垃圾收集算法

常见算法

引用计数   记录每个对象的引用次数，当引用次数为零时回收对象
标记-清除  根引用可达分析、扫描内存回收不可达对象
分代回收   基于观察到大多数对象生命周期较短，而少数对象生命周期较长的优化算法
空闲回收   在CPU空闲时运行垃圾回收器，以减少对程序执行的影响
增量回收   将垃圾回收任务分解为多个小步骤，逐步完成。可以避免一次性垃圾回收导致的长时间暂停，从而减少对程序性能的影响

Java最新垃圾回收算法

Java 最新垃圾回收算法（截至 2025 年）‌

1. 主流高效回收算法‌

ZGC（Z Garbage Collector）‌

核心特性‌：
支持 ‌TB 级堆内存‌ 的低延迟回收（停顿时间控制在 ‌10ms 以内‌）‌。
基于 ‌着色指针‌ 和 ‌读屏障‌ 实现并发标记与整理，无需暂停应用线程‌。
JDK 17+ 默认支持，适用于大数据、实时交易等对延迟敏感的场景‌。
优化方向‌：
增量式压缩与分代扩展（JDK 21+ 引入 ‌分代式 ZGC‌），减少年轻代回收开销‌。

Shenandoah‌

核心特性‌：
通过 ‌并发整理‌ 减少内存碎片，停顿时间与堆大小无关（通常低于 ‌5ms‌）‌。
采用 ‌Brooks 指针‌ 实现对象移动与访问同步，提升并发效率‌。
适用场景‌：
云原生、微服务等需要快速响应的环境‌。

G1（Garbage-First）持续优化‌

改进点‌：
动态调整区域（Region）大小，提升内存利用率‌。
增强混合回收（Mixed GC）策略，优化老年代回收效率‌。
JDK 17+ 特性‌：
支持并行 Full GC，减少长时间停顿风险‌。

2. 分代模型的演进‌

分代式 ZGC‌（JDK 21+）
将堆划分为 ‌年轻代‌ 和 ‌老年代‌，分别采用复制算法和并发标记整理算法，减少跨代引用开销‌。
Epsilon 无操作回收器‌
适用于短期任务或性能测试场景，完全禁用垃圾回收，避免 GC 开销‌。

3. 算法设计趋势‌

并发与低延迟优先‌：
ZGC 和 Shenandoah 通过 ‌并发阶段占比 90%+‌ 实现亚毫秒级停顿‌。
自适应内存管理‌：
动态选择回收策略（如 G1 根据区域垃圾占比触发回收）‌。
硬件感知优化‌：
利用多核 CPU 并行处理，结合 NUMA 架构优化内存访问速度‌。

总结‌

Java 最新垃圾回收算法以 ‌低延迟‌（ZGC/Shenandoah）和 ‌自适应分代管理‌（分代式 ZGC）为核心，结合硬件特性实现 TB 级堆内存的高效回收。G1 持续优化混合回收策略，而 Epsilon 为特殊场景提供零开销方案‌。开发者可根据应用需求（延迟、吞吐量、堆大小）选择合适的回收器。