标记-清除算法因内存碎片化导致频繁Full GC；复制算法实际浪费约10%内存而非50%；标记-整理适用于高存活率场景，分代收集是策略框架而非独立算法。
Java里常见的垃圾回收算法就四种：标记-清除、复制、标记-整理、分代收集——其中分代收集不是独立算法，而是策略框架，底层仍靠前三种实现。
标记-清除算法为什么会导致频繁的 Full GC？
它只做两件事：标记所有从 GC Roots 可达的对象，再 清除 所有未标记对象。问题出在“清除”之后：内存块被零散释放，形成大量不连续空洞。
- 当新对象（比如一个大数组）需要分配时，JVM 找不到足够大的连续空间，就会触发
Full GC来强行整理——哪怕老年代其实还有很多空闲字节 - 典型现象：
ParNew回收后Old Gen使用率缓慢爬升，但没明显对象晋升，却突然卡顿数秒，日志里出现Full GC (Ergonomics) - HotSpot 中，
Serial Old和早期CMS的初始标记/清除阶段就用这个逻辑，所以 CMS 在并发失败（concurrent mode failure）时会退化成 Serial Old，直接卡死
复制算法真只浪费 50% 内存？别被教科书骗了
教科书说“把内存一分为二”，但 HotSpot 实际用的是 Eden:S0:S1 = 8:1:1 比例，也就是年轻代总共 10 份，只预留 1 份作“备份区”。
- 每次
Minor GC把Eden+ 当前Survivor（比如 S0）中存活对象，复制到另一个空Survivor（S1），然后清空 Eden+S0 - 真正浪费的是那 10% 的 Survivor 空间——前提是对象能活过一次 GC；如果 Eden 区 98% 对象都死掉，复制成本极低
- 陷阱：把
-XX:SurvivorRatio调得太小（比如设成 2），会导致 Survivor 不够用，大量对象提前晋升到老年代，反而加剧老年代压力
标记-整理 vs 复制：什么时候该选哪个？
关键看对象存活率。复制算法怕“活得多”，标记-整理怕“动得慢”。
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- 年轻代用复制：因为
98% 对象朝生夕死，复制少量存活对象比移动全部对象快得多 - 老年代不用复制：假设一次 GC 后 70% 对象还活着，复制就得搬走 70% 数据，指针重定向开销巨大，STW 时间不可控
- 所以
Serial Old、Parallel Old、G1的混合回收（mixed GC）后期都会用标记-整理逻辑——把存活对象往一端压，腾出大片连续空间 - 注意：
G1名义上是“分区复制”，但它对跨 Region 引用的处理、以及 Evacuation 失败后的退化行为，本质上仍是标记-整理思路的变体
分代收集不是算法，是 JVM 的默认生存规则
它不解决“怎么回收”，而是决定“在哪回收、何时回收、用什么算法回收”。你改不了它，但必须理解它的默认契约：
- 新对象一律进
Eden；经历一次 Minor GC 还活着，就进Survivor；熬过-XX:MaxTenuringThreshold（默认 15）次，或 Survivor 放不下，就晋升到Old Gen - 老年代满了才触发
Full GC（CMS 除外）；但年轻代 GC 频繁且老年代增长快，往往意味着有隐性内存泄漏（比如缓存没设上限、监听器未注销） - 别盲目调大
-Xmn：年轻代太大 → Minor GC 停顿变长；太小 → 晋升加速 → 老年代更快填满 → 更多 Full GC
真正难的从来不是记住算法名字，而是看懂 GC 日志里那一行 PSYoungGen: 123456K->7890K(131072K) 背后，到底是对象在合理流转，还是正在悄悄滑向 OOM 边缘。
