Java常见垃圾回收算法有哪些?
时间:2026-02-05 15:48:43 308浏览 收藏
在IT行业这个发展更新速度很快的行业,只有不停止的学习,才不会被行业所淘汰。如果你是文章学习者,那么本文《Java常见垃圾回收算法有哪些》就很适合你!本篇内容主要包括##content_title##,希望对大家的知识积累有所帮助,助力实战开发!
标记-清除算法适合老年代对象存活率高、回收频率低的场景,因其不移动对象导致内存碎片,易因无法分配大对象而触发Full GC或OOM。

标记-清除算法适合什么场景?为什么它容易引发OOM
标记-清除算法(Mark-Sweep)是JVM最早采用的基础回收策略,适用于老年代中对象存活率高、回收频率低的场景。但它不移动对象,只标记+清除,导致大量内存碎片。当后续需要分配大对象(如字节数组、大集合)时,即使总空闲内存足够,也可能因缺乏连续空间而触发 Full GC,甚至直接抛出 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space。
- 典型表现:GC日志中频繁出现
concurrent mode failure(CMS下)或promotion failed(Parallel GC下) - 避免方式:不要长期持有大对象引用;对已知生命周期长的大对象,可考虑用
-XX:PretenureSizeThreshold直接分配到老年代,绕过新生代复制开销 - 注意:HotSpot 中 Serial Old 和 CMS 的老年代回收都基于此算法变体,但 CMS 后期已被弃用(JDK 14 起移除),新项目应避开
复制算法为什么只用在新生代?8:1:1比例怎么来的
复制算法(Copying)把Eden和两个Survivor区按 8:1:1 划分,本质是为适配“朝生夕死”特性——统计表明约98%的新生代对象在一次Minor GC后就不可达。只保留10%的 Survivor 空间,既够存放少量幸存对象,又避免浪费过多内存。
- 若 Survivor 空间不足,多余对象会通过
分配担保机制直接进入老年代,可能提前触发老年代GC - 实际中可通过
-XX:SurvivorRatio=6调整为 6:2:2,但盲目调大会增加复制成本,调小则加剧担保失败风险 - 注意:
G1和ZGC已不再使用传统复制算法,而是基于 Region 的增量式转移,所以-XX:SurvivorRatio对它们无效
标记-整理 vs 标记-清除:老年代到底该选哪个
标记-整理算法(Mark-Compact)在标记后将存活对象向一端滑动,再清理边界外内存,彻底解决碎片问题。而标记-清除只是清空“洞”,不整理。HotSpot 中 Serial Old 和 Parallel Old 默认用标记-整理,CMS 用标记-清除(因此必须配合压缩触发,如 -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection)。
- 关键区别:标记-整理会带来额外移动开销(尤其是老年代对象多、引用关系复杂时),但换来的是稳定的大对象分配能力
- 如果你的应用大量使用
ByteBuffer.allocateDirect()或频繁创建byte[1024*1024]类型对象,强烈建议禁用 CMS,改用 Parallel Old 或 G1 - 一个易忽略点:
System.gc()触发的 Full GC 在默认配置下仍会执行整理(除非显式加-XX:+DisableExplicitGC),但不等于能替代合理对象生命周期设计
分代收集不是算法,而是策略:别把它和具体算法混淆
分代收集(Generational Collection)本身不是一种独立算法,而是对堆内存按对象年龄做逻辑分区(Eden、S0/S1、Old、Metaspace),再为不同区域绑定最适合的回收算法。比如新生代用复制,老年代用标记-整理——这是组合策略,不是单个算法。
- 常见误解:以为“用了G1就不用分代”,其实 G1 仍是分代的(有
young-only阶段和mixed阶段),只是物理上不分区为固定年轻/老年代,而是动态识别回收收益高的 Region - 调优信号:如果
GC logs显示Young GC频次正常但Mixed GC占比过高,说明老年代对象晋升太快,应检查是否有缓存未设淘汰策略、Stream.collect() 误用等隐式长生命周期引用 - 最常被跳过的一步:没确认 JVM 实际启用的 GC 算法。用
java -XX:+PrintCommandLineFlags -version查看默认值,JDK 17+ 默认是G1,但很多遗留系统仍跑在 Parallel GC 上却没意识到
到这里,我们也就讲完了《Java常见垃圾回收算法有哪些?》的内容了。个人认为,基础知识的学习和巩固,是为了更好的将其运用到项目中,欢迎关注golang学习网公众号,带你了解更多关于的知识点!
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