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資訊專欄INFORMATION COLUMN

GC一覽

Berwin / 1820人閱讀

摘要：每被引用一次，引用次數(shù)加一。相反，不再被引用時，引用計數(shù)減一。從被稱為的一些對象出發(fā)，找到其引用的對象，再到其間接引用的對象，形成一條引用鏈。凡是不在引用鏈里面的對象，被稱為不可達對象，被標記為需要回收。

(我在知乎的專欄文章地址: https://zhuanlan.zhihu.com/p/... )

簡介

C/C++等語言中需要手動管理內(nèi)存，操作繁瑣，還容易忘記釋放內(nèi)存。
為了把程序員從這些繁瑣的操作中解放出來，所以引入了GC。
GC的主要工作就是尋找不再需要的對象，釋放其內(nèi)存。這句話中蘊含著兩個操作：

定位不需要的對象

釋放內(nèi)存

定位不需要的對象 引用計數(shù) Reference counting

每個對象都有一個變量，記錄了自己被引用的次數(shù)。每被引用一次，引用次數(shù)加一。相反，不再被引用時，引用計數(shù)減一。當引用次數(shù)為0的時候，說明對象需要被回收。

優(yōu)點：實現(xiàn)簡單

缺點：無法解決循環(huán)引用

改進：

添加弱引用

用trial deletion解決循環(huán)引用

使用tracing GC例如mark-sweep GC輔助

跟蹤 Tracing

基于可達性（reachable）分析。從被稱為GC Roots的一些對象出發(fā)，找到其引用的對象，再到其間接引用的對象，形成一條引用鏈。凡是不在引用鏈里面的對象，被稱為不可達(Unreachable)對象，被標記為需要回收。

優(yōu)點: 目前主流的GC算法，解決了引用計數(shù)的問題。
缺點：實現(xiàn)較為復(fù)雜

跟蹤算法如何垃圾回收 標記-清除

標記清除算法分為“標記”和“清除”兩個階段：首先標記出需要回收的對象，標記完成之后統(tǒng)一清除對象。它的優(yōu)點是效率高，缺點是容易產(chǎn)生內(nèi)存碎片。

復(fù)制

它將可用內(nèi)存容量劃分為大小相等的兩塊，每次只使用其中的一塊。當這一塊用完之后，就將還存活的對象復(fù)制到另外一塊上面，然后在把已使用過的內(nèi)存空間一次理掉。它的優(yōu)點是實現(xiàn)簡單，效率高，不會存在內(nèi)存碎片。缺點就是需要2倍的內(nèi)存來管理。

標記-整理

標記操作和“標記-清理”算法一致，后續(xù)操作不只是直接清理對象，而是在清理無用對象完成后讓所有 存活的對象都向一端移動，并更新引用其對象的指針。因為要移動對象，所以它的效率要比“標記-清理”效率低，但是不會產(chǎn)生內(nèi)存碎片。

總結(jié)

標記-整理和復(fù)制算法是對標記-清除算法的改進，解決了一些標記-清除算法的缺點。但是并不意味著后兩種算法優(yōu)于標記-清除算法，只是有所取舍，在工程上權(quán)衡。

分代

分代不是一種新的算法，而是對已有的算法的工程上調(diào)優(yōu)。
由于對象的存活時間有長有短，所以對于存活時間長的對象，減少被gc的次數(shù)可以避免不必要的開銷。這樣我們就把內(nèi)存分成新生代和老年代，新生代存放剛創(chuàng)建的和存活時間比較短的對象，老年代存放存活時間比較長的對象。這樣每次僅僅清理年輕代，老年代僅在必要時時再做清理可以極大的提高GC效率，節(jié)省GC時間。

實現(xiàn) 歷史

Serial -XX:+UseSerialGC
Parallel -XX:+UseParallelGC -XX:+UseParallelOldGC
CMS -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC
G1 -XX:+UseG1GC

CMS

默認gc，分代gc，經(jīng)典的Eden, Survivor, OldGen, PermGen。

1.8中PerGen被廢棄，部分被MetaSpace代替。

改進的mark-sweep算法。

年輕代使用Parallel，老年代才使用CMS。可以通過參數(shù)配置不同的回收器。

初始標記(CMS-initial-mark stop the world) -> 并發(fā)標記(CMS-concurrent-mark) -> 重新標記(CMS-remark stop the world) -> 并發(fā)清除(CMS-concurrent-sweep) ->并發(fā)重設(shè)狀態(tài)等待下次CMS的觸發(fā)(CMS-concurrent-reset)

G1

多個Region， 每個Region都有Eden，Survivor，Old，Humongous。

因為劃分多個Region，所以單個Region可能比較小，對于那些較大的對象用Humongous儲存

對象分配策略
TLAB(Thread Local Allocation Buffer)線程本地分配緩沖區(qū)
Eden區(qū)
Humongous區(qū)
TLAB是為了避免同步的預(yù)分配區(qū)。

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