Java堆采用分代收集策略，按对象生命周期划分为新生代（占1/3，含Eden区80%和两个Survivor区各10%）与老年代（占2/3），新生代用复制算法高效回收短命对象，老年代用标记-整理算法保障空间连续并减少碎片，辅以卡表机制优化跨代引用扫描。
Java堆采用分代收集策略，核心是按对象生命周期长短划分内存区域，并为不同区域匹配最适合的回收算法——不是为了“分类而分类”，而是让每次GC更高效、停顿更可控。
新生代：短命对象集中地，用复制算法快速清理
新生代占堆约1/3，内部细分为Eden（80%）和两个Survivor区（各10%，From与To）。绝大多数新对象在Eden分配。当Eden满时触发Minor GC：
- 存活对象被复制到一个空的Survivor区（比如To），同时年龄+1；
- Eden和原Survivor（From）被清空；
- 两个Survivor角色每次GC后交换，始终保证一块空闲用于复制；
- 对象在Survivor中每熬过一次GC，年龄加1；默认达到15岁（可通过-XX:MaxTenuringThreshold调整）或Survivor空间不足时，直接晋升至老年代；
- 大对象（如长数组）可能直接分配到老年代，避免在新生代反复复制。
老年代：长寿命对象栖息地，用标记-整理算法保障空间连续
老年代占堆约2/3，存放经过多次Minor GC仍存活的对象，以及直接分配的大对象。这里对象存活率高，GC频率低但影响大：
- 采用标记-清除-整理（Mark-Sweep-Compact）三阶段回收：先标记所有可达对象，再清除不可达对象，最后将存活对象向一端压缩，消除内存碎片；
- Major GC（或Full GC的一部分）通常比Minor GC耗时更长，因为要扫描更大区域并执行内存移动；
- 老年代空间不足时，会触发Major GC；若回收后仍无法满足分配需求，则可能抛出OutOfMemoryError。
跨代引用处理：靠卡表（Card Table）减少扫描开销
虽然新生代对象大多短命，但老年代对象可能持有对新生代对象的引用（如缓存容器引用临时数据）。若每次Minor GC都扫描整个老年代找引用，代价太高：
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- JVM用“卡表”机制把老年代划分为若干个512B大小的卡页（Card）；
- 当老年代对象引用新生代对象时，对应卡页被标记为“脏”；
- Minor GC时只扫描“脏卡”对应的老年代区域，大幅缩小根节点扫描范围；
- 这是支撑分代理论高效落地的关键辅助结构，不显式暴露但不可或缺。
算法选择背后的真实约束
分代不是固定教条，而是基于两个经验假说的工程权衡：
- 弱分代假说：90%以上对象朝生夕灭 → 新生代适合复制算法（只复制存活对象，效率高）；
- 强分代假说：活过几次GC的对象大概率会长期存活 → 老年代适合标记整理（减少碎片，适配长期驻留）；
- 跨代引用极少 → 卡表能以极小代价维护准确性；
- 堆大小、对象分配速率、晋升阈值等参数均可调，意味着分代策略可随业务负载动态适配，而非一刀切。
