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前面两篇我们学习了 JVM 运行时数据区、堆的分代模型。我们知道堆是存放对象的主战场，也是 GC 工作的核心区域。 C/C++ 需要手动malloc申请内存、free释放内存，一旦忘记释放就会造成内存泄漏。Java 最大的优势就是自带自动垃圾回收机制，由 JVM 帮我们识别无效对象、回收内存。

但是 GC 并不是一个黑盒，面试非常爱问：JVM 凭什么知道对象已经没用？有哪些 GC 算法？各个收集器有什么差别？并发标记的时候业务线程还在跑，怎么防止误回收存活对象？

这一篇我们从底层原理一步步拆解 GC，是 JVM 调优和面试最重要的一环。

回顾前置知识点： GC 主要回收Java 堆；方法区（元空间）GC 条件苛刻，只有 FullGC 才会尝试卸载类；虚拟机栈、本地方法栈、程序计数器属于线程私有，线程结束直接释放，不需要 GC。

一、GC 基础概念

1.1 什么是 GC

GC 全称Garbage Collection，垃圾回收。 简单一句话：JVM 自动识别堆中不再被使用的对象，释放它占用的堆内存。

1.2 STW（Stop-The-World，世界暂停）【重中之重】

几乎所有 GC 都会触发 STW。 含义：GC 工作线程开始执行回收时，除 GC 自身线程以外，所有业务用户线程全部暂停，不执行任何业务代码；GC 完成之后，业务线程才恢复运行。

STW 会带来业务停顿，接口响应变长，这也是 GC 调优的核心目标：尽量降低 STW 的停顿时长，减少对业务的影响。

评价 GC 收集器两大核心指标：

1. 吞吐量吞吐量 = 业务代码执行时间 /（业务执行时间 + GC 耗时） 吞吐量越高，代表 CPU 更多时间在执行业务，而不是 GC。Parallel 系列收集器就是优先追求高吞吐量。
2. 停顿时间单次 GC 造成业务线程暂停的时长。CMS、G1、ZGC 这类收集器优先追求低停顿，适合互联网对响应时间敏感的业务。

注意：吞吐量和低停顿天然存在制衡，很难同时做到极致。想要更低停顿，往往要牺牲一部分吞吐量。

二、如何判断对象可以被回收？

GC 第一件事：区分哪些对象还在使用（存活），哪些对象已经没有引用（垃圾）。有两种经典算法：引用计数法、可达性分析算法。HotSpot 采用可达性分析算法。

2.1 引用计数法

原理：给每一个对象维护一个引用计数器

• 有引用指向这个对象，计数器 + 1
• 引用断开、赋值为 null，计数器 - 1
• 计数器 = 0，判定为垃圾，可以回收

优点：实现简单，回收即时；Python、OC 等语言使用。

致命缺陷：无法解决循环引用问题

循环引用演示代码：

class Node { Node next; } public class RefCycleDemo { public static void main(String[] args) { Node n1 = new Node(); Node n2 = new Node(); n1.next = n2; n2.next = n1; // 切断外部引用 n1 = null; n2 = null; // n1和n2互相引用，计数器都不为0，引用计数算法识别不出这是垃圾 } }

这就是 HotSpot 不选用引用计数法的根本原因。

2.2 可达性分析算法（HotSpot 使用）

核心思路：定义一组起始根节点，叫做GC-Root。从 GC-Root 出发沿着引用链遍历：

• 能遍历到达的对象：存活对象，不能回收
• 遍历不到、引用链断裂的对象：垃圾对象，可以回收

循环引用的对象，只要没有 GC-Root 可达，就会被判定为垃圾，正常回收。

必背：哪些可以作为 GC-Root？

1. 虚拟机栈里面，栈帧局部变量表引用的对象（方法内局部变量）
2. 方法区中 static 静态变量引用的对象
3. 正在运行的活跃 Java 线程
4. JNI 本地方法栈中 native 引用的对象

举个例子：

public void test(){ User u = new User(); }

u在虚拟机栈局部变量表，是 GC-Root；test 执行结束，栈帧出栈，这个引用消失，User 对象失去 GC-Root 链路，满足回收条件。

三、三大基础 GC 算法

算法是理论思想，收集器是算法在 JVM 中的工程实现。

3.1 标记 - 清除 Mark-Sweep

两个阶段：标记、清除

1. 标记：从 GC-Root 遍历，标记所有存活对象
2. 清除：遍历堆，释放所有未标记的垃圾对象

优点：逻辑简单

缺点：

1. 需要两次扫描堆，效率一般
2. 产生大量内存碎片；堆空闲内存总量足够，但没有连续空间存放大对象，依然会 OOM

应用：CMS 老年代底层就是标记清除算法

3.2 复制算法 Copying

原理：将内存分成两块，只使用其中一块；GC 时，把这块内存里存活对象复制到另一块空闲区域，然后直接清空原来这块内存。

优点：复制完成后内存连续规整，没有内存碎片，分配对象速度快

缺点：

1. 理论上浪费一半内存
2. 如果对象存活率很高，复制大量对象开销巨大

HotSpot 新生代巧妙使用 Eden + 两块 Survivor（8:1:1），规避 50% 内存浪费；新生代对象朝生夕死、存活率低，非常适合复制算法。

3.3 标记 - 整理 Mark-Compact

1. 标记：标记全部存活对象
2. 整理：把存活对象全部向内存一侧移动、压缩，边界以外的空间直接回收

优点：没有内存碎片，不需要预留双倍内存

缺点：移动对象，并且修改所有指向这个对象的引用地址；对象存活率高的时候开销很大

应用：Serial Old、Parallel Old 老年代收集器

3.4 分代收集算法

分代并不是一种全新算法，是上面三种算法的组合策略，现代 JVM 的核心思想。 依据对象存活时长，把堆分成新生代、老年代，不同区域选用最合适算法：

• 新生代：对象短命、存活率低 →复制算法
• 老年代：对象长寿、存活率高 →标记清除 / 标记整理

四、Java 的四种引用（面试高频）

Java 把引用划分成 4 个强度等级，用来灵活控制对象什么时候被 GC 回收。

4.1 强引用 StrongReference

我们日常写代码默认都是强引用。只要强引用链存在，GC 永远不会回收对象。

User user = new User();

只有user = null切断强引用，对象才具备回收资格。

4.2 软引用 SoftReference

特点：内存快要 OOM 之前，才会回收软引用指向的对象；内存充足就保留。 适合做内存敏感型缓存，内存够就留着加速访问，内存紧张自动释放。

SoftReference<User> softRef = new SoftReference<>(new User()); User user = softRef.get(); // 内存充足返回对象，OOM前回收后返回null

典型场景：本地缓存框架。

4.3 弱引用 WeakReference

特点：只要发生 GC，不管内存够不够，都会回收仅被弱引用关联的对象。

WeakReference<User> weakRef = new WeakReference<>(new User()); User user = weakRef.get();

典型场景：WeakHashMap，比如 ThreadLocal 里面的 key 就是弱引用。

4.4 虚引用 PhantomReference（幻影引用）

特点：调用 get () 永远返回 null，拿不到对象本身。 唯一作用：对象被 GC 回收的时候，收到通知，用来做资源后置清理。 必须配合ReferenceQueue引用队列使用。

ReferenceQueue<User> queue = new ReferenceQueue<>(); PhantomReference<User> phantomRef = new PhantomReference<>(new User(), queue);

典型场景：NIO 堆外直接内存的回收监控。

汇总表格：

表格

五、主流垃圾收集器

版本基线： JDK8 默认：Parallel Scavenge + Parallel Old JDK9：G1 成为默认收集器 JDK14：正式移除 CMS JDK15：ZGC 转正

5.1 Serial + Serial Old（串行收集器）

• Serial：新生代，复制算法，单线程 GC
• Serial Old：老年代，标记整理，单线程 GC 全程 STW，只有一个 GC 线程工作；适合资源有限的客户端程序。 启动参数：-XX:+UseSerialGC

5.2 ParNew

新生代收集器，Serial 的多线程版本，复制算法。唯一能够和 CMS 老年代搭配的新生代收集器。 参数：-XX:+UseParNewGC、-XX:ParallelGCThreads指定 GC 线程数。

5.3 Parallel Scavenge + Parallel Old（并行收集器，JDK8 默认）

目标：优先高吞吐量

• Parallel Scavenge：新生代，复制算法，多线程回收
• Parallel Old：老年代，标记整理，多线程回收 适合后台计算型任务、批处理服务，优先榨干 CPU。 参数：-XX:+UseParallelGC

区分并行和并发： 并行：多个 GC 线程一起工作，业务线程全部暂停（STW） 并发：GC 线程和业务用户线程同时运行

5.4 CMS Concurrent Mark Sweep 并发标记清除

定位：老年代收集器，追求低停顿；底层标记清除算法，JDK14 已经删除。一般搭配 ParNew 新生代。 CMS 四个阶段：

1. 初始标记（STW）：只标记 GC-Root 直接相连的对象，速度很快
2. 并发标记：GC 线程和业务线程并发运行，遍历完整引用链
3. 重新标记（STW）：修正并发阶段业务线程修改引用带来的标记错误
4. 并发清除：GC 线程和业务线程并发，清除垃圾

优点：大部分阶段并发，停顿短

缺点：

1. 标记清除，产生内存碎片
2. 并发阶段占用 CPU，吞吐量下降
3. 需要预留一部分老年代空间；预留不足会触发并发模式失败，退化到 Serial Old，长时间 FullGC

CMS 解决并发标记漏标方案：增量更新写屏障

5.5 G1 Garbage-First

JDK9 之后默认收集器，用来替代 CMS。 核心设计：把整个 Java 堆切分成很多大小相等的 Region（1~32M，2 的幂）。Region 角色分为 Eden、Survivor、Old、Humongous 巨型对象区。

Humongous 区：对象大小超过 Region 一半，直接放这里，不走 Eden 分配。

G1 四大特点：

1. 支持并行、并发，多核充分利用
2. 保留分代思想，但新生代、老年代不再是连续整块，是一批 Region 集合
3. 空间整合：整体标记整理、局部复制，几乎没有内存碎片
4. 可预测停顿：用户设置预期最大停顿时间-XX:MaxGCPauseMillis=200，后台统计每个 Region 回收收益，优先回收收益最高的 Region，尽量满足停顿目标

G1 回收四阶段：

1. 初始标记（STW）：标记 GC-Root 直达对象
2. 并发标记：和业务线程并发做可达性分析
3. 最终标记（STW）：处理 Remembered Set 日志
4. 筛选回收（STW）：按收益排序，选定一批 Region，复制存活对象回收

G1 解决漏标方案：SATB 原始快照写屏障，会产生浮动垃圾，放到下一轮 GC 清理

G1 常用参数：

-XX:+UseG1GC -XX:G1HeapRegionSize=4M -XX:MaxGCPauseMillis=200

5.6 ZGC

JDK11 实验，JDK15 转正。目标是亚毫秒级 STW 停顿，支持 TB 级超大堆，牺牲少量吞吐量换取极低延迟。 核心技术：染色指针，把标记信息直接存放在对象指针里，不用频繁扫描对象头。适合超大堆、延迟极其敏感的业务。

六、三色标记（并发标记核心）

CMS、G1 在并发标记阶段，业务线程还在跑，不能全程 STW，依靠三色标记完成可达性分析。 三种颜色代表对象扫描状态：

• 白色：还没有扫描；初始全部白色，本轮结束白色就是垃圾
• 灰色：已经访问该对象，但是它引用的子对象还没扫描完
• 黑色：对象本身 + 它所有引用的子对象全部扫描完毕

并发标记带来两个经典问题：

1. 浮动垃圾某个对象标记完成变黑之后，业务代码切断它所有引用。本轮 GC 已经扫描完毕，无法识别，只能等到下一轮 GC 回收。浮动垃圾影响不大。
2. 漏标（致命）同时满足两个条件： ① 黑色对象新增引用指向白色对象 ② 灰色对象删除对这个白色对象的引用 结果：白色对象仍然存活，但是被当成垃圾回收，引发空指针异常。

两种解决方案：

• CMS：增量更新：黑色对象新增白色引用时，记录这个引用，重新标记阶段再扫描；破坏条件①
• G1：SATB 原始快照：引用删除的时候，把原来被引用对象记录下来，当作存活对象；破坏条件②，代价是产生浮动垃圾

七、收集器选型总结

1. 客户端、小应用：Serial
2. JDK8 批处理、计算密集、追求高吞吐：Parallel
3. JDK8 延迟敏感业务：ParNew + CMS（注意 JDK14 之后无 CMS）
4. JDK9 + 绝大多数线上业务：G1（平衡吞吐和停顿，首选）
5. TB 级大堆、极致低延迟：ZGC

没有万能收集器，一切以业务需求、JDK 版本、堆大小为基准。

八、本篇面试真题汇总

1. 引用计数法的缺点？可达性分析的 GC-Root 有哪些？
2. 标记清除、复制、标记整理算法各自优缺点，适用场景？
3. 强、软、弱、虚引用区别和使用场景？
4. CMS 的四个阶段，优缺点，并发模式失败是什么？
5. G1 的 Region、Humongous 对象是什么？可预测停顿怎么实现？
6. STW 是什么？吞吐量、停顿时间的含义？
7. 三色标记黑白灰含义，浮动垃圾和漏标是什么？
8. 增量更新和 SATB 分别是哪个收集器使用，解决什么问题？
9. Parallel、CMS、G1、ZGC 怎么选型？

小贴士

理解 GC 算法和收集器，才能看懂 JVM 调优参数。下一篇进入实战，线上故障排查：CPU 飙高、死锁、OOM，JDK 自带工具 + Arthas 全套实战流程。