1. 垃圾收集算法
1.1 标记清除（Mark-Sweep）算法
标记—清除算法是第一种使用和比较完善的垃圾回收算法，后续的收集算法都是基于其设计思路并对其不足进行改进而得到的。
该算法分为“标记”和“清除”两个阶段：
- 首先标记出所有需要回收的对象，其标记的过程就是判断对象有效性，执行可达性分析的过程；
- 在标记完成后统一回收所有被标记的对象。
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。
1.2 复制（Copying）算法
复制算法通过采用双区域交替使用这种方式解决了标记—清除算法中效率低下的问题。它将可可用内存划分为两个等量的区域（使用区和空闲区），每次只使用一块。当正在使用的区域需要进行垃圾回收时，存活的对象将被复制到另外一块区域。原先被使用的区域被重置，转为空闲区。这样就使每次的内存回收都是对内存区间的一半进行回收。
这种算法的代价是：
将内存缩小为了原来的一半，空间利用率较低。
基于复制算法的上面缺陷，可以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”。
1.3 标记-整理（Mark-Compact）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。
所以根据老年代的特点提出的一种标记算法，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回收，而是让所有存活的对象向一端移动，然后直接清理掉端边界以外的内存。
1.4 分代收集（Generational Collection）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。
- 在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。
2. 新生代垃圾收集器
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。
在谈论垃圾收集器的上下文语境中，有几个概念需要了解：
并行与并发：
- 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。
吞吐量：
- 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%。
2.1 Serial收集器
Serial（串行）收集器是最基本、历史最悠久的垃圾收集器，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"）。这项工作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，这对很多应用来说是难以接受的。
为了消除或减少工作线程因内存回收而导致的停顿，HotSpot虚拟机开发团队在JDK 1.3之后的Java发展历程中研发出了各种其他的优秀收集器。但是这些收集器的诞生并不意味着Serial收集器已经“老而无用”，实际上到现在为止，它依然是HotSpot虚拟机运行在Client模式下的默认的新生代收集器。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相比），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更高的单线程收集效率。
2.2 ParNew收集器
ParNew收集器就是Serial收集器的多线程版本，它也是一个新生代收集器。除了使用多线程进行垃圾收集外，其余行为包括Serial收集器可用的所有控制参数、收集算法（复制算法）、Stop The World、对象分配规则、回收策略等与Serial收集器完全相同，两者共用了相当多的代码。
ParNew收集器除了使用多线程收集外，其他与Serial收集器相比并无太多创新之处，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的重要原因是，除了Serial收集器外，目前只有它能和CMS收集器（Concurrent Mark Sweep）配合工作，CMS收集器是JDK 1.5推出的一个具有划时代意义的收集器，具体内容将在稍后进行介绍。
ParNew 收集器在单CPU的环境中绝对不会有比Serial收集器有更好的效果，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。在多CPU环境下，随着CPU的数量增加，它对于GC时系统资源的有效利用是很有好处的。它默认开启的收集线程数与CPU的数量相同，在CPU非常多的情况下可使用-XX:ParallerGCThreads参数设置。
2.3 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。
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）。
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。需要注意的是：参数的值设置得稍小一点并不能使得系统的垃圾收集速度变得更快，因为GC停顿时间缩短是以牺牲吞吐量和新生代空间来换取的。
- 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。
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）。
3. 老年代垃圾收集器
3.1 Parallel 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，现在基本用不到了；
- 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Concurrent Mode Failure时使用。
3.2 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，如果新生代选择Parallel Scavenge收集器，老年代只有Serial Old收集器能与之配合使用。
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收集器的工作流程与Parallel Scavenge相同：
3.3 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）： 标记一下GC Roots能直接关联到的对象，速度很快，需要“Stop The World”；
- 并发标记（CMS concurrent mark）： 同时开启 GC 和用户线程，用一个闭包结构去记录可达对象。但在这个阶段结束，这个闭包结构并不能保证包含当前所有的可达对象。因为用户线程可能会不断的更新引用域，所以 GC 线程无法保证可达性分析的实时性。所以这个算法里会跟踪记录这些发生引用更新的地方。在整个过程中耗时最长；
- 重新标记（CMS remark）： 重新标记阶段就是为了修正并发标记期间因为用户程序继续运行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的时间稍长，远远比并发标记阶段时间短，也需要“Stop The World”；
- 并发清除（CMS concurrent sweep）： 开启用户线程，同时 GC 线程开始对为标记的区域做清扫。
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。
通过下图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。
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，因此CMS收集器也被称为并发低停顿收集器（Concurrent Low Pause Collector）。
CMS还远达不到完美的程度，它有以下3个明显的缺点：
- 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个时（比如2个），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，还要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。
- 无法处理浮动垃圾（Floating Garbage） 可能出现“Concurrent Mode Failure”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无法再当次收集中处理掉它们，只好留待下一次GC时再清理掉。这一部分垃圾就被称为“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。
- 标记-清除算法导致的空间碎片 CMS是一款基于“标记-清除”算法实现的收集器，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，往往出现老年代空间剩余，但无法找到足够大连续空间来分配当前对象。
4. G1收集器
G1（Garbage-First）收集器是当今收集器技术发展最前沿的成果之一，它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 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，但它能够采用不同方式去处理新创建的对象和已存活一段时间、熬过多次GC的旧对象来获取更好的收集效果。
- 空间整合 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。这意味着G1运行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。此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CMS的一大优势，降低停顿时间是G1和CMS共同的关注点，但G1除了降低停顿外，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GC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） 仅仅只是标记一下GC Roots 能直接关联到的对象，并且修改TAMS（Nest Top Mark Start）的值，让下一阶段用户程序并发运行时，能在正确可以的Region中创建对象，此阶段需要停顿线程，但耗时很短。
- 并发标记（Concurrent Marking） 从GC Root 开始对堆中对象进行可达性分析，找到存活对象，此阶段耗时较长，但可与用户程序并发执行。
- 最终标记（Final Marking） 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的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。
- 筛选回收（Live Data Counting and Evacuation） 首先对各个Region中的回收价值和成本进行排序，根据用户所期望的GC 停顿是时间来制定回收计划。此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度提高收集效率。
通过上图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（Safepoint处）。
5. ZGC收集器
Java 11包含一个全新的垃圾收集器--ZGC（Z Garbage Collector），它由Oracle开发，于2017年由Oracle公司贡献给OpenJDK社区，正式成为OpenJDK的开源项目。是一个可伸缩的、低延迟的垃圾收集器，承诺在数TB的堆上具有非常低的暂停时间。
ZGC收集器主要为了满足如下目标进行设计：
- 停顿时间不会超过10ms
- 停顿时间不会随着堆的增大而增大（不管多大的堆都能保持在10ms以下）
- 可支持几百M，甚至几T的堆大小（最大支持4T）
ZGC收集器有如下几个特性：
- 同时：ZGC只有短暂的STW，大部分的过程都是和应用线程并发执行，比如最耗时的并发标记和并发移动过程；
- 基于区域的：ZGC中没有新生代和老年代的概念，只有一块一块的内存区域page，以page单位进行对象的分配和回收。
- 压实：每次进行GC时，都会对page进行压缩操作，所以完全避免了CMS算法中的碎片化问题。
- NUMA感知：现在多CPU插槽的服务器都是Numa架构，比如两颗CPU插槽(24核)，64G内存的服务器，那其中一颗CPU上的12个核，访问从属于它的32G本地内存，要比访问另外32G远端内存要快得多；ZGC默认支持NUMA架构，在创建对象时，根据当前线程在哪个CPU执行，优先在靠近这个CPU的内存进行分配，这样可以显著的提高性能，在SPEC JBB 2005 基准测试里获得40%的提升。
- 使用彩色指针：和以往的标记算法比较不同，CMS和G1会在对象的对象头进行标记，而ZGC是标记对象的指针。着色指针是一种将信息存储在指针（或使用Java术语引用）中的技术。因为在64位平台上（ZGC仅支持64位平台），指针可以处理更多的内存，因此可以使用一些位来存储状态。 ZGC将限制最大支持4Tb堆（42-bits），那么会剩下22位可用，它目前使用了4位： finalizable， remap， mark0和mark1。
- finalizable bit - 该对象只能通过终结器来访问
- 重映射位 - 参考指向对象的当前地址（请参阅 3.5重定位）
- marked0和marked1位 - 这些用于标记可到达的对象
- 使用负载障碍：因为在标记和移动过程中，GC线程和应用线程是并发执行的，所以存在这种情况：对象A内部的引用所指的对象B在标记或者移动状态，为了保证应用线程拿到的B对象是对的，那么在读取B的指针时会经过一个 “load barriers” 读屏障，这个屏障可以保证在执行GC时，数据读取的正确性。
ZGC 的垃圾回收算法和传统的 Stop-The-World 式的垃圾回收算法不太一样，后者的标记阶段和内存压缩阶段会使得应用线程挂起。ZGC 和 C4（Continuously Concurrent Compacting Collector））算法比较类似。
一次完整的 ZGC 回收周期分为以下几个阶段（Phase）：
- Pause Mark Start：标记根对象；
- Concurrent Mark：并发标记阶段；
- Concurrent Relocate：并发重定位；
- 活动对象被移动到了一个新的 Heap Region B-region 中，之前旧对象所在的 Heap Region A-region 即可复用；如果 B-region 中对象之间的引用关系将会在这一阶段被更新；
- 在重定位过程中，新旧对象的映射关系（同一对象在不同 Region 中的映射关系）被记录在了 Forwarding Tables 中。
- Pause Mark Start：这个阶段实际上已经进入了新的 ZGC Cycle，同样也是标记根对象；
- Concurrent Remap：并发重映射。 这个阶段除了标记根对象直接引用的对象外，还会根据上个 ZGC Cycle 中生成的 Forwarding Tables 更新跨 Heap Region 的引用；
- Concurrent Relocate……
从上面的垃圾回收过程可以看到，正是因为 ZGC 回收过程中各个 Phase 的并发性，才使得 GC Pause 不受垃圾回收周期内堆上活动数据数量和需要跟踪与更新的引用数量的影响，将暂停时间保持在较低的水平。
ZGC 的垃圾回收各阶段也不都是并发执行的，在 Pause Mark Start 阶段进行根对象扫描（Root Scanning）时会出现短暂的暂停。
ZGC 在内存整理和引用更新上采取了不同的策略，给垃圾回收过程带来了巨大的性能提升。内存整理和引用更新都是并发的，也是交替进行的（其他的垃圾回收算法在更新引用时需要所有的线程到达 safe-point ）。但与此同时，我们也应该看到，并发带来的 GC 吞吐率的下降也是不可忽视的。
当响应时间比吞吐量占有更高的优先级时，ZGC 是个不错的选择。而对那些不能接受长时间暂停的应用程序来说，ZGC 是个理想的选择。而对于那些只是在后台进行密集计算的应用程序，G1 或者 Parallel 垃圾回收器可能具有更好的垃圾回收性能。
参考：
《深入理解Java虚拟机——JVM高级特性与最佳实践》－周志明
https://crowhawk.github.io/2017/08/15/jvm_3/
https://www.douban.com/note/731819680/http://www.pianshen.com/article/4388305917/;jsessionid=135DB6848DABB7D7E9693928DDB98C9C
https://www.jfokus.se/jfokus18/preso/ZGC--Low-Latency-GC-for-OpenJDK.pdf
http://www.pianshen.com/article/4388305917/;jsessionid=135DB6848DABB7D7E9693928DDB98C9C