC，年龄 + 1，当年龄增加到一定程度时，会被移动到年老代。
标记 - 整理算法（compacting）
为了解决堆碎片问题，基于 tracing 的垃圾回收吸收了 compacting 算法的思想。在清除的过程中，算法将所有的对象移到堆的一端，堆的另一端就变成了一个相邻的空闲内存区，收集器会对它移动的所有对象的所有引用进行更新，使得这些引用在新的位置能识别原来的对象。在基于 compacting 算法的收集器的实现中，一般增加句柄和句柄表。该 GC 策略与标记 - 整理的区别在于：不是在同一个区域内进行整理，而是将 live 对象全部复制到另一个区域。
分代收集算法（generation）
由于多数对象存在的时间比较短，少数的存在时间比较长。因此，分代算法将堆分成两个或多个，每个子堆作为对象的一代（generation）。垃圾收集器将从最年轻的子堆中收集那些存在时间较短的对象。在分代式的垃圾收集器运行后，上次运行存活下来的对象移到下一最高代的子堆中，由于老一代的子堆不会经常被回收，因而节省了时间。在 Java 堆中，分为新生代、老年代和永久区（Java 8 之后改名为 Metaspace）。在新生代中，选用复制算法；针对年老代，由于这里的对象有很高的幸存度，使用 “标记 - 清理” 或 “标记 - 整理” 算法。
自适应算法（adaptive）
在特定的情况下，一些垃圾收集算法会优于其它算法。基于 adaptive 算法的垃圾收集器就是监控当前堆的使用情况，并将选择适当算法的垃圾收集器。它能根据不同的场景自动调整垃圾回收算法，以达到更好的性能表现。
实际案例分析假设我们有如下代码：
public JavaHeapTest { private static final int OUTOFMEMORY = 500 * 1024 * 1024; private String oom; public JavaHeapTest(String oom) { this.oom = oom; } public String getOom() { return oom; } public static void main(String[] args) { for(int i = 0; i < 50; i++) { JavaHeapTest javaHeapTest = new JavaHeapTest(OUTOFMEMORY); System.out.println(javaHeapTest.getOom().length()); } }}这里OUTOFMEMORY = 500 * 1024 * 1024，大于 Eden 内存的大小。新生代分配内存小，导致 Young GC 的频繁触发。同时，初始化堆内存没有和最大堆内存一致，在每次 GC 后进行内存可能重新分配。
解决方法可以是提升新生代大小，将初始化堆内存设置为最大内存，将 SurvivorRatio 由 4 修改为 8，让垃圾在新生代时尽可能的多被回收掉。具体设置如下：
-Xmn350M -> -Xmn800M-XX:SurvivorRatio = 4 -> -XX:SurvivorRatio = 8-Xms1000m -> -Xms1800m通过这样的调整，Young GC 次数会明显减少，程序性能得到提升。
总结Java 中的垃圾回收机制是一个复杂而又强大的系统，对于互联网大厂的后端开发人员来说，理解并掌握它，能够在开发过程中更好地优化代码，提高程序的性能和稳定性。从对象的生命周期，到垃圾回收算法的选择，再到实际问题的分析与解决，每一个环节都紧密相连。希望通过今天的分享，大家对 Java 垃圾回收有了更深入的认识，在今后的开发工作中能够运用这些知识，打造出更优质的后端应用。各位开发者们，对于 Java 垃圾回收，你们在实际工作中还有哪些经验或疑问呢？欢迎在评论区留言分享。
