1、 引用计数法(Reference Counting Collector)
引用计数法是唯一没有使用根集的垃圾回收得法，该算法使用引用计数器来区分存活对象和不再使用的对象。一般来说，堆中的每个对象对应一个引用计数器。当每一次创建一个对象并赋给一个变量时，引用计数器置为1。当对象被赋给任意变量时，引用计数器每次加1。当对象出了作用域后(该对象丢弃不再使用)，引用计数器减1，一旦引用计数器为0，对象就满足了垃圾收集的条件。
基于引用计数器的垃圾收集器运行较快，不会长时间中断程序执行，必须实时运行。但引用计数器增加了程序执行的开销，因为每次对象赋给新的变量 ，计数器加1，而每次现有对象出了作用域生，计数器减1。
2、tracing算法(Tracing Collector)
tracing算法是为了解决引用计数法的问题而提出，它使用了根集的概念。基于tracing算法的垃圾收集器从根集开始扫描，识别出哪些对象可达，哪些对象不可达，并用某种方式标记可达对象，例如对每个可达对象设置一个或多个位。在扫描识别过程中，基于tracing算法的垃圾收集也称为标记和清除(mark-and-sweep)垃圾收集器.
3、compacting算法(Compacting Collector)
compacting算法与tracing算法配合使用解决了堆碎片问题。基于tracing的垃圾回收吸收了compacting算法的思想，在清除的过程中，算法将所有的对象移到堆的一端，堆的另一端就变成了一个相邻的空闲内存区，收集器会对它移动的所有对象的所有引用进行更新，使得这些引用 在新的位置能识别原来 的对象。在基于compacting算法的收集器的实现中，一般增加句柄和句柄表。（引自《深入Java虚拟机》）
4、copying算法(Coping Collector)
拷贝算法将一个堆分成两半，每一半叫做半区。其中一个半区叫做当前区，用来内存分配。当垃圾收集运行时，有生命的内存单元从当前区找出，然后拷贝到另一个半区。当完成时，另一个半区只包含活着的单元（没有垃圾）因而成为一个新的活跃半区。在这个过程中，单元被自动的整合。不能接近的单元（垃圾）没有被拷贝，因而自动被回收。拷贝算法高效的给新的对象分配空间，并且消灭了碎片。但是另一方面，拷贝算法只让应用程序使用一半的内存 ，每次都拷贝所有活着的对象，这对于采用分页式内存管理的系统来说会导致巨大的页面失效。
一般的拷贝收集器算法被称为“停止并拷贝”。在这个方案中，堆被分为两个区域，任何时候都只使用其中的一个区域。对象在同一个区域中分配，直到这个区域被耗尽。此时，程序执行被中止，堆被遍历，遍历时遇到的活动对象被拷贝到另外一个区域。当停止和拷贝过程结束时，程序恢复执行。内存将从新的堆区域中分配，直到它也被用尽。那时程序将被再次中止，遍历堆，活动对象又被拷贝回原来的区域。这种方法带来的代价就是，对于指定大小的堆来说需要两倍大小的内存，因为任何时候都只能使用其中的一半。（引自《深入Java虚拟机》）
5、generation算法(Generational Collector)
stop-and-copy垃圾收集器的一个缺陷是收集器必须复制所有的活动对象，这增加了程序等待时间，这是coping算法低效的原因。在程序设计中有这样的规律：多数对象存在的时间比较短，少数的存在时间比较长。因此，generation算法将堆分成两个或多个，每个子堆作为对象的一代(generation)。由于多数对象存在的时间比较短，随着程序丢弃不使用的对象，垃圾收集器将从最年轻的子堆中收集这些对象。在分代式的垃圾收集器运行后，上次运行存活下来的对象移到下一最高代的子堆中，由于老一代的子堆不会经常被回收，因而节省了时间。
6、adaptive算法(Adaptive Collector)
基于Adaptive算法的垃圾收集器就是监控当前堆的使用情况，并将选择适当算法的垃圾收集器。使用自适用方法，Java虚拟机实现的设计者不需要只选择一种特定的垃圾收集算法。可以使用多种技术，以便在每种技术最擅长的场合使用它们。（引自《深入Java虚拟机》