从如何判定对象消亡的角度出发，垃圾收集算法可以划分为“引用计数式垃圾收集”和“追踪式垃圾收集”两大类，这两类也被称为“直接垃圾收集”和“间接垃圾收集”。

1.分代收集理论

两个分代假说：

（1）弱分代假说：绝大多数对象都是朝生夕灭的

（2）强分代假说：熬过越多次垃圾收集过程的对象就越难以消亡

奠定了垃圾收集器的一致设计原则：

收集器应该将java堆划分出不同的区域，然后将回收对象依据其年龄分配到不同的区域之中存储。

把java堆划分为新生代，老年代两个区域。在新生代中每次垃圾收集时都发现有大批对象死去，而每次回收后存活的少量对象，将会逐步晋升到老年代中存放。

分代收集并非只是简单划分一下内存区域那么容易，它至少存在一个明显的困难：对象不是孤立的，对象之间会存在跨代引用。假如要现在进行一次只局限于新生代区域内的收集，但新生代中的对象完全有可能被老年代所引用，为了找出该区域的存活对象，不得不在固定的GCRoots之外，再额外遍历整个老年代中所有对象来确保可达性分析结果的正确性，反过来也是一样。为了解决这个问题，就需要对分代收集理论添加第三条经验法则：

（3）跨代引用假说：跨代引用相对于同代引用来说仅占极少数。

即存在相互引用关系的两个对象是应该倾向于同时生存或者同时消亡的。比如：如果某个新生代对象存在跨代引用，由于老年代对象难以消亡，该引用会使得新生代对象在收集时同样得以存活，进而随着年龄增长之后晋升到老年代中，这是跨代引用也随机被消除了。

依据这条假说，我们只需在新生代上建立一个全局的数据结构，把老年代划分为若干小块，标识出老年代的哪一块内存会存在跨代引用。此后当发生新生代区域收集时，只有包含了跨代引用的小块内存里的对象才会被加入到GC Roots进行扫描。

2.标记-清除算法

算法分为“标记”和“清除”两个阶段：首先标记出所有需要回收的对象，在标记完成后，统一回收掉所有被标记的对象，也可以反过来，标记存活的对象，回收所有未被标记的对象。标记过程就是对象是否处于垃圾的判定过程。

标记-清除算法缺点：

1.执行效率不稳定，如果java堆中包含大量对象，而且其中大部分是需要被回收的，这时必须进行大量标记和清除动作，导致标记和清除两个过程的执行效率都随着对象数量增长而降低；

2.内存空间碎片化问题，标记，清除之后会产生大量不连续的内存碎片，空间碎片太多可能会导致以后在程序运行过程中需要分配较大对象时无法找到足够的连续内存而不得不提前触发另一次垃圾收集动作。

3.标记-复制算法

为了解决标记-清除算法面对大量可回收对象时执行效率低的问题，Fenichel提出了一种称为半区复制垃圾收集算法，它将可用内存容量划分为大小相等的两块，每次只使用其中的一块。当这一块内存用完了，就将还存活着的对象复制到另外一块上面，然后再把已使用过的内存空间一次性清理掉。如果内存中多数对象都是存活的，这种算法将会产生大量的内存空间开销，但对于多数对象都是可回收的情况，算法需要复制的就是占少数的存活对象，而且每次都是针对整个半区进行内存回收，分配内存时就不用了考虑空间碎片的复杂情况，只要移动堆顶指针，按顺序分配即可。

缺点：

这种复制回收算法的代价是将可用内存缩小为原来的一半，空间浪费太多。

Andrew Appel针对具备“朝生夕灭”特点的对象，提出了一种更优化的半区复制分代策略，现在称为“Appel式回收”。

具体做法：把新生代分为一块较大的Eden空间和两块较小的Survivor空间，每次分配只使用Eden和其中一块Survivor。发生垃圾收集时，将Eden和Survivor中仍然存活的对象一次性复制到另外一块Survivor空间上，然后直接清理掉Eden和已经用过的那块Survivor空间。Eden和Survivor的大小比例是8:1，每次新生代中可用内存空间为整个新生代容量的90%，只有一个Survivor空间是被“浪费的”。任何人都没有办法保证每次回收只有不多于10%的对象存活，当Survivor空间不足以容纳一次MinorGC之后的存活的对象时，就需要依赖其他内存区域进行分配担保。如果另一块Survivor空间没有足够空间存放上一次新生代收集下来的存活对象，这些对象便将通过分配担保机制直接进入老年代，这对虚拟机来说就是安全的。

4.标记-整理算法

标记-复制算法在对象存活率较高时就要进行较多的复制操作，效率将会降低。如果不想浪费50%的空间，就需要额外的空间进行复制担保，以应对内存中所有对象都100%存活的极端情况，所以老年代一般不能直接选用这种算法。

标记过程仍然与“标记-清除”算法一样，让所有存活的对象都向内存空间一端移动，然后直接清理掉边界以外的内存。标记清除算法与标记整理算法的本质差异在于前者是一种非移动式的回收算法，而后者是移动式的。

如果移动存活对象，尤其是在老年代这种每次回收都有大量对象存活区域，移动存活对象并更新所有引用这些对象的地方将会是一种极为负重的操作，而且这种对象移动操作必须全程暂停用户应用程序才能进行。

但如果跟标记清除算法那样完全不考虑移动和整理存活对象的话，弥散于堆中的存活对象导致的空间碎片化问题就只能依赖于更为复杂的内存分配器和内存访问器来解决。譬如通过“分区空闲分配链表”来解决内存分配问题。

基于以上两点，是否移动对象都存在弊端，移动则内存回收时会更复杂，不移动则内存分配时会更复杂。从垃圾收集的停顿时间来看，不移动对象停顿时间更短，甚至不需要停顿，但从整个程序的吞吐量来看，移动对象会更划算。

还有一种做法“和稀泥式”解决方案可以不在内存分配和访问上增加太大额外负担。做法是让虚拟机平时大多数时间都采用标记-清除算法，暂时容忍内存碎片的存在，直到内存空间的碎片化程度已经达到影响对象分配时，再采用标记-整理算法收集一次，以获得规整的内存空间。