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引用计数法 ：Java虚拟机并未采用这种算法
缺点：1.对象的循环引用 2.伴随加法和减法操作，有一定的性能开销
-可达对象
-不可达对象 ： 通过根对象进行引用搜索
复制算法：通常存活对象很少，这个算法效率高，也没有空间碎片，但是内存折半
标记清除法：会产生空间碎片
标记压缩法：老年代存活对象多，复制算法不划算，所以使用标记清除算法的优化版 ， 会在标记后把存活对象压到一端。等同于标记后再进行一次碎片整理。也加标记清除压缩算法
分代，分区的思想
新生代使用类复制算法的思想。from和to区
分代算法的叫法是上面算法的综合运用，使用了上面算法的各自优势。
卡表：记录新生代对象引用在老年代是否使用，用于加快新生代的回收速度。
分区算法：把堆分为多个不同的小区间，每个区间独立回收。减少大块堆gc的停顿时间。
判断对象可达性的依据
1.可触及：从根节点开始，对象可达
2.可复活：对象引用已释放，但有可能在finalize函数中复活
3.不可触及：对象finalize函数被调用，并且没复活，finalize只会被调用一次（不要再使用这个函数了），资源释放推荐try-catch-finally
引用和可触及性的强度
1.引用级别：强，软，弱，虚, 后面三种对象在一定场景下是可以被回收的
软引用：在堆空间不足时，会被回收，所以这种不会引起内存溢出
弱引用 ：发现就被回收，取决于下一次垃圾回收的时机
很适合保存缓存数据
虚引用 ：用于跟踪垃圾回收的过程
STW：Stop-The-World 垃圾回收的停顿现象
使用超大的新生代，from和to区，会导致复制算法复制大量的对象，会很大程度上延长gc的时间
垃圾回收器
垃圾收集算法只是理论基础，垃圾收集器才是项目中的最佳实践。
垃圾收集器种类及参数设置
-XX:+UseSerialGC 新生代和老年代都使用串行收集器
## ParNew 指定线程数量 -XX:ParallelGCThreads,默认值cpu< 8个=cpu数，大于8个（3+((5*CPU个数)/8)）
-XX:+UseParNewGC 新生代ParNew(多线程的串行收集器)收集器，老年代使用串行收集器
## ParallelGC注重吞吐量，支持自适应的GC调节策略
## 控制吞吐量的参数：-XX:MaxGCPauseMillis=最大收集停顿时间，-XX:GCTimeRatio=吞吐量 n默认=99则是使用1/(1+n)的时间来做垃圾回收
## -XX:UseAdaptiveSizePolicy 打开自适应GC策略
-XX:+UseParallelGC 新声代使用parallelGC收集器，老年代使用串行收集器
## ParallelOldGC 作用于老年代的并行收集器，也是注重吞吐量的，jdk1.6才能使用
-XX:+UseParallelOldGC 新生代使用ParallelGC收集器，老年代使用ParallelOldGC收集器
## CMS关注系统停顿时间
## 步骤 ： 3标记 2清理 1重置
## 标记根对象（初始标记） -> 标记所有对象（并发标记） -> 清理前准备以及控制停顿时间（预清理） -> 修正并发标记数据（重新标记） -> 清理垃圾（并发清理） -> 重置（并发重置）
## 并发xx ，可以和用户线程一起执行
-XX:-CMSPrecleaningEnabled 关闭预清理
## （设置的并发线程数+3）/4 = 设置4个并发线程意味着只有一个垃圾收集的并发线程
-XX:+UseConcMarkSweepGC 新生代使用ParNew回收器，老年代使用CMS
-XX:+CMSInitiatingOccupancyFraction 回收阀值，默认68，老年代使用率达到68%时会执行CMS回收。
-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection CMS会产生垃圾碎片，这个参数使用多少次CMS回收后，会进行内存压缩。
## CMS回收Perm区
-XX:+CMSClassUnloadingEnabled
## G1回收器 Garbage-First JDK1.7
# G1属于分代，结构上不要求各个区域连续，使用了分区算法
## 四个阶段 ：新生代GC 并发标记周期 混合收集 FullGC
-XX:UseG1GC 开启G1参数
-XX:MaxGCParseMillis 最大停顿时间
-XX:ParallelGCThreads 工作线程数量
-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent 比例达到比例，触发并发标记周期
-XX:+DisableExplicitGC 禁止显示触发FullGC
-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent CMS和G1在FullGC时，使用System.gc()才会并发执行
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JVM 垃圾回收算法和对gc耗时的影响
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原文地址：https://www.cnblogs.com/fubinhnust/p/11956035.html
