一.如何确定某个对象是“垃圾”？
首先要搞清一个最基本的问题：如果确定某个对象是“垃圾”？既然垃圾收集器的任务是回收垃圾对象所占的空间供新的对象使用，那么垃圾收集器如何确定某个对象是“垃圾”？—即通过什么方法判断一个对象可以被回收了。
在java中是通过引用来和对象进行关联的，也就是说如果要操作对象，必须通过引用来进行。那么很显然一个简单的办法就是通过引用计数来判断一个对象是否可以被回收。不失一般性，如果一个对象没有任何引用与之关联，则说明该对象基本不太可能在其他地方被使用到，那么这个对象就成为可被回收的对象了。这种方式成为引用计数法。
这种方式的特点是实现简单，而且效率较高，但是它无法解决循环引用的问题，因此在Java中并没有采用这种方式（Python采用的是引用计数法）。看下面这段代码：
public class Main {
public static void main(String[] args) {
MyObject object1 = new MyObject();
MyObject object2 = new MyObject();
object1.object = object2;
object2.object = object1;
object1 = null;
object2 = null;
}
}
class MyObject{
public Object object = null;
}
最后面两句将object1和object2赋值为null，也就是说object1和object2指向的对象已经不可能再被访问，但是由于它们互相引用对方，导致它们的引用计数都不为0，那么垃圾收集器就永远不会回收它们。
为了解决这个问题，在Java中采取了 可达性分析法。
该方法的基本思想是通过一系列的“GC Roots”对象作为起点进行搜索，如果在“GC Roots”和一个对象之间没有可达路径，则称该对象是不可达的，不过要注意的是被判定为不可达的对象不一定就会成为可回收对象。被判定为不可达的对象要成为可回收对象必须至少经历两次标记过程，如果在这两次标记过程中仍然没有逃脱成为可回收对象的可能性，则基本上就真的成为可回收对象了。
总结一下平常遇到的比较常见的将对象判定为可回收对象的情况：
1）显示地将某个引用赋值为null或者将已经指向某个对象的引用指向新的对象，比如下面的代码：
Object obj = new Object();
obj = null;
Object obj1 = new Object();
Object obj2 = new Object();
obj1 = obj2;
2）局部引用所指向的对象，比如下面这段代码：
void fun() {
.....
for(int i=0;i<10;i++) {
Object obj = new Object();
System.out.println(obj.getClass());
}
}
循环每执行完一次，生成的Object对象都会成为可回收的对象。
3）只有弱引用与其关联的对象，比如：
WeakReference<String> wr = new WeakReference<String>(new String("world"));
二.典型的垃圾收集算法
在确定了哪些垃圾可以被回收后，垃圾收集器要做的事情就是开始进行垃圾回收，但是这里面涉及到一个问题是：如何高效地进行垃圾回收。由于Java虚拟机规范并没有对如何实现垃圾收集器做出明确的规定，因此各个厂商的虚拟机可以采用不同的方式来实现垃圾收集器，所以在此只讨论几种常见的垃圾收集算法的核心思想。
1.Mark-Sweep（标记-清除）算法
这是最基础的垃圾回收算法，之所以说它是最基础的是因为它最容易实现，思想也是最简单的。标记-清除算法分为两个阶段：标记阶段和清除阶段。标记阶段的任务是标记出所有需要被回收的对象，清除阶段就是回收被标记的对象所占用的空间。具体过程如下图所示：
从图中可以很容易看出标记-清除算法实现起来比较容易，但是有一个比较严重的问题就是容易产生内存碎片，碎片太多可能会导致后续过程中需要为大对象分配空间时无法找到足够的空间而提前触发新的一次垃圾收集动作。
2.Copying（复制）算法
为了解决Mark-Sweep算法的缺陷，Copying算法就被提了出来。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，然后再把已使用的内存空间一次清理掉，这样一来就不容易出现内存碎片的问题。具体过程如下图所示：
这种算法虽然实现简单，运行高效且不容易产生内存碎片，但是却对内存空间的使用做出了高昂的代价，因为能够使用的内存缩减到原来的一半。
很显然，Copying算法的效率跟存活对象的数目多少有很大的关系，如果存活对象很多，那么Copying算法的效率将会大大降低。
3.Mark-Compact（标记-整理）算法
为了解决Copying算法的缺陷，充分利用内存空间，提出了Mark-Compact算法。该算法标记阶段和Mark-Sweep一样，但是在完成标记之后，它不是直接清理可回收对象，而是将存活对象都向一端移动，然后清理掉端边界以外的内存。具体过程如下图所示：
4.Generational Collection（分代收集）算法
分代收集算法是目前大部分JVM的垃圾收集器采用的算法。它的核心思想是根据对象存活的生命周期将内存划分为若干个不同的区域。
Java 中的堆是 JVM 所管理的最大的一块内存空间，主要用于存放各种类的实例对象。在 Java 中，堆被划分成两个不同的区域：新生代 ( Young )、老年代 ( Old )。老年代的特点是每次垃圾收集时只有少量对象需要被回收，而新生代的特点是每次垃圾回收时都有大量的对象需要被回收，那么就可以根据不同代的特点采取最适合的收集算法。新生代 ( Young ) 又被划分为三个区域：Eden、From Survivor、To Survivor。这样划分的目的是为了使 JVM 能够更好的管理堆内存中的对象，包括内存的分配以及回收。
JVM 每次只会使用 Eden 和其中的一块 Survivor 区域来为对象服务，所以无论什么时候，总是有一块 Survivor 区域是空闲着的。因此，新生代实际可用的内存空间为 9/10 ( 即90% )的新生代空间。新生代垃圾回收采用复制算法，清理的频率比较高。如果新生代在若干次清理（可以进行设置）中依然存活，则移入老年代，有的内存占用比较大的直接进入老年代。老年代使用标记整理算法，清理的频率比较低。
目前大部分垃圾收集器对于新生代都采取Copying算法，因为新生代中每次垃圾回收都要回收大部分对象，也就是说需要复制的操作次数较少，但是实际中并不是按照1：1的比例来划分新生代的空间的，一般来说是将新生代划分为一块较大的Eden空间和两块较小的Survivor空间，每次使用Eden空间和其中的一块Survivor空间，当进行回收时，将Eden和Survivor中还存活的对象复制到另一块Survivor空间中，然后清理掉Eden和刚才使用过的Survivor空间。
而由于老年代的特点是每次回收都只回收少量对象，一般使用的是Mark-Compact算法。
注意，在堆区之外还有一个代就是永久代（Permanet Generation），它用来存储class类、常量、方法描述等。对永久代的回收主要回收两部分内容：废弃常量和无用的类。
这种回收方式用了程序的一种特性：大部分对象会从产生开始在很短的时间内变成垃圾，而存在的很长时间的对象往往都有较长的生命周期。高频对新生成的对象进行回收，称为「小回收」，低频对所有对象回收，称为「大回收」。每一次「小回收」过后，就把存活下来的对象归为「老生代」，「小回收」的时候，遇到老生代直接跳过。大多数分代回收算法都采用的「复制收集」方法，因为小回收中垃圾的比例较大。
这种方式存在一个问题：如果在某个新生代的对象中，存在「老生代」的对象对它的引用，它就不是垃圾了，那么怎么制止「小回收」对其回收呢？这里用到了一中叫做写屏障的方式。
三.典型的垃圾收集器
垃圾收集算法是 内存回收的理论基础，而垃圾收集器就是内存回收的具体实现。下面介绍一下HotSpot（JDK 7)虚拟机提供的几种垃圾收集器，用户可以根据自己的需求组合出各个年代使用的收集器。
1.Serial/Serial Old
Serial/Serial Old收集器是最基本最古老的收集器，它是一个单线程收集器，并且在它进行垃圾收集时，必须暂停所有用户线程。Serial收集器是针对新生代的收集器，采用的是Copying算法，Serial Old收集器是针对老年代的收集器，采用的是Mark-Compact算法。它的优点是实现简单高效，但是缺点是会给用户带来停顿。
2.ParNew
ParNew收集器是Serial收集器的多线程版本，使用多个线程进行垃圾收集。
3.Parallel Scavenge
Parallel Scavenge收集器是一个新生代的多线程收集器（并行收集器），它在回收期间不需要暂停其他用户线程，其采用的是Copying算法，该收集器与前两个收集器有所不同，它主要是为了达到一个可控的吞吐量。
4.Parallel Old
Parallel Old是Parallel Scavenge收集器的老年代版本（并行收集器），使用多线程和Mark-Compact算法。
5.CMS
CMS（Current Mark Sweep）收集器是一种以获取最短回收停顿时间为目标的收集器，它是一种并发收集器，采用的是Mark-Sweep算法。
6.G1
G1收集器是当今收集器技术发展最前沿的成果，它是一款面向服务端应用的收集器，它能充分利用多CPU、多核环境。因此它是一款并行与并发收集器，并且它能建立可预测的停顿时间模型。
不同于其他的分代回收算法、G1将堆空间划分成了互相独立的区块。每块区域既有可能属于O区、也有可能是Y区，且每类区域空间可以是不连续的（对比CMS的O区和Y区都必须是连续的）。这种将O区划分成多块的理念源于：当并发后台线程寻找可回收的对象时、有些区块包含可回收的对象要比其他区块多很多。虽然在清理这些区块时G1仍然需要暂停应用线程、但可以用相对较少的时间优先回收包含垃圾最多区块。这也是为什么G1命名为Garbage First的原因：第一时间处理垃圾最多的区块。
平时工作中大多数系统都使用CMS、即使静默升级到JDK7默认仍然采用CMS、那么G1相对于CMS的区别在：
- G1在压缩空间方面有优势
- G1通过将内存空间分成区域（Region）的方式避免内存碎片问题
- Eden, Survivor, Old区不再固定、在内存使用效率上来说更灵活
- G1可以通过设置预期停顿时间（Pause Time）来控制垃圾收集时间避免应用雪崩现象
- G1在回收内存后会马上同时做合并空闲内存的工作、而CMS默认是在STW（stop the world）的时候做
- G1会在Young GC中使用、而CMS只能在O区使用
就目前而言、CMS还是默认首选的GC策略、可能在以下场景下G1更适合：
- 服务端多核CPU、JVM内存占用较大的应用（至少大于4G）
- 应用在运行过程中会产生大量内存碎片、需要经常压缩空间
- 想要更可控、可预期的GC停顿周期；防止高并发下应用雪崩现象
下面补充一下关于内存分配方面的东西：
对象的内存分配，往大方向上讲就是在堆上分配，对象主要分配在新生代的Eden Space和From Space，少数情况下会直接分配在老年代。如果新生代的Eden Space和From Space的空间不足，则会发起一次GC，如果进行了GC之后，Eden Space和From Space能够容纳该对象就放在Eden Space和From Space。在GC的过程中，会将Eden Space和From Space中的存活对象移动到To Space，然后将Eden Space和From Space进行清理。如果在清理的过程中，To Space无法足够来存储某个对象，就会将该对象移动到老年代中。在进行了GC之后，使用的便是Eden space和To Space了，下次GC时会将存活对象复制到From Space，如此反复循环。当对象在Survivor区躲过一次GC的话，其对象年龄便会加1，默认情况下，如果对象年龄达到15岁，就会移动到老年代中。
一般来说，大对象会被直接分配到老年代，所谓的大对象是指需要大量连续存储空间的对象，最常见的一种大对象就是大数组，比如：
byte[] data = new byte[4*1024*1024]
这种一般会直接在老年代分配存储空间。
当然分配的规则并不是百分之百固定的，这要取决于当前使用的是哪种垃圾收集器组合和JVM的相关参数。
参考：《深入理解Java虚拟机》