一、如何判断一个对象已死？

1.引用计数器算法

客观地说，引用计数算法（Reference Counting）虽然占用了一些额外的内存空间来进行计数，但它的原理简单，判定效率也很高，在大多数情况下它都是一个不错的算法。也有一些比较著名的应用案例，例如微软COM（Component Object Model）技术、使用ActionScript 3的FlashPlayer、Python语言以及在游戏脚本领域得到许多应用的Squirrel中都使用了引用计数算法进行内存管理。但是，在Java 领域，至少主流的Java虚拟机里面都没有选用引用计数算法来管理内存，主要原因是，这个看似简单的算法有很多例外情况要考虑，必须要配合大量额外处理才能保证正确地工作，譬如单纯的引用计数就很难解决对象之间相互循环引用的问题。

2.可达性分析

以下可作为GC Roots的对象包括以下几种：
- 虚拟机栈中引用的对象
- 方法区中的静态属性引用的对象
- 方法区常量引用的对象
- 本地方法栈 JNI引用对象
- 虚拟机内部的引用
- 同步锁（synchronized）持有的对象

一次对象自我拯救的演示

public class FinalizeEscapeGC {
    public static FinalizeEscapeGC SAVE_HOOK = null;

    void isAlive(){
        System.out.println("yes,i am still alive :)");
    }

    protected void finalize() throws Throwable{
        super.finalize();
        System.out.println("finalize method executed!");
        FinalizeEscapeGC.SAVE_HOOK = this;
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        SAVE_HOOK = new FinalizeEscapeGC();
        SAVE_HOOK = null;
        System.gc();
        Thread.sleep(500);
        if(SAVE_HOOK != null){
            SAVE_HOOK.isAlive();
        }else{
            System.out.println("no,i am dead :(");
        }
        SAVE_HOOK = null;
        System.gc();
        Thread.sleep(500);
        if(SAVE_HOOK!=null){
            SAVE_HOOK.isAlive();
        }else{
            System.out.println("no,i am dead :(");
        }
    }
}

二、垃圾收集算法

1. 分代收集理论

2. 标记-清除算法

主要缺点：
- 执行效率不稳定，如果Java堆中包含大量对象，而且其中大部分是需要被回收的，这时必须进行大量标记和清除的动作，导致标记和清除两个过程的执行效率都随对象数量增长而降低；
- 内存空间的碎片化问题，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当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。

3. 标记-复制算法

主要缺点
- 如果内存中多数对象都是存活的，这种算法将会产生大量的内存间复制的开销，但对于多数对象都是可回收的情况，算法需要复制的就是占少数的存活对象，而且每次都是针对整个半区进行内存回收，分配内存时也就不用考虑有空间碎片的复杂情况，只要移动堆顶指针，按顺序分配即可。这样实现简单，运行高效，不过其缺陷也显而易见，这种复制回收算法的代价是将可用内存缩小为了原来的一半，空间浪费未免太多了一点。

4. 标记-整理算法

主要缺点
- 如果移动存活对象，尤其是在老年代这种每次回收都有大量对象存活区域，移动存活对象并更新所有引用这些对象的地方将会是一种极为负重的操作，而且这种对象移动操作必须全程暂停用户应用程序才能进行。

三、HotSpot算法细节实现

1. 根节点枚举

2. 安全点

3. 安全区域

4. 记忆集与卡表

CARD_TABLE[this address >> 9] = 0;

5. 写屏障

6. 并发的可达性分析

白色：表示对象尚未被垃圾收集器访问过。显然在可达性分析刚刚开始的阶段，所有的对象都是白色的，若在分析结束的阶段，仍然是白色的对象，即代表不可达。
黑色：表示对象已经被垃圾收集器访问过，且这个对象的所有引用都已经扫描过。黑色的对象代表已经扫描过，它是安全存活的，如果有其他对象引用指向了黑色对象，无须重新扫描一遍。黑色对象不可能直接（不经过灰色对象）指向某个白色对象。
灰色：表示对象已经被垃圾收集器访问过，但这个对象上至少存在一个引用还没有被扫描过。

增量更新要破坏的是第一个条件，当黑色对象插入新的指向白色对象的引用关系时，就将这个新插入的引用记录下来，等并发扫描结束之后，再将这些记录过的引用关系中的黑色对象为根，重新扫描一次。这可以简化理解为，黑色对象一旦新插入了指向白色对象的引用之后，它就变回灰色对象了。
原始快照要破坏的是第二个条件，当灰色对象要删除指向白色对象的引用关系时，就将这个要删除的引用记录下来，在并发扫描结束之后，再将这些记录过的引用关系中的灰色对象为根，重新扫描一次。这也可以简化理解为，无论引用关系删除与否，都会按照刚刚开始扫描那一刻的对象图快照来进行搜索。

四、经典垃圾收集器

1. CMS收集器

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要更复杂一些，整个过程分为四个步骤，包括：

初始标记
并发标记
重新标记
并发清除

优点：并发收集、低停顿；
缺点：CMS收集器对处理器资源非常敏感；无法处理“浮动垃圾”；收集结束时会有大量空间碎片产生。

2. Garbage First收集器

五、内存分配和回收策略

1. 对象优先在Eden分配

大多数情况下，对象在新生代Eden区中分配。当Eden区没有足够空间进行分配时，虚拟机将发起一次Minor GC。

2. 大对象直接进入老年代

大对象就是指需要大量连续内存空间的Java对象，最典型的大对象便是那种很长的字符串，或者元素数量很庞大的数组，本节例子中的byte[]数组就是典型的大对象。大对象对虚拟机的内存分配来说就是一个不折不扣的坏消息，比遇到一个大对象更加坏的消息就是遇到一群“朝生夕灭”的“短命大对象”，我们写程序的时候应注意避免。在Java虚拟机中要避免大对象的原因是，在分配空间时，它容易导致内存明明还有不少空间时就提前触发垃圾收集，以获取足够的连续空间才能安置好它们，而当复制对象时，大对象就意味着高额的内存复制开销。HotSpot虚拟机提供了-XX：PretenureSizeThreshold 参数，指定大于该设置值的对象直接在老年代分配，这样做的目的就是避免在Eden区及两个Survivor区之间来回复制，产生大量的内存复制操作。

3. 长期存活的对象将进入老年代

HotSpot虚拟机中多数收集器都采用了分代收集来管理堆内存，那内存回收时就必须能决策哪些存活对象应当放在新生代，哪些存活对象放在老年代中。为做到这点，虚拟机给每个对象定义了一个对象年龄（Age）计数器，存储在对象头中（详见第2章）。对象通常在Eden区里诞生，如果经过第一次 Minor GC后仍然存活，并且能被Survivor容纳的话，该对象会被移动到Survivor空间中，并且将其对象年龄设为1岁。对象在Survivor区中每熬过一次Minor GC，年龄就增加1岁，当它的年龄增加到一定程度（默认为15），就会被晋升到老年代中。对象晋升老年代的年龄阈值，可以通过参数-XX： MaxTenuringThreshold设置。

4. 动态对象年龄判定

为了能更好地适应不同程序的内存状况，HotSpot虚拟机并不是永远要求对象的年龄必须达到- XX：MaxTenuringThreshold才能晋升老年代，如果在Survivor空间中相同年龄所有对象大小的总和大于 Survivor空间的一半，年龄大于或等于该年龄的对象就可以直接进入老年代，无须等到-XX： MaxTenuringThreshold中要求的年龄。

5. 空间分配担保

在发生Minor GC之前，虚拟机必须先检查老年代最大可用的连续空间是否大于新生代所有对象总空间，如果这个条件成立，那这一次Minor GC可以确保是安全的。如果不成立，则虚拟机会先查看-XX：HandlePromotionFailure参数的设置值是否允许担保失败（Handle Promotion Failure）；如果允许，那会继续检查老年代最大可用的连续空间是否大于历次晋升到老年代对象的平均大小，如果大于，将尝试进行一次Minor GC，尽管这次Minor GC是有风险的；如果小于，或者-XX： HandlePromotionFailure设置不允许冒险，那这时就要改为进行一次Full GC。