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一、垃圾回收算法
截至目前，Java的垃圾回收算法只有3种。
标记-清除（Mark-Sweep）、标记-整理（Mark-Compact）、复制算法（Copying）。
1.1、标记-清除
如上图，先标记再清除，会有碎片，导致内存不连续，可能无法分配大对象，因为大对象所需的是连续内存。
1.2、标记-整理
标记后，将所有存活对象向一端移动整理在一起，避免碎片，但需移动对象导致效率低。
1.3、复制算法
如上图，预留一半内存，没有内存碎片，但仅有一半内存空间可用。一般用于年轻代的Minor GC。
二、垃圾回收器
截至目前，Java官方的垃圾回收器有10种左右，是基于3种垃圾回收算法以及分代/分区模型发展而来。
如上图，根据GC单线程或多线程、新生代或老年代、分代模型或右侧4个用到的分区模型划分，垃圾回收器之间又可以通过连线反映出它们可以搭配使用。
2.1、Serial串行回收器
如上图，只有一个GC线程，回收效率较低，不适用于服务端，可适用于单机客户端。
2.2、Parallel并行回收器
如上图，多个GC线程回收，相比Serial回收器的STW时间缩短，效率相对高一些。
2.3、CMS并发标记回收器
CMS（Concurrent Mark Sweep），“并发”意为GC线程会在标记-清除过程中与业务线程一起执行。过程如下图。
主要步骤：
- 初始标记，需要在线程安全点（Safe Point）处STW，不过它只会标记与GC Roots直连的对象。
- 并发标记，多GC线程一边为初始标记对象开始标记下面的引用的对象，业务线程一边执行，这个过程是没有STW的，所以可能时刻1进行标记后，时刻2的引用状态又发生了改变。为记录并发标记这个过程或状态，用到了三色标记法。
- 重新标记，对三色标记的缺陷进行补偿处理。
- 并发清理，针对前面三次标记的结果进行清理。
2.3.1、三色标记法
三色标记原则：
- 黑色，代表根对象，或对象本身以及它直连引用的对象已被GC线程扫过；
- 灰色，中间状态，代表对象本身已被GC线程扫过，但其引用对象未被扫过；
- 白色，代表对象本身（当然包括其引用对象）未被扫过。
比如时刻1的GC线程只扫了A和B，却尚未扫B的引用，此时A被置为黑色，B被置为灰色；到了时刻2，继续扫到了B的引用C，则B才会被置为黑色。这样就可以反映出并发标记这一片段的时刻状态，多个GC线程才可以随时协同。
但是三色标记是有缺陷的，在并发标记中的时刻2，可能业务线程将B到C的引用删了，等到清理时，黑色的C对象不会被认为是要清理的垃圾，C对象会变成浮动垃圾，需要等到下一次GC才有可能清理掉。而浮动垃圾对象需要被另外存下来。
2.3.2、CMS对浮动垃圾的解决方案
要在内存空间90%的时候触发GC，另外10%空间存放浮动垃圾。若100%才触发GC，则浮动垃圾会没有新空间进行保存。
三色标记还有另外的缺陷——漏标。
如上图，并发标记的时刻2，引用状态发生改变，业务线程删除了B对C的引用，又将A新增引用到C。
此时B已经不再引用C，所以B变为黑色，由于A已经被置为黑色，代表A下的引用都被扫完，所以不会再去由A扫到C，导致C被漏标，被当做垃圾。
2.3.3、CMS对漏标的解决方案
增量更新（INcremental Update），类似于数据库的触发器，在监测到A到C新增引用后，触发自动标记将A置灰，这样就需要下一次STW进行重新标记，从灰A重新扫一次扫到C。
但是由于CMS的多线程GC实际上是更复杂的，加上GC线程本身就是多线程，存在线程同步线程安全的问题，不会为了线程安全的最可靠性，而牺牲GC效率，所以CMS仍旧可能存在漏标等问题。
2.4、G1回收器
科技时代在发展，机器内存越来越大，Java的垃圾回收器也在跟着发展。分区模型在面对大内存时代的优势体现出来。
G1回收器（Garbage First，垃圾优先）自jdk1.8引入，也是在CMS回收器的基础上进行改进，划分堆内存，也是并发回收，适用于堆内存大的场景。具有以下特点：
- 标记阶段跟CMS类似（对漏标处理方式不同）
- 筛选回收（分区模型的优势）
- 复制+标记整理算法（没有内存碎片）
主要步骤：
- 初始标记
- 并发标记
- 最终标记
- 筛选回收
2.4.1、G1对漏标的解决方案
堆栈快照SATB（snapshot-at-the-begining），同样假设并发标记的时刻2，引用状态发生改变，业务线程删除了B对C的引用，又将A新增引用到C。
在B到C的引用删除时，会在GC线程的堆栈中快照记录下B到C的引用改变，时刻2之后，在堆栈快照中找到C并处理C，这一步作为G1的最终标记步骤。
2.4.2、G1的分区模型
将堆内存按照默认的优化策略划分为多种地址连续的小块，内存小块又被标记或区分为不同的用途，如下图，E代表Eden，S代表Survivor，O代表Old，H代表Humongous，几块H区相连，专门用来存放大对象等。
分区模型的优势在于，面对越来越大的内存空间，一般的标记清理算法可能在清理整块内存时会越来越慢，就比如从前是一个人扫一条街不算吃力，后来街区越来越大扫起来会相对地变慢，这会直接导致STW时间变长，严重影响效率。
所以筛选回收就很灵活，它可以不用扫所有的大街，指哪打哪，定点打击，可以优先去处理指定的Old区等真正的垃圾区（Garbage First，垃圾优先），清理价值更高。