一、核心垃圾回收算法
1. 标记 - 清除算法（Mark-Sweep）
核心思想：分为两个阶段 ——
标记阶段：遍历所有可达对象（从 GC Roots 出发能找到的对象），标记为 “存活”；
清除阶段：遍历堆内存，将未标记的对象（垃圾）回收，释放内存。
通俗比喻：整理房间时，先把有用的物品贴上标签（标记），再把没贴标签的杂物扔掉（清除）。
优缺点：
✅ 实现简单，无需移动对象；
❌ 会产生大量内存碎片（零散的空闲内存块），导致后续大对象无法分配；
❌ 效率低（两次全堆遍历）。
适用场景：极少单独使用，仅作为基础算法。
2. 标记 - 复制算法（Mark-Copy）
核心思想：将堆内存分为大小相等的两块（From 区、To 区），只使用其中一块（From 区）；
标记阶段：标记 From 区的存活对象；
复制阶段：将存活对象复制到 To 区，按顺序排列；
交换阶段：清空 From 区，交换 From/To 区的角色。
通俗比喻：把房间分成 A、B 两半，只用 A 半放东西；整理时把 A 半的有用物品搬到 B 半并摆整齐，然后清空 A 半，下次用 A 半装新东西。
优缺点：
✅ 无内存碎片，分配内存时只需指针移动；
✅ 效率高（仅复制存活对象）；
❌ 内存利用率低（仅 50%）；
❌ 存活对象多的时候复制成本高。
适用场景：Java 新生代（Young Generation）的默认算法（如 Serial/ParNew GC），因为新生代对象 “朝生夕死”，存活对象少，复制成本低。
代码级理解（模拟逻辑）：
// 模拟标记-复制算法的核心逻辑
public class MarkCopySimulator {
// 模拟堆内存的两个区域
private Object[] fromSpace = new Object[10];
private Object[] toSpace = new Object[10];
public void gc() {
int toIndex = 0;
// 1. 标记并复制存活对象到To区
for (int i = 0; i < fromSpace.length; i++) {
Object obj = fromSpace[i];
// 模拟：判断对象是否存活（从GC Roots可达）
if (isAlive(obj)) {
toSpace[toIndex++] = obj; // 复制到To区，按顺序排列
fromSpace[i] = null; // 清空原位置
}
}
// 2. 交换From/To区（简化版）
Object[] temp = fromSpace;
fromSpace = toSpace;
toSpace = temp;
// 清空To区
Arrays.fill(toSpace, null);
}
// 模拟判断对象是否存活
private boolean isAlive(Object obj) {
return obj != null; // 简化逻辑：非null即存活
}
}3. 标记 - 整理算法（Mark-Compact）
核心思想：在标记 - 清除的基础上增加 “整理” 阶段 ——
标记阶段：和标记 - 清除一致；
整理阶段：将所有存活对象向内存一端移动，然后直接清理边界外的所有内存。
通俗比喻：整理房间时，先标记有用物品，再把所有有用物品挪到房间一侧摆整齐，最后把另一侧的所有杂物一次性扔掉。
优缺点：
✅ 无内存碎片，内存利用率 100%；
❌ 整理阶段需要移动对象，耗时较长。
适用场景：Java 老年代（Old Generation），因为老年代对象存活率高，整理的收益大于成本。
4. 分代收集算法（Generational Collection）
核心思想：不是独立算法，而是基于 “对象存活周期不同” 的分代策略 ——
将堆分为新生代（Young）和老年代（Old）：
新生代：对象创建和销毁频繁，用标记 - 复制算法（效率高）；
老年代：对象存活时间长，用标记 - 整理算法（无碎片）。
新生代又细分为 Eden 区、Survivor 0 区、Survivor 1 区（比例通常 8:1:1），进一步优化复制效率。
通俗比喻：家里的垃圾桶（新生代）每天倒，用 “快速扔掉 + 重新摆” 的方式；储物间（老年代）半年整理一次，用 “归位 + 整体清理” 的方式。
核心流程：
新对象优先分配到 Eden 区；
Eden 区满时触发 Minor GC，存活对象复制到 Survivor 0 区；
下次 Minor GC 时，Eden + Survivor 0 的存活对象复制到 Survivor 1 区，清空 Eden 和 Survivor 0；
存活对象在 Survivor 区多次（默认 15 次）GC 后仍存活，进入老年代；
老年代满时触发 Full GC，用标记 - 整理算法回收，耗时远大于 Minor GC。
5. 分区收集算法（Region-Based Collection）
核心思想：将堆内存划分为多个大小相等的 “区域（Region）”，每次只回收部分区域，而非全堆扫描。
每个 Region 可独立进行垃圾回收，减少单次 GC 的停顿时间。
适用场景：G1 GC（Garbage-First）、ZGC、Shenandoah GC 等现代垃圾收集器，适合大内存（如 8G 以上）应用。
二、各算法对比表
总结
基础算法：标记 - 清除（简单但有碎片）、标记 - 复制（高效无碎片但浪费内存）、标记 - 整理（无碎片但耗时）是三大核心；
实战策略：分代收集是 Java 最基础的 GC 策略，新生代用标记 - 复制，老年代用标记 - 整理；
现代优化：分区收集（如 G1）是为了解决大内存场景下的 GC 停顿问题，是分代收集的进阶版。
这些算法的核心目标都是：高效识别并回收垃圾，同时最小化内存碎片和 GC 停顿时间。