复制算法（copying algorithm）是一种内存回收策略，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，然后再把已经使用过的内存空间一次清理掉。
复制算法如何处理对象存活与内存分配
在Java虚拟机中，复制算法主要应用于新生代（Young Generation），特别是其中的Eden区和Survivor区。其核心逻辑是：所有对象都先在Eden区分配，当触发Minor GC时，系统检查Eden区和当前使用的Survivor区中存活的对象，并将它们复制到另一个空的Survivor区中。随后，清空Eden区和原Survivor区的所有内存。这种机制确保了 Survivor 区始终是“干净”的，无需进行复杂的内存整理操作。
public class CopyingGCExample {
// 模拟对象生命周期
static class ObjectData {
byte[] payload = new byte[1024];
int id;
public ObjectData(int id) { this.id = id; }
}
public static void main(String[] args) {
// 1. 初始化 Eden 和 Survivor 区域模拟
// 假设 Eden 容量为 10MB, Survivor 容量为 5MB
double edenCapacity = 10.0;
double survivorCapacity = 5.0;
// 模拟 Eden 中已有对象
java.util.List<ObjectData> edenObjects = new java.util.ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 80; i++) { // 占用约 8MB
edenObjects.add(new ObjectData(i));
}
System.out.println("GC前: Eden占用 " + (edenObjects.size() * 1.0 / 10) + "MB");
// 2. 触发 Minor GC (复制算法)
java.util.List<ObjectData> targetSurvivor = new java.util.ArrayList<>();
int survivingCount = 0;
for (ObjectData obj : edenObjects) {
// 模拟存活判断：ID为偶数的对象存活
if (obj.id % 2 == 0) {
targetSurvivor.add(obj);
survivingCount++;
}
}
// 3. 清理 Eden 和旧 Survivor
edenObjects.clear();
System.out.println("GC后: Eden已清空, Survivor存活 " + survivingCount + " 个对象");
// 4. 检查是否溢出到老年代
if (targetSurvivor.size() * 1.0 / 10 > survivorCapacity) {
System.out.println("警告: 存活对象超过 Survivor 容量，部分对象晋升至老年代");
} else {
System.out.println("成功: 所有存活对象已复制到 Survivor 区");
}
}
}
上述代码展示了复制算法的基本流程。首先创建一组模拟对象放入Eden区。当GC发生时，程序遍历这些对象，根据特定条件（如ID奇偶性）筛选出存活对象。存活对象被添加到目标Survivor列表中，而源Eden列表被清空。如果存活对象数量导致所需内存超过Survivor区的设定容量，则说明发生了“浮动垃圾”或需要晋升到老年代，这在实际JVM中会触发相应的处理机制。该过程避免了内存碎片，且由于只需复制存活对象，效率较高，尤其适合对象存活率低的场景。
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复制算法在分代收集理论中的位置与局限
尽管复制算法高效，但它存在一个显著缺点：可使用的内存规模减半。为了克服这一问题，现代JVM（如HotSpot）并不简单地使用两个对称的内存区域，而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（通常比例为8:1:1）。每次GC时，只使用Eden和其中一块Survivor，回收时将存活对象复制到另一块Survivor，然后一次性清除Eden和已用Survivor。这样既保留了复制算法的高效性，又充分利用了内存空间。
public class GenerationalCopyAnalysis {
public static void main(String[] args) {
// 分析不同存活率下的性能表现
double totalMemory = 100.0; // 总新生代内存单位
double edenRatio = 0.8; // Eden占比
double survivorRatio = 0.1; // 单Survivor占比
double edenSize = totalMemory * edenRatio;
double survivorSize = totalMemory * survivorRatio;
// 测试不同存活对象比例
double[] survivalRates = {0.1, 0.5, 0.9};
for (double rate : survivalRates) {
long survivedObjects = Math.round(1000 * rate);
double requiredSpace = survivedObjects * 0.1; // 假设每对象0.1单位
String status = "OK";
if (requiredSpace > survivorSize) {
status = "OVERFLOW_TO_OLD_GEN";
}
System.out.printf("存活率 %.0f%%: 需 %.2f 单位, Survivor容量 %.2f, 结果: %s%n",
rate * 100, requiredSpace, survivorSize, status);
}
}
}
这段代码分析了不同存活率对复制算法的影响。当存活率较低时（如10%），复制少量对象即可，速度极快。但当存活率升高（如90%），需要复制的对象增多，且可能超出Survivor区容量，导致对象直接晋升到老年代。这说明复制算法最适合“朝生夕死”的对象。对于存活率高的场景，标记-清除或标记-压缩算法更为合适。因此，JVM采用混合策略：新生代用复制算法，老年代用标记-整理算法，以平衡速度与空间利用率。
为什么复制算法能避免内存碎片化问题
内存碎片化是垃圾回收中的常见难题，尤其在长期运行、对象生命周期各异的应用中。复制算法通过“移动”存活对象来解决这个问题。在复制过程中，所有存活对象被紧凑地复制到目标区域的起始位置，中间不留空隙。这意味着每次GC后，剩余内存都是连续可用的，从根本上消除了外部碎片。相比之下，标记-清除算法会在内存中留下大量空洞，长期使用会导致内存分配失败，即使总空闲内存足够。
