它的主要不足有两个：
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，空间碎片太多可能会导致以后在程序运行过程中需
要分配较大对象时，无法找到足够的连续内存而不得不提前触发另一次垃圾收集动作。
2. 复制算法
为了解决效率问题，一种称为复制（Copying）的收集算法出现了，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，然后再把已使用过的
内存空间一次清理掉。这样使得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，实现简单，运行高效。
复制算法的代价是将内存缩小为了原来的一半，减少了实际可用的内存。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。根据老年代的特点，有人提出了另外一种标记-整理（Mark-Compact）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
当前商业虚拟机的垃圾收集都采用分代收集（Generational Collection）算法，这种算法并没有什么新的思想，只
是根据对象存活周期的不同将内存划分为几块。一般是把Java堆分为新生代和老年代，这样就可以根据各个年代的
特点采用最适当的收集算法。在新生代中，每次垃圾收集时都发现有大批对象死去，只有少量存活，那就选用复制
算法，只需要付出少量存活对象的复制成本就可以完成收集。而老年代中因为对象存活率高、没有额外空间对它进
行分配担保，就必须使用标记—清理或者标记—整理算法来进行回收。
