垃圾回收（GC）的定义与核心原理
垃圾回收（Garbage Collection，GC）是一种自动化内存管理机制，主要用于识别和回收程序中不再使用的内存空间，从而避免内存泄漏、提升内存利用率，并降低程序员手动管理内存的复杂度。其核心思想是将程序不再引用的内存块标记为“垃圾”，并自动释放这些资源以供后续重用。
起源与发展
起源：GC最早于1960年在Lisp语言中实现，随后被Java、C#、Python等现代编程语言广泛采用。核心目标：减少因手动内存管理错误（如悬垂指针、内存泄漏）导致的程序崩溃或性能问题，同时提高开发效率。
GC的工作流程
典型的GC过程包括以下阶段：
标记（Marking） ：通过可达性分析（从GC Root出发遍历对象引用链）识别存活对象。清除（Sweeping） ：回收未被标记的垃圾对象占用的内存。整理（Compacting） （可选）：移动存活对象以消除内存碎片。再分配（Reallocation） ：将释放的内存重新分配给新对象。
优点与局限性
优点：
降低开发难度：程序员无需手动释放内存，减少错误风险。提高稳定性：避免因内存泄漏导致的程序崩溃。
局限性：
性能开销：GC过程可能占用CPU资源，导致不可预测的停顿（Stop-The-World）。内存碎片问题：某些算法（如标记-清除）会产生碎片，降低内存利用率。逻辑泄漏风险：若对象被错误引用（如缓存未清理），GC无法回收。
常见的垃圾回收算法
1. 标记-清除算法（Mark-Sweep）
原理：
标记阶段：遍历所有对象，标记从GC Root可达的存活对象。清除阶段：回收未被标记的内存块。
优点：实现简单，不移动对象，适合老年代。缺点：
内存碎片：回收后产生不连续空间，可能影响大对象分配。效率问题：需遍历整个堆，时间复杂度较高。
应用场景：CMS（Concurrent Mark-Sweep）回收器的老年代回收。
2. 复制算法（Copying）
原理：
将内存分为两块（From和To空间），仅使用其中一块。存活对象被复制到另一块，原空间整体回收。
优点：
无碎片：复制后内存连续，分配高效。高效回收：仅处理存活对象，适合短生命周期对象。
缺点：
内存浪费：仅利用一半内存，不适合大内存场景。复制成本高：存活对象较多时性能下降。
应用场景：新生代回收（如Java的Eden区）。
3. 标记-整理算法（Mark-Compact）
原理：
标记存活对象后，将其移动到内存一端，清理边界外的空间。
优点：
无碎片：内存连续，利用率高。适合老年代：解决标记-清除的碎片问题。
缺点：
移动开销：对象移动导致额外性能消耗。停顿时间长：整理阶段需暂停应用线程。
应用场景：Serial Old、G1等回收器的老年代处理。
4. 分代收集算法（Generational Collection）
原理：
内存分区：堆分为新生代（Young Generation）和老年代（Old Generation）。分代策略：
新生代：使用复制算法（如Survivor区）。老年代：使用标记-清除或标记-整理。理论依据：弱分代假说（大多数对象生命周期短）。优点：
高效回收：针对性优化不同生命周期对象。减少全局停顿：仅部分区域触发GC。
缺点：
复杂度高：需维护跨代引用记录（如卡表）。长期存活对象处理：频繁晋升到老年代可能影响性能。
应用场景：Java的G1、ZGC等现代回收器。
5. 引用计数法（Reference Counting）
原理：
每个对象维护引用计数器，引用增减时更新计数器。计数器归零时立即回收。
优点：
实时回收：无需等待GC周期，减少内存占用峰值。低延迟：无集中停顿时间。
缺点：
循环引用问题：无法回收相互引用的“孤岛”对象。计数器维护开销：频繁更新影响性能。
应用场景：Python、Objective-C等语言的部分实现。
高级优化技术
增量GC（Incremental GC） ：将GC过程分解为多个小步骤，减少单次停顿时间。并发与并行GC：
并发：GC线程与用户线程交替执行（如CMS的并发标记）。并行：多线程加速GC过程（如Parallel Scavenge）。
分区回收（Region-Based） ：将堆划分为独立区域（如G1的Region），优先回收垃圾最多的区域。
总结
垃圾回收通过自动化内存管理显著提升了开发效率和程序稳定性，但需权衡性能开销与内存利用率。不同算法适用于不同场景：复制算法适合短生命周期对象，标记-整理解决老年代碎片问题，分代收集综合优化生命周期差异，而引用计数则提供低延迟回收但需处理循环引用。现代语言和虚拟机（如JVM的G1、ZGC）通过结合多种算法与并发技术，进一步降低了GC对应用性能的影响。