前言

本文主要计算GC里面的三种基本算法。哪些对象可以被回收，怎么找到这些对象

 

一、引用计数法

算法原理

引用计数（Reference Count）方式是GC算法中最简单也最容易实现的一种。

它的基本原理是，在每个对象中保存该对象的引用计数，当引用发生增减时对计数进行更新。

引用计数的增减，一般发生在变量赋值、对象内容更新、函数结束（局部变量不再被引用）等时间点。

执行过程分析

箭头指向被依赖的一方。一个对象被几个箭头指向，就表示被引用几次。

如果某个对象(D)的引用失效，这个对象引用的对象(C、E)保存的引用次数就会减少。

当一个对象的引用计数变为0时，则说明它将来不会再被引用，因此可以释放相应的内存空间。

优缺点

优点

其他的GC机制中，要预测一个对象何时会被释放是很困难的，而在引用计数方式是当对象不再被引用的瞬间就会被释放。

由于释放操作是针对每个对象个别执行的，因此和其他算法相比，由GC而产生的中断时间（Pause time）就比较短

缺点

引用计数最大的缺点，就是无法释放循环引用的对象。（对象之间相互引用，但没有被其他对象引用）

在引用发生增减时对引用计数做出正确的增减，而如果漏掉了某个增减的话，就会引发很难找到原因的内存错误。

如果多个线程同时对引用计数进行增减的话，引用计数的值就可能会产生不一致的问题（结果则会导致内存错误）。引用计数管理并不适合并行处理

引用计数方式的语言主要有Perl和Python，为了避免循环引用的问题，都配合使用了其他的GC机制。

二、标记清除算法

算法原理

标记清除（Mark and Sweep）首先从根开始将可能被引用的对象用递归的方式进行标记，然后将没有标记到的对象作为垃圾进行回收。

标记清除算法的处理时间，是和存活对象数与对象总数的总和相关的。

 

作为标记清除的变形，还有一种叫做标记压缩（Mark and Compact）的算法，它不是将被标记的对象清除，而是将它们不断压缩。

执行过程分析

标记过程：从根开始对可能被引用的对象打上“标记”，这种标记是通过对象内部的标志(Flag)来实现的。重复上述操作，直至所有被引用的对象打上标记。

清除阶段：将全部对象按顺序扫描一遍，将没有被标记的对象进行回收。在扫描的同时，将存活对象的标记清除，一遍下一次GC操作做准备。

优缺点

优点

可以解决计数算法中的循环引用问题。

适合生命周期长的对象

缺点

标记清除算法有一个缺点，就是在分配了大量对象，并且其中只有一小部分存活的情况下，所消耗的时间会大大超过必要的值，这是因为在清除阶段还需要对大量死亡对象进行扫描。

三、复制收集算法

算法原理

复制收集(Copy and Collection)的原理：从根开始将被引用的对象复制到另外的空间中，然后，再将复制的对象所能够引用的对象用递归的方式不断复制下去。

执行过程分析

在就对象之外的“旧空间”，在分配一块“新空间”，并将可能从根被引用的对象复制到“新空间”。

复制完成之后，直接将旧空间释放，而没必要再次扫描每个对象。

下次GC的时候，现在的新空间就成了将来的旧空间。

优缺点

优点

相比标记清楚算法，它只扫描了一次内存空间。

它具有局部性（Lo-cality）。在复制收集过程中，会按照对象被引用的顺序将对象复制到新空间中。于是，关系较近的对象被放在距离较近的内存空间中的可能性会提高，这被称为局部性。局部性高的情况下，内存缓存会更容易有效运作，程序的运行性能也能够得到提高。

缺点

将对象复制一份所需要的开销则比较大，因此在“存活”对象比例较高的情况下，反而会比较不利。

适合生命周期短的对象

参考资料