常用的GC算法：
1）標記非活動對象
－－何為非活動對象，通俗的講，就是無引用的對象。
- 追蹤root對象算法： 深度追蹤root對象，將heap中所有被引用到的root做標志，所有未被標志的對象視為非活動對象，所占用的空間視為非活動內存。
2）清理非活動對象
- 方法：將內存分為兩個區域（from space和to space）。所有的對象分配內存都分配到from space。在清理非活動對象階段，把所有標志為活動的對象，copy到to space，之后清楚from space空間。然后互換from sapce和to space的身份。既原先的from space變成to sapce，原先的to space變成from space。每次清理，重復上述過程。
- 優點：copy算法不理會非活動對象，copy數量僅僅取決為活動對象的數量。并且在copy的同時，整理了heap空間，即，to space的空間使用始終是連續的，內存使用效率得到提高。
- 缺點：劃分from space和to space，內存的使用率是1／2。
- Compaction算法：
- 方法：在清理非活動對象階段，刪除非活動對象占用內存，并且把活動對象向heap的底部移動，直到所有的活動對象被移到heap的一側。
- 優點：無須劃分from sapce和to space，提高內存的使用率。并且compaction后的內存空間也是連續分配的。
- 缺點：該算法相對比較復雜。
sun jdk gc介紹：
在減少gc之前，先來看看來自IBM的一組統計數據：
98％的java對象，在創建之后不久就變成了非活動對象；只有2％的對象，會在長時間一直處于活動狀態。
如果能對這兩種對象區分對象，那么會提交GC的效率。在sun jdk gc中（具體的說，是在jdk1.4之后的版本），提出了不同生命周期的GC策略。
- young generation：
- 生命周期很短的對象，歸為young generation。由于生命周期很短，這部分對象在gc的時候，很大部分的對象已經成為非活動對象。因此針對young generation的對象，采用copy算法，只需要將少量的存活下來的對象copy到to space。存活的對象數量越少，那么copy算法的效率越高。
- young generation的gc稱為minor gc。經過數次minor gc，依舊存活的對象，將被移出young generation，移到tenured generation（下面將會介紹）
- young generation分為：
- eden：每當對象創建的時候，總是被分配在這個區域
- survivor1：copy算法中的from space
- survivor2：copy算法中的to sapce （備注：其中survivor1和survivor2的身份在每次minor gc后被互換）
- minor gc的時候，會把eden+survivor1(2)的對象copy到survivor2(1)去。
- tenured generation：
- 生命周期較常的對象，歸入到tenured generation。一般是經過多次minor gc，還 依舊存活的對象，將移入到tenured generation。（當然，在minor gc中如果存活的對象的超過survivor的容量，放不下的對象會直接移入到tenured generation）
- tenured generation的gc稱為major gc，就是通常說的full gc。
- 采用compactiion算法。由于tenured generaion區域比較大，而且通常對象生命周期都比較常，compaction需要一定時間。所以這部分的gc時間比較長。
- minor gc可能引發full gc。當eden＋from space的空間大于tenured generation區的剩余空間時，會引發full gc。這是悲觀算法，要確保eden＋from space的對象如果都存活，必須有足夠的tenured generation空間存放這些對象。
- Permanet Generation：
- 該區域比較穩定，主要用于存放classloader信息，比如類信息和method信息。
- 對于spring hibernate這些需要動態類型支持的框架，這個區域需要足夠的空間。
這部分內容相對比較理論，可以結合jstat，jmap等命令（當然也可以使用jconsole，jprofile，gciewer等工具），觀察jdk gc的情況。