VM内存结构
当代主流虚拟机（Hotspot VM）的垃圾回收都采用“分代回收”的算法。“分代回收”是基于这样一个事实：对象的生命周期不同，所以针对不同生命周期的对象可以采取不同的回收方式，以便提高回收效率。
Hotspot VM将内存划分为不同的物理区，就是“分代”思想的体现。如图所示，JVM内存主要由新生代、老年代、永久代构成。
1、新生代（Young Generation）：大多数对象在新生代中被创建，其中很多对象的生命周期很短。每次新生代的垃圾回收（又称Minor GC）后只有少量对象存活，所以选用复制算法，只需要少量的复制成本就可以完成回收。
新生代内又分三个区：一个Eden区，两个Survivor区（一般而言），大部分对象在Eden区中生成。当Eden区满时，还存活的对象将被复制到两个Survivor区（中的一个）。当这个Survivor区满时，此区的存活且不满足“晋升”条
件的对象将被复制到另外一个Survivor区。对象每经历一次Minor GC，年龄加1，达到“晋升年龄阈值”后，被放到老年代，这个过程也称为“晋升”。显然，“晋升年龄阈值”的大小直接影响着对象在新生代中的停留时间，在Serial和
ParNew GC两种回收器中，“晋升年龄阈值”通过参数MaxTenuringThreshold设定，默认值为15。
2、老年代（Old Generation）：在新生代中经历了N次垃圾回收后仍然存活的对象，就会被放到年老代，该区域中对象存活率高。老年代的垃圾回收（又称Major GC）通常使用“标记-清理”或“标记-整理”算法。整堆包括新生代和
老年代的垃圾回收称为Full GC（HotSpot VM里，除了CMS之外，其它能收集老年代的GC都会同时收集整个GC堆，包括新生代）。
3、永久代（Perm Generation）：主要存放元数据，例如Class、Method的元信息，与垃圾回收要回收的Java对象关系不大。相对于新生代和年老代来说，该区域的划分对垃圾回收影响比较小。
GC算法
常见的GC算法：复制、标记-清除和标记-压缩
复制：复制算法采用的方式为从根集合进行扫描，将存活的对象移动到一块空闲的区域，如图所示：
当存活的对象较少时，复制算法会比较高效（新生代的Eden区就是采用这种算法），其带来的成本是需要一块额外的空闲空间和对象的移动。
标记-清除：该算法采用的方式是从跟集合开始扫描，对存活的对象进行标记，标记完毕后，再扫描整个空间中未被标记的对象，并进行清除。标记和清除的过程如下：
上图中蓝色部分是有被引用的对象，褐色部分是没有被引用的对象。在Marking阶段，需要进行全盘扫描，这个过程是比较耗时的。
清除阶段清理的是没有被引用的对象，存活的对象被保留。
标记-清除动作不需要移动对象，且仅对不存活的对象进行清理，在空间中存活对象较多的时候，效率较高，但由于只是清除，没有重新整理，因此会造成内存碎片。
标记-压缩：该算法与标记-清除算法类似，都是先对存活的对象进行标记，但是在清除后会把活的对象向左端空闲空间移动，然后再更新其引用对象的指针，如下图所示
由于进行了移动规整动作，该算法避免了标记-清除的碎片问题，但由于需要进行移动，因此成本也增加了。（该算法适用于旧生代）
常见垃圾回收器
不同的垃圾回收器，适用于不同的场景。：
- 串行（Serial）回收器是单线程的一个回收器，简单、易实现、效率高。
- 并行（ParNew）回收器是Serial的多线程版，可以充分的利用CPU资源，减少回收的时间。
- 吞吐量优先（Parallel Scavenge）回收器，侧重于吞吐量的控制。
- 并发标记清除（CMS，Concurrent Mark Sweep）回收器是一种以获取最短回收停顿时间为目标的回收器，该回收器是基于“标记-清除”算法实现的，。
- G1收集器 相比CMS收集器有不少改进，首先，基于标记-压缩算法，不会产生内存碎片，其次可以比较精确的控制停顿。Oracle JDK 7 Update 4及更高版本支持。
- Serial Old收集器 Serial Old是Serial收集器的老年代版本，它同样使用一个单线程执行收集，使用“标记-整理”算法。主要使用在Client模式下的虚拟机。
- 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。
- RTSJ垃圾收集器 RTSJ垃圾收集器，用于Java实时编程
GC日志
日志基本格式：名称 GC前内存占用->GC后内存占用(总内存大小)
参数基本策略
各分区的大小对GC的性能影响很大。如何将各分区调整到合适的大小，分析活跃数据的大小是很好的切入点。
活跃数据的大小是指，应用程序稳定运行时长期存活对象在堆中占用的空间大小，也就是Full GC后堆中老年代占用空间的大小。可以通过GC日志中Full GC之后老年代数据大小得出，
比较准确的方法是在程序稳定后，多次获取GC数据，通过取平均值的方式计算活跃数据的大小。活跃数据和各分区之间的比例关系如下：
|
空间 |
倍数 |
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总大小 |
3-4 倍活跃数据的大小 |
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新生代 |
1-1.5 活跃数据的大小 |
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老年代 |
2-3 倍活跃数据的大小 |
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永久代 |
1.2-1.5 倍Full GC后的永久代空间占用 |
例如，根据GC日志获得老年代的活跃数据大小为300M，那么各分区大小可以设为：
总堆：1200MB = 300MB × 4
新生代：450MB = 300MB × 1.5
老年代： 750MB = 1200MB - 450MB*
这部分设置仅仅是堆大小的初始值，后面的优化中，可能会调整这些值，具体情况取决于应用程序的特性和需求。