LRU算法（ 緩存淘汰策略）
LRU（Least recently used，最近最少使用）算法根據數據的歷史訪問記錄來進行淘汰數據，其核心思想是“如果數據最近被訪問過，那麼將來被訪問的機率也更高”。
實現
最常見的實現是使用一個鏈表保存緩存數據，詳細算法實現如下：
- 新數據插入到鏈表頭部；
- 每當緩存命中（即緩存數據被訪問），則將數據移到鏈表頭部；
- 當鏈表滿的時候，將鏈表尾部的數據丟棄。
GC算法：
3.1.標記-清除算法（Mark-Sweep）
1、標記出所有需要回收的對象，在標記完成後統一回收所有被標記的對象
2、在標記完成後統一回收所有被標記的對象
缺點：一個是效率問題，標記和清除兩個過程的效率都不高；
另一個是空間問題，標記清除之後會產生大量不連續的內存碎片，空間碎片太多可能會導致以後在程序運行過程中
需要分配較大對象時，無法找到足夠的連續內存而不得不提前觸發另一次垃圾收集動作。
3.2.複製算法（Copying）
1、將可用內存按容量劃分爲大小相等的兩塊（s0,s1），每次只使用其中的一塊。
2、當這一塊的內存用完了，就將還存活着的對象複製到另外一塊上面，然後再把已使用過的內存空間一次清理掉。
優點：這樣使得每次都是對整個半區進行內存回收，內存分配時也就不用考慮內存碎片等
複雜情況，只要移動堆頂指針，按順序分配內存即可，實現簡單，運行高效。只是這種算法的代價是將內存縮小爲
了原來的一半，未免太高了一點。
缺點：複製收集算法在對象存活率較高時就要進行較多的複製操作，效率將會變低
3.3 標記-整理算法（Mark-Compact）
1、標記
2、讓所有存活的對象都向一端移動，然後直接清理掉端邊界以外的內存
3.4.分代收集算法（Generational Collection）
1、根據對象存活週期的不同將內存劃分爲幾塊。
2、一般是把Java堆分爲新生代和老年代，這樣就可以根據各個年代的特點採用最適當的收集算法。
3、在新生代中，每次垃圾收集時都發現有大批對象死去，只有少量存活，那就選用複製算法，只需要付出少量存活對象的複製成本就可以完成收集。
4、老年代中因爲對象存活率高、沒有額外空間對它進行分配擔保，就必須使用“標記—清理”或者“標記—整理”算法來進行回收。