分代收集理论是依据对象生命周期差异将GC算法组合使用的策略框架，核心是新生代用复制算法、老年代用标记-清除或标记-整理，以时间换空间、分区提效率。
分代收集理论不是某种具体算法，而是把不同GC算法按对象生命周期特点组合使用的策略框架。它不替代标记、复制、整理这些基础动作，而是决定“在哪用、用哪个、怎么配”。
为什么必须分代？
因为对象存活时间差异巨大：98%的对象活不过一次Minor GC，而少数对象会持续运行数小时甚至整个应用周期。如果统一用一种算法处理全部对象，要么太慢（比如对短命对象做标记-整理），要么太碎（比如对长命对象只用复制算法浪费空间）。
分代的本质是用时间换空间，用分区换效率——把堆切成新生代和老年代，各自匹配最经济的回收方式。
新生代：复制算法为主，靠Survivor区流转
Eden区分配新对象，满时触发Minor GC。此时：
- 存活对象从Eden + From Survivor复制到To Survivor，年龄+1
- To Survivor空间不足或对象年龄≥阈值（默认15），直接晋升老年代
- 复制过程天然消除碎片，且只扫描活跃区域，速度快
两个Survivor区不是为了备份，而是为复制提供“交换空间”，避免每次GC都要额外申请内存。
老年代：标记-清除或标记-整理兜底
对象晋升进来后，存活概率高、体积大、GC频率低。这时复制算法代价太高（要预留同等大小空闲区），所以改用：
- 标记-清除：快但留碎片，适合CMS等低延迟场景（靠并发减少STW）
- 标记-整理：移动对象归并空间，无碎片但耗时长，适合Parallel Old等吞吐优先场景
元空间（类元数据）也用标记-清除，但触发条件更苛刻，通常只在类加载卸载剧烈时才回收。
组合不是静态拼接，而是动态协同
Minor GC频繁发生，但可能引发老年代连锁反应：
- 年轻代晋升失败（老年代没空间容纳新晋升对象）→ 触发Full GC
- 大对象直接分配进老年代（如字节数组），绕过新生代，可能加速老年代填满
- Minor GC后发现老年代剩余空间
真正有效的调优，不是单独调某个算法参数，而是观察代际间的数据流动——比如Survivor区过小导致提前晋升，或老年代碎片率高引发频繁Full GC。
