一分钟的深入思考抵得过一小时的盲目寻找
根据对Java对象生命周期的统计，大部分对象只存活一小段时间，存活下来的对象能存活很长时间。Java虚拟机分代回收的思想，也就是从这个统计进行设计的。分代设计就是将堆划分为年轻代和老年代，对象存活时间很短就在年轻代，存活很长时间，就把这个对象移动到老年代。基于分代，就可以针对不同区域使用不同的算法了。年轻代使用耗时较短的回收算法也就是所说的Minor GC，大量的存活下来的对象占据老年代，到一定量级，那么根据算法就会触发全堆扫描--》FULL GC，这个时候就是我们所说的 Stop-the-world。
根据分代思想，我们可以看看Java 虚拟机的堆划分。
JVM将新生代划分为三个区，一个Eden区，两个大小相同的Survivor区。我们新创建的对象，new出来的会放到Eden区中，Eden区中的临时对象会在这里，如果Eden区中的对象进行一次Minor Gc，不能被回收的对象会放到 Survivor的一个区中，每一次进行Minor GC都会进行一次对象的搬运，从Eden区搬运到Survivor区中某一个区域，对象每一次进行搬运都会计数一次，当计数到达15次后，就会把这个合格的对象搬运到永久代中。
卡表--老年代引用新生代对象的解决方案：
堆空间被划分为年轻代和老年代，由于新生代的垃圾收集通常很频繁，如果老年代对象引用了新生代的对象，
那么，需要跟踪从老年代到新生代的所有引用，从而避免每次Minor GC时扫描整个老年代，减少开销。
虽然做了分代，但是由于对象之间的相互调用，老对象又和新对象产生了引用关系，那么就得跑到老年代扫一遍
才能知道引用的新对象是否也该回收了，其实就是循着绳子找东西，本来院子里面的东西要搬走，但是屋子里面的有根绳子
连着院子里面的东西，那么就得到屋子里面寻摸一遍，看看绳子还连着根儿没有，能搬走不能。
对于HotSpot JVM，使用了卡标记（Card Marking）技术来解决老年代到新生代的引用问题。
具体是，使用卡表（Card Table）和写屏障（Write Barrier）来进行标记并加快对GC Roots的扫描。
这个操作在解释执行器中比较容易实现。但是在即时编译器生成的机器码中，则需要插入额外的逻辑。
这也就是所谓的写屏障（write barrier，注意不要和 volatile 字段的写屏障混淆）。
基于卡表（Card Table）的设计，通常将堆空间划分为一系列2次幂大小的卡页（Card Page）。
卡表（Card Table），用于标记卡页的状态，每个卡表项对应一个卡页。
HotSpot JVM的卡页（Card Page）大小为512字节，卡表（Card Table）被实现为一个简单的字节数组，即卡表的每个标记项为1个字节。
当对一个对象引用进行写操作时（对象引用改变），写屏障逻辑将会标记对象所在的卡页为dirty。
首先，计算对象引用所在卡页的卡表索引号。将地址右移9位，相当于用地址除以512（2的9次方）。
可以这么理解，假设卡表卡页的起始地址为0，那么卡表项0、1、2对应的卡页起始地址分别为0、512、1024（卡表项索引号乘以卡页512字节）。
其次，通过卡表索引号，设置对应卡标识为dirty。
1.无条件写屏障带来的性能开销#
每次对引用的更新，无论是否更新了老年代对新生代对象的引用，都会进行一次写屏障操作。
显然，这会增加一些额外的开销。但是，与YGC时扫描整个老年代相比较，这个开销就低得多了。
不过，在高并发环境下，写屏障又带来了虚共享（false sharing）问题。
2.高并发下虚共享带来的性能开销#
在高并发情况下，频繁的写屏障很容易发生虚共享（false sharing），从而带来性能开销。
假设CPU缓存行大小为64字节，由于一个卡表项占1个字节，这意味着，64个卡表项将共享同一个缓存行。
HotSpot每个卡页为512字节，那么一个缓存行将对应64个卡页一共64*512=32KB。
如果不同线程对对象引用的更新操作，恰好位于同一个32KB区域内，这将导致同时更新卡表的同一个缓存行，从而造成缓存行的写回、无效化或者同步操作，间接影响程序性能。
一个简单的解决方案，就是不采用无条件的写屏障，而是先检查卡表标记，只有当该卡表项未被标记过才将其标记为dirty。
这就是JDK 7中引入的解决方法，引入了一个新的JVM参数-XX: UseCondCardMark，在执行写屏障之前，先简单的做一下判断。如果卡页已被标识过，则不再进行标识。
简单理解如下：
Copy
if (CARD_TABLE [this address >> 9] != 0)
CARD_TABLE [this address >> 9] = 0;
与原来的实现相比，只是简单的增加了一个判断操作。
虽然开启-XX: UseCondCardMark之后多了一些判断开销，但是却可以避免在高并发情况下可能发生的并发写卡表问题。通过减少并发写操作，进而避免出现虚共享问题（false sharing）。
垃圾回收算法还有很多，思路和思想都是提高回收效率，减少对系统的影响，另外还有一个空间利用率问题 。
备注：文中一部分是基于自己整理，一部分是对网络上的内容的摘录整合。
