- 哪些内存需要回收？
- 什么时候回收？
- 如何回收？
对象已死？
垃圾收集器在对堆进行回收前，第一件事情就是要确定这些对象之中哪些还“存活”着，哪些已经“死去”（“死去”即不可能再被任何途径使用的对象）了。
引用计数算法
很多教科书判断对象是否存活的算法是这样的：在对象中添加一个引用计数器，每当有一个地方引用它时，计数器值就加一；当引用失效时，计数器值就减一；任何时刻计时器为零的对象就是不可能再被使用的。
引用计数算法虽然占用了一些额外的内存空间来进行计数，但它的原理简单，判定效率也很高，在大多数情况下它都是一个不错的算法。也有一些比较著名的应用案例，例如微软COM技术、使用 ActionScript 3 的FlashPlayer、Python语言以及在游戏脚本领域得到许多应用的Squirrel中都使用了引用计数算法来管理内存。
但是，在Java领域，至少主流的Java虚拟机里面都没有选用引用计数算法来管理内存，主要原因是，这个看似简单的算法有很多例外情况要考虑，必须要配合大量额外处理才能保证正确地工作，譬如单纯的引用计数就很难解决对象之间相互循环引用的问题。
可达性分析算法
当前主流的商用程序语言的内存管理子系统，都是通过可达性分析（Reachability Analysis）算法来判定对象是否存活的。这个算法的基本思路是通过一系列称为“GC Roots”的根对象作为起始节点集，从这些节点开始，根据引用关系向下搜索，搜索过程所走过的路径称为“引用链”，如果某个对象到GC Roots间没有任何引用链相连，或者用图论的话来说就是从GC Roots到这个对象不可达时，则证明此对象是不可能再被使用的。
在Java技术体系里面，固定可作为GC Roots的对象包括以下几种：
- 在虚拟机栈（栈帧中的本地变量表）中引用的对象，譬如当前正在运行的方法所使用到的参数、局部变量、临时变量等
- 在方法区中类静态属性引用的对象，譬如Java类的引用类型静态变量
- 在方法区中常量引用的对象，譬如字符串常量池里的引用
- 在本地方法栈中JNI引用的对象
- Java虚拟机内部的引用，如基本数据类型对象的Class对象，一些常驻的异常对象等，还有系统类加载器
- 所有被同步锁（synchronized 关键字）持有的对象
- 反映Java虚拟机内部情况的JMXBean、JVMTI中注册的回调、本地代码缓存等
除了这些固定的GC Roots集合以外，根据用户所选用的垃圾收集器以及当前回收的内存区域不同，还可以有其他对象“临时性”地加入，共同构成完成GC Roots集合。譬如分代收集和局部回收（Partial GC），如果只针对Java堆中某一块区域发起垃圾收集时，必须考虑到内存区域是虚拟机自己的实现细节，更不是孤立封闭的，所以某个区域里的对象完全有可能被位于堆中其他区域的对象所引用，这时候就需要将这些关联区域的对象也一并加入GC Roots集合中去，才能保证可达性分析的正确性。
再谈引用
无论是通过引用计数算法判断对象的引用数量，还是通过可达性分析算法判断对象是否引用链可达，判断对象是否存活都和“引用”离不开关系。
在JDK 1.2版之前，Java里面的引用是很传统的定义：如果 reference 类型的数据中存储的数值代表的是另外一块内存的起始地址，就称该 reference 数据是代表某块内存、某个对象的引用。这种定义并没有什么不对，只是现在看来有些过于狭隘了，一个对象在这种定义下只有“被引用”或者“未被引用”两种状态，对于描述一些“食之无味，弃之可惜”的对象就显得无能为力。
譬如希望能描述一类对象：当内存空间还足够时，能保留在内存之中，如果内存空间在进行垃圾收集后仍然非常紧张，那就可以抛弃这些对象。
在JDK 1.2版之后，Java 对引用的概念进行了扩充，将引用分为强引用、软引用（soft）、弱引用（weak）和虚引用（phantom）4种，这4种引用强度依次逐渐减弱。
- 强引用是最传统的“引用”的定义，是指在程序代码之中普遍存在的引用赋值，即类似“Object obj = new Object()”这种引用关系。无论任何情况下，只要强引用关系还存在，垃圾收集器就永远不会回收掉被引用的对象
- 软引用是用来描述一些还有用，但非必需的对象。只被软引用关联着的对象，在系统将要发生内存溢出异常前，会把这些对象列进回收范围之中进行第二次回收，如果这次回收还没有足够的内存，才会抛出内存溢出异常
- 弱引用也是用来描述那些非必需对象，被弱引用关联的对象只能生存到下一次垃圾收集发生为止。当垃圾收集器开始工作，无论当前内存是否足够，都会回收掉只被弱引用关联的对象
- 虚引用也称为“幽灵引用”或者“幻影引用”，它是最弱的一种引用关系。一个对象是否有虚引用的存在，完全不会对其生存时间构成影响，也无法通过虚引用来取得一个对象实例。为一个对象设置虚引用关联的唯一目的只是为了能在这个对象被收集器回收时收到一个系统通知
生存还是死亡？
即使在可达性分析算法中判定为不可达的对象，也不是 “非死不可” 的，这时候它们暂时还处于 “缓刑” 阶段，要真正宣告一个对象死亡，最多会经历两次标记过程：如果对象在进行可达性分析后发现没有与 GC Root 相连接的引用链，那它将会被第一次标记，随后进行一次筛选，筛选的条件是此对象是否有必要执行 finalize() 方法。假如对象没有覆盖 finalize() 方法，或者 finalize() 方法已经被虚拟机调用过，那么虚拟机将这两种情况都视为 “没有必要执行”。
如果这个对象被判定为确有必要执行 finalize() 方法，那么该对象将会被放置在一个名为 F-Queue 的队列之中，并且稍后由一条由虚拟机自动建立的、低调度优先级的 Finalizer 线程去执行它们的 finalize() 方法。这里所说的 “执行” 是指虚拟机会触发这个方法开始运行，但并不承诺一定会等待它运行结束。
这样做的原因是，如果某个对象的 finalize() 方法执行缓慢，或者更极端地发生了死循环，将很可能导致 F-Queue 队列中其他对象永久处于等待，甚至导致整个内存回收子系统的崩溃。finalize() 方法是对象逃脱死亡命运的最后一次机会，稍后收集器将对 F-Queue 中的对象进行第二次小规模的标记，如果对象要在 finalize() 中成功拯救自己——只要重新与引用链上的任何一个对象建立关系即可，譬如把自己赋值给某个类变量或对象的成员变量，那么在第二次标记时它将被移出 “即将回收” 的集合；如果对象这时候还没有逃脱，那基本上它就真的要被回收了。
finalize() 的运行代价高昂，不确定性大，无法保证各个对象的调用顺序，如今已被官方明确声明为不推荐使用的语法。
回收方法区
《Java虚拟机规范》中提到过可以不要求虚拟机在方法区中实现垃圾收集，事实上也确实有未实现或未能完整实现方法区类型卸载的收集器存在，方法区垃圾收集的 “性价比” 通常也是比较低的：在Java堆中，尤其是在新生代中，对常规应用进行一次垃圾收集通常可以回收 70% 至 99% 的内存空间，相比之下，方法区回收由于苛刻的判定条件，其区域垃圾收集的回收成果往往远低于次。
方法区的垃圾收集主要回收两部分内容：废弃的常量和不再使用的类型。回收废弃常量与回收Java堆中的对象非常相似。举个常量池中字面量回收的例子，假如一个字符串 “java” 曾经进入常量池中，但是当前系统又没有任何一个字符串对象的值是 “java”，换句话说，已经没有任何字符串对象引用常量池中的 “java” 常量，且虚拟机中也没有其他地方引用这个字面量。如果在这时发生内存回收，而且垃圾收集器判断确有必要的话，这个 “java” 常量就将会被系统清理出常量池。常量池中其他类（接口）、方法、字段的符号引用也与此类似。
判定一个常量是否 “废弃” 还是相对简单，而要判定一个类型是否属于 “不再被使用的类” 的条件就比较苛刻了。需要同时满足以下三个条件：
- 该类所有的实例都已经被回收，也就是Java堆中不存在该类及其任何派生子类的实例。
- 加载该类的类加载器已经被回收，这个条件除非是经过精心设计的可替换类加载器的场景，如 OSGi、JSP 的重加载等，否则通常是很难达成的。
- 该类对应的 java.lang.Class 对象没有在任何地方被引用，无法在任何地方通过反射访问该类的方法。
Java虚拟机被允许对满足上述三个条件的无用类进行回收，这里说的仅仅是 “被允许”，而并不是和对象一样，没有引用了就必然会回收。
垃圾收集算法
从如何判定对象消亡的角度出发，垃圾收集算法可以划分为 “引用计数式垃圾收集” 和 “追踪式垃圾收集” 两大类。这两类也常被称作 “直接垃圾收集” 和 “间接垃圾收集”。
分代收集理论
当前商业虚拟机的垃圾收集器，大多数都遵循了 “分代收集” 的理论进行设计，分代收集名为理论，实质是一套符合大多数程序运行实际情况的经验法则，它建立在两个分代假说之上：
- 弱分代假说：绝大多数对象都是朝生夕灭的。
- 强分代假说：熬过越多次垃圾收集过程的对象就越难以消亡。
这两个分代假说共同奠定了多款常用的垃圾收集器的一致的设计原则：收集器应该将Java堆划分出不同的区域，然后将回收对象依据其年龄（年龄即对象熬过垃圾收集过程的次数）分配到不同的区域之中存储。显而易见，如果一个区域中大多数对象都是朝生夕灭，难以熬过垃圾收集过程的话，那么把它们集中放在一起，每次回收时只关注如何保留少量存活而不是区标记那些大量将要被回收的对象，就能以较低代价回收到大量空间；如果剩下的都是难以消亡的对象，那把它们集中放在一起，虚拟机便可以使用较低的频率来回收这个区域，这就同时兼顾了垃圾收集的时间开销和内存的空间有效利用。
在Java堆划分出不同的区域之后，垃圾收集器才可以每次只回收其中某一个或者某些部分的区域——因而才有了 “Minor GC” “Major GC” “Full GC” 这样的回收类型的划分；也才能够针对不同的区域安排与里面存储对象存亡特征相匹配的垃圾收集算法。
把分代收集理论具体放到现在的商用Java虚拟机里，设计者一般至少会把Java堆划分为新生代和老年代两个区域。在新生代中，每次垃圾收集时都发现有大批对象死去，而每次回收后存活的少量对象，将会逐步晋升到老年代中存放。仔细思考一下，很容易发现分代收集并非只是简单划分以下内存区域那么容易，它至少存在一个明显的困难：对象不是孤立的，对象之间会存在跨代引用。
假如要现在进行一次只局限于新生代区域内的收集（Minor GC），但新生代中的对象是完全有可能被老年代所引用的，为了找出该区域中的存活对象，不得不在固定的 GC Roots 之外，再额外遍历整个老年代中所有对象来确保可达性分析结果的正确性，反过来也是一样。遍历整个老年代所有对象的方案虽然理论上可行，但无疑会为内存回收带来很大的性能负担。为了解决这个问题，就需要对分代收集理论添加第三条经验法则：
3. 跨代引用假说：跨代引用相对于同代引用来说仅占极少数。
这其实是可根据前两条假说逻辑推理得出的隐含推论：存在相互引用关系的两个对象，是应该倾向于同时生存或者同时消亡的。举个例子，如果某个新生代对象存在跨代引用，由于老年代对象难以消亡，该引用会使得新生代对象在收集时同样得以存活，进而在年龄增长之后晋升到老年代中，这时跨代引用也随即被消除了。
依据这条假说，就不应再为了少量的跨代引用去扫描整个老年代，也不必浪费空间专门记录每一个对象是否存在及存在哪些跨代引用，只需在新生代上建立一个全局的数据结构（该结构被称为 “记忆集”，Remembered Set），这个结构把老年代划分成若干小块，标识出老年代的哪一块内存会存在跨代引用。此后当发生 Minor GC 时，只有包含了跨代引用的小块内存里的对象才会被加入到 GC Roots 进行扫描。虽然这种方法需要在对象改变引用关系（如将自己或某个属性赋值）时维护记录数据的正确性，会增加一些运行时的开销，但比起收集时扫描整个老年代来说仍然是划算的。
- 部分收集（Partial GC）：指目标不是完整收集整个Java堆的垃圾收集，其中又分为：
- 新生代收集（Minor GC）：指目标只是新生代的垃圾收集
- 老年代收集（Major GC）：指目标只是老年代的垃圾收集。注意 “Major GC” 这个说法现在有点混淆，在不同的资料上常有不同所指，读者需按上下文区分到底是指老年代的收集还是整堆收集
- 混合收集（Mixed GC）：指目标是收集整个新生代以及部分老年代的垃圾收集
- 整堆收集（Full GC）：收集整个Java堆和方法区的垃圾收集
标记 - 清除算法
算法分为 “标记” 和 “清除” 两个阶段：首先标记出所有需要回收的对象，在标记完成后，统一回收掉所有被标记的对象，也可以反过来，标记存活的对象，统一回收所有未被标记的对象。
它的主要缺点有两个：第一个是执行效率不稳定，如果Java堆中包含大量对象，而且其中大部分是需要被回收的，这是必须进行大量标记和清楚的动作，导致标记和清除两个过程的执行效率都随对象数量增长而降低；第二个是内存空间的碎片化问题，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当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。
标记 - 复制算法
为了解决标记 - 清除算法面对大量可回收对象时执行效率低的问题，1969年 Fenichel 提出了一种称为 “半区复制” 的垃圾收集算法，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，然后再把已经使用过的内存空间一次清理掉。如果内存中多数对象都是存活的，这种算法将会产生大量的内存间复制的开销，但对于多数对象都是可回收的情况，算法需要复制的就是占少数的存活对象，而且每次都是针对整个半区进行内存回收，分配内存时也就不用考虑有空间碎片的复杂情况，只要移动堆顶指针，按顺序分配即可。这种复制回收算法的代价是将可用内存缩小为了原来的一半。
现在的商用Java虚拟机大多都优先采用了这种收集算法去回收新生代，IBM公司曾有一项专门研究对新生代 “朝生夕灭” 的特点做了更量化的诠释——新生代中的对象有98%熬不过第一轮收集。因此并不需要按照 1 : 1 的比例来划分新生代的内存空间。
在 1989 年，Appel 针对具备 “朝生夕灭” 特点的对象，提出了一种更优化的半区复制分代策略，现在称为 “Appel 式回收” 。Hotpot虚拟机的 Serial 、ParNew 等新生代收集器均采用了这种策略来设计新生代的内存布局。Appel 式回收的具体做法是把新生代分为一块较大的 Eden 空间和两块较小的 Survivor 空间，每次分配内存只使用 Eden 和其中一块 Survivor。发生垃圾收集时，将 Eden 和 Survivor 中仍然存活的对象一次性复制到另外一块 Survivor 空间上，然后直接清理掉 Eden 和已用过的那块 Survivor 空间。Hotpot虚拟机默认 Eden 和 Survivor 的大小比例是 8 : 1 ，也即每次新生代中可用内存空间为整个新生代容量的90&，只有一个 Survivor 空间，即10%的新生代是会被 “浪费” 的。Appel 式回收还有一个充当罕见情况的 “逃生门” 的安全设计，当 Survivor 空间不足以容纳一次 Minor GC 之后存活的对象时，就需要依赖其他内存区域（实际上大多就是老年代）进行分配担保。
如果另外一块 Survivor 空间没有足够空间存放上一次新生代收集下来的存活对象，这些对象便将通过分配担保机制直接进入老年代，这对虚拟机来说就是安全的。
标记 - 整理算法
针对老年代对象的存亡特征，1974年 Edward Lueders 提出了另外一种有针对性的 “标记 - 整理” 算法，其中标记过程仍然与 “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内存空间一端移动，然后直接清理掉边界以外的内存。
标记 - 清除算法与标记 - 整理算法的本质差异在于前者是一种非移动式的回收算法，而后者是移动式的。是否移动回收后的存活对象是一项优缺点并存的风险决策：
如果移动存活对象，尤其是在老年代这种每次回收都有大量对象存活区域，移动存活对象并更新所有引用这些对象的地方将会是一种极为负重的操作，而且这种对象移动操作必须全程暂停用户应用程序才能进行，这就更加让使用者不得不小心翼翼地权衡其弊端，像这样的停顿被最初的虚拟机设计者形象的描述为 “Stop The World” 。
但如果跟标记 - 清除算法那样完全不考虑移动和整理存活对象的话，弥散于堆中的存活对象导致的空间碎片化问题就只能依赖更为复杂的内存分配器和内存访问器来解决。譬如通过 “分区空闲分配链表” 来解决内存分配问题。内存的访问是用户程序最频繁的操作，假如在这个环节上增加了额外的负担，势必会直接影响应用程序的吞吐量。
基于以上两点，是否移动对象都存在弊端，移动则内存回收时会更复杂，不移动则内存分配时会更复杂。从垃圾收集的停顿时间来看，不移动对象停顿时间会更短，甚至可以不需要停顿，但是从整个程序的吞吐量来看，移动对象会更划算。此语境中，吞吐量的实质是赋值器与收集器的效率总和。即使不移动对象会使得收集器的效率提升一些，但因内存分配和访问相比垃圾收集频率要高得多，这部分的耗时增加，总吞吐量仍然是下降的。
HotSpot 的算法细节实现
根节点枚举
固定可作为 GC Roots 的节点主要在全局性的引用（例如常量或类静态属性）与执行上下文（例如栈帧中的本地变量表）中，尽管目标明确，但查找过程要做到高效并非一件容易的事情。
迄今为止，所有收集器在根节点枚举这一步骤时都时必须暂停用户线程的，因此毫无疑问根节点枚举与之前提及的整理内存碎片一样会面临相似的 “Stop The World” 的困扰。现在可达性分析算法耗时最长的查找引用链的过程已经可以做到与用户线程一起并发，但根节点枚举始终还是必须在一个能保障一致性的快照中才得以进行——这里 “一致性” 的意思是整个枚举期间执行子系统看起来就像被冻结在某个时间点上，不会出现分析过程中，根节点集合的对象引用关系还在不断不变化的情况，若这点无法满足的话，分析结果准确性也就无法保证。这是导致垃圾收集过程必须暂停所有用户线程的其中一个重要原因，即使是号称停顿时间可控，或者（几乎）不会发生停顿的 CMS、G1、ZGC 等收集器，根节点枚举时也是必须要停顿的。
由于目前主流Java虚拟机使用的都是准确式垃圾收集，所以当用户线程停顿下来之后，其实并不需要一个不漏地检查完所有执行上下文和全局的引用位置，虚拟机应当是有办法直接得到哪些地方存放着对象引用的。在 HotSpot 的解决方案里，是使用一组成为 OopMap 的数据结构来达到这个目的的。一旦类加载动作完成的时候，HotSpot 就会把对象内什么偏移量上是什么类型的数据计算出来，在即时编译过程中，也会在特定的位置记录下栈里和寄存器里哪些位置是引用。这样收集器在扫描时就可以直接得知这些信息了，并不需要真正一个不漏地从方法区等 GC Roots 开始查找。
安全点
在 OopMap 的协助下，HotSpot 可以快速准确地完成 GC Roots 枚举，但一个很现实的问题随之而来：可能导致引用关系变化，或者说导致 OopMap 内容变化的指令非常多，如果为每一条指令都生成对应的 OopMap，那将会需要大量的额外存储空间，这样垃圾收集伴随而来的空间成本就会变得无法忍受的高昂。
实际上 HotSpot 也的确没有为每条指令都生成 OopMap，前面已经提到，只是在 “特定的位置” 记录了这些信息，这些位置被称为安全点（Safepoint）。有了安全点的设定，也就决定了用户程序执行时并非在代码指令流的任意位置都能够停顿下来开始垃圾收集，而是强制要求必须执行到安全点后才能够暂停。因此，安全点的选定既不能太少以至于让收集器等待时间过长，也不能太过频繁以至于过分增大运行时的内存负荷。安全点位置的选取基本上是以 “是否具有让程序长时间执行的特征” 为标准进行选定的，因为每条指令执行的时间都非常短暂，程序不太可能因为指令流长度太长这样的原因而长时间执行，“长时间执行” 的最明显特征就是指令序列的复用，例如方法调用、循环跳转、异常跳转等都是属于指令序列复用，所以只有具有这些功能的指令才会产生安全点。
对于安全点，另外一个需要考虑的问题是，如何在垃圾收集发生时让所有线程（不包括执行JNI调用的线程）都跑到最近的安全点，然后停顿下来。这里有两种方案可供选择：抢先式中断和主动式中断，抢先式中断不需要线程的执行代码主动去配合，在垃圾收集发生时，系统首先把所有用户线程全部中断，如果发现有用户线程中断的地方不在安全点上，就恢复这条线程执行，让它一会再重新中断，直到跑到安全点上。现在几乎没有虚拟机实现采用抢先式中断来暂停线程响应 GC 事件。
而主动式中断的思想是当垃圾收集需要中断线程的时候，不直接对线程操作，仅仅简单地设置一个标志位，各个线程执行过程时会不停地主动去轮询这个标志，一旦发现中断标志为真时就自己在最近的安全点上主动中断挂起。轮询标志的地方和安全点是重合的，另外还要加上所有创建对象和其他需要在Java堆上分配内存的地方，这是为了检查是否即将要发生垃圾收集，避免没有足够内存分配新对象。
由于轮询操作在代码中会频繁出现，这要求它必须足够高效。HotSpot 使用内存保护陷阱的方式，把轮询操作精简至只有一条汇编指令的程度。下面的 test 指令就是 HotSpot 生成的轮询指令，当需要暂停用户线程时，虚拟机把 0x160100 的内存页设置为不可读，那线程执行到 test 指令时就会产生一个自陷异常信号，然后在预先注册的异常处理器中挂起线程实现等待，这样仅通过一条汇编指令便完成安全点轮询和触发线程中断了。
安全区域
使用安全点的设计似乎已经完美解决如何停顿用户线程，让虚拟机进入垃圾回收状态的问题了，但实际情况却并不一定。安全点机制保证了程序执行时，在不太长的时间内就会遇到可进入垃圾收集过程的安全点。但是，程序 “不执行” 的时候呢？ 所谓的程序不执行就是没有分配处理器时间，典型的场景便是用户线程处于 sleep 状态或者 blocked 状态，这时候线程无法响应虚拟机的中断请求，不能再走到安全的地方去中断挂起自己，虚拟机也显然不可能持续等待线程重新被激活分配处理器时间。对于这种情况，就必须引入安全区域来解决。
安全区域是指能够确保在某一段代码片段之中，引用关系不会发生变化，因此，在这个区域中任意地方开始垃圾收集都是安全的。也可以把安全区域看作被扩展拉伸了的安全点。
当用户线程执行到安全区域里面的代码时，首先会标识自己已经进入了安全区域，那样当这段时间里虚拟机要发起垃圾收集时就不必去管这些已声明自己在安全区域内的线程了。当线程要离开安全区域时，它要检查虚拟机是否已经完成了根节点枚举（或者垃圾收集过程中其他需要暂停用户线程的阶段），如果完成了，那线程就当作没事发生过，继续执行；否则它就必须一直等待，直到收到可以离开安全区域的信号为止。
记忆集与卡表
为解决对象跨代引用所带来的问题，垃圾收集器在新生代中建立了名为记忆集的数据结构，用以避免把整个老年代加进 GC Roots 扫描范围。事实上并不只是新生代、老年代之间才有跨代引用的问题，所有涉及部分区域收集行为的垃圾收集器，典型的如 G1、ZGC 和 Shenandoah 收集器，都会面临相同的问题，因此有必要进一步理清记忆集的原理和实现方式。
记忆集是一种用于记录从非收集区域指向收集区域的指针集合的抽象数据结构。如果不考虑效率和成本的话，最简单的实现可以用非收集区域中所有含跨代引用的对象数组来实现这个数据结构。
这种记录全部含跨代引用对象的实现方案，无论是空间占用还是维护成本都相当高昂。而在垃圾收集的场景中，收集器只需要通过记忆集判断出某一块非收集区域是否存在有指向了收集区域的指针就可以了，并不需要了解这些跨代指针的全部细节。设计者在实现记忆集的时候，便可以选择更为粗犷的记录粒度来节省记忆集的存储和维护成本，下面列举了一些可供选择的记忆精度：
- 字长精度：每个记录精确到一个机器字长（即处理器的寻址位数，如32位或64位），该字包含跨代指针。
- 对象精度：每个记录精确到一个对象，该对象里有字段含有跨代指针。
- 卡精度：每个记录精确到一块内存区域，该区域内有对象含有跨代指针。
