1. 标记-清除算法
首先标记出所有需要回收的对象，在标记完成后统一回收所有被标记的对象.
存在的问题:
- 效率问题: 标记和清除两个过程的效率都不高.
- 空间问题: 标记清除之后会产生大量不连续的内存碎片.
2. 复制算法
为了解决效率问题
它将可用内存按容量划分为大小相等的两块，每次只使用其中的一块。 当这一块的内存用了，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清理掉。
优缺点
- 优点: 实现简单，运行高效. 每次都是对整个半区进行内存回收，内存分配时也就不用考虑内存碎片等复杂情况，只要移动堆顶指针，按顺序分配内存即可。
- 缺点: 代价是将内存缩小为了原来的一半，未免太高了一点。
现在的商业虚拟机都采用这种收集算法来回收新生代,IBM公司的专门研究表明，新生代中的对象98%是“朝生夕死”的，所以并不需要按照1:1的比例来划分内存空间，而是将内存分为一块较大的Eden空间和两块较小的Survivor空间，每次使用Eden和其中一块Survivor。当回收时，将Eden和Survivor中还存活着的对象一次性地复制到另外一块Survivor空间上，最后清理掉Eden和刚才用过的Survivor空间。 HotSpot虚拟机默认Eden和Survivor的大小比例是8:1，也就是每次新生代中可用内存空间为整个新生代容量的90%（80%+10%），只有10%的内存会被“浪费”。 当然，98%的对象可回收只是一般场景下的数据，我们没有办法保证每次回收都只有不多于10%的对象存活，当Survivor空间不够用时，需要依赖其他内存（这里指老年代）进行分配担保（Handle Promotion）。
3. 标记-整理算法
复制收集算法在对象存活率较高时就要进行较多的复制操作，效率将会变低。更关键的是，如果不想浪费 50% 的空间，就需要有额外的空间进行分配担保，以应对被使用的内存中所有对象都 100% 存活的极端情况，所以在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，但后续步骤不是直接对可回收对象进行清理，而是让所有存活的对象都向一端移动，然后直接清理掉端边界以外的内存
4. 分代收集算法
是一种组合算法: "复制算法"+"标记-清除算法".
根据对象存活周期的不同将内存划分为几块(一般将堆分为新生代和老年代),根据各个年代的特点采用最适当的收集算法.
- 新生代: 复制算法,这块一般都有大量对象死去,只需要付出少量存活对象的复制成本,
- 老年代:标记-清除算法,对象存活率高,没有额外空间对它进行分担担保.
