GC垃圾回收介绍及GC算法详解

目录

引言

GC的作用域

什么是垃圾回收？

常见的GC算法

1.引用计数法

2.复制算法

3.标记清除

4.标记整理

小总结

5.分代收集算法

ps:可达性分析算法？

可达性分析的作用

可达性分析与垃圾回收算法的关系

结论

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引言

在编程世界中，内存管理是一个至关重要的话题。对于使用自动内存管理的语言（如Java、Python、Go等），垃圾回收（Garbage Collection, GC）机制是确保程序高效运行的关键。本文将介绍垃圾回收的基本概念，并详细讲解四种常见的垃圾回收算法。

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GC的作用域

记住GC口诀： 分代收集算法

次数频繁Young区，次数较少Old区，基本不动Perm（永久区）区

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什么是垃圾回收？

垃圾回收是一种自动内存管理机制，用于识别和释放不再被程序使用的内存。其主要目的是防止内存泄漏，减少程序员手动管理内存的负担，并提高程序的稳定性和性能。

先看下一个对象的历程：

JVM 在进行GC时，并非每次都对上面三个内存区域一起回收的，大部分时候回收的都是指新生代

因此GC按照回收的区域又分了两种类型，一种是普通的GC（minor GC），一种是全局GC （major GC or Full GC）

普通GC（轻GC）：只针对新生代区域的GC

全局GC（重GC）：针对老年代的GC，偶尔伴随对新生代的GC以及对永久代的GC

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常见的GC算法

1.引用计数法

每个对象有一个引用计数器，当对象被引用一次则计数器加1，当对象引用失效一次，则计数器减1，对 于计数器为0的对象意味着是垃圾对象，可以被GC回收。

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2.复制算法

年轻代中使用的是Minor GC，采用的就是复制算法

Minor GC 会把Eden中的所有活的对象都移到Survivor区域中，如果Survivor区中放不下，那么剩下的 活的对象就被移动到Old generation中，也就是说，一旦收集后，Eden就是变成空的了 当对象在Eden（包括一个Survivor区域，这里假设是From区域）出生后，在经过一次Minor GC后，如 果对象还存活，并且能够被另外一块Survivor区域所容纳 （上面已经假设为from区域，这里应为to区 域，即to区域有足够的内存空间来存储Eden 和 From 区域中存活的对象），则使用复制算法将这些仍然 还活着的对象复制到另外一块Survivor区域（即 to 区域）中，然后清理所使用过的Eden 以及Survivor 区域（即form区域），并且将这些对象的年龄设置为1，以后对象在Survivor区，每熬过一次Minor GC，就将这个对象的年龄 + 1，当这个对象的年龄达到某一个值的时候（默认是15岁，通过 XX:MaxTenuringThreshold 设定参数）这些对象就会成为老年代。

-XX:MaxTenuringThreshold  任期门槛=>设置对象在新生代中存活的次数

面试题：如何判断哪个是to区呢？一句话：谁空谁是to

工作原理：

• 将内存分为两个相等的区域：From空间和To空间。

• 复制阶段：从From空间复制所有存活对象到To空间。

• 清理阶段：清空From空间，然后交换From和To空间的角色。

优点：

• 简单高效，没有内存碎片问题。

缺点：

• 需要双倍内存空间，适用于存活对象较少的情况。

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3.标记清除

说明：老年代一般是由标记清除或者是标记清除与标记整理的混合实现

什么是标记清除？ 回收时，对需要存活的对象进行标记； 回收不是绿色的对象

当堆中的有效内存空间被耗尽的时候，就会停止整个程序（也被称为stop the world），然后进行两项 工作，第一项则是标记，第二项则是清除。

标记：从引用根节点开始标记所有被引用的对象，标记的过程其实就是遍历所有的GC Roots ，然后将所 有GC Roots 可达的对象，标记为存活的对象。

清除： 遍历整个堆，把未标记的对象清除。

缺点：这个算法需要暂停整个应用，会产生内存碎片。

工作原理：

• 标记阶段：从根对象（如全局变量、栈中的对象）出发，遍历所有可达对象，并标记它们为存活。

• 清除阶段：遍历整个堆内存，释放未被标记的对象所占用的内存。

优点：

• 实现简单，适用于大多数场景。

缺点：

• 会产生内存碎片，可能导致后续内存分配效率降低。

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4.标记整理

在整理压缩阶段，不再对标记的对象作回收，而是通过所有存活对象都像一端移动，然后直接清除边界 以外的内存。可以看到，标记的存活对象将会被整理，按照内存地址依次排列，而未被标记的内存会被 清理掉，如此一来，当我们需要给新对象分配内存时，JVM只需要持有一个内存的起始地址即可，这比 维护一个空闲列表显然少了许多开销。

标记、整理算法不仅可以弥补 标记、清除算法当中，内存区域分散的缺点，也消除了复制算法当中，内 存减半的高额代价；

工作原理：

• 标记阶段：与标记-清除算法相同，标记所有存活对象。

• 整理阶段：将所有存活对象移动到内存的一端，然后清理边界以外的内存。

优点：

• 解决了内存碎片问题，提高了内存利用率。

缺点：

• 整理阶段需要移动对象，增加了时间开销。

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小总结

内存效率：复制算法 > 标记清除算法 > 标记整理算法 （时间复杂度）

内存整齐度：复制算法 = 标记整理算法 > 标记清除算法

内存利用率：标记整理算法 = 标记清除算法 > 复制算法

可以看出，效率上来说，复制算法是当之无愧的老大，但是却浪费了太多内存，而为了尽量兼顾上面所提到的三个指标，标记整理算法相对来说更平滑一些 ， 但是效率上依然不尽如人意，它比复制算法多了 一个标记的阶段，又比标记清除多了一个整理内存的过程

难道就没有一种最优算法吗？猜猜看，下面还有

答案 ： 无，没有最好的算法，只有最合适的算法 。 -----------------> 分代收集算法。

5.分代收集算法

工作原理：

• 基于对象的生命周期将内存分为不同的代（如年轻代和老年代）。

• 年轻代：使用复制算法，因为大多数对象在年轻代中很快死亡。

• 老年代：使用标记-清除或标记-整理算法，因为老年代中的对象存活时间较长。

优点：

• 针对不同生命周期的对象采用不同的回收策略，提高了回收效率。

缺点：

• 实现复杂，需要维护多个代的内存区域。

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ps:可达性分析算法？

可达性分析算法（Reachability Analysis）本身并不是一个独立的垃圾回收算法，而是一种用于判断对象是否存活的技术。它是许多垃圾回收算法的基础，尤其是**标记-清除算法（Mark-Sweep）和标记-整理算法（Mark-Compact）**的核心部分。

可达性分析的作用

可达性分析通过从根对象（如全局变量、栈中的局部变量、静态变量等）出发，遍历所有被引用的对象，标记这些对象为“存活”。未被标记的对象则被认为是“垃圾”，可以被回收。

可达性分析与垃圾回收算法的关系

• 标记-清除算法（Mark-Sweep）：

  • 使用可达性分析来标记所有存活对象。

  • 在清除阶段，释放未被标记的对象的内存。

• 标记-整理算法（Mark-Compact）：

  • 同样使用可达性分析来标记存活对象。

  • 在整理阶段，将存活对象移动到内存的一端，然后清理剩余的内存。

• 分代收集算法（Generational）：

  • 在年轻代和老年代中，都可能使用可达性分析来判断对象的存活状态。

  • 年轻代通常使用复制算法，而老年代可能使用标记-清除或标记-整理算法。

• 复制算法（Copying）：

  • 虽然复制算法的主要特点是复制存活对象，但它也需要通过可达性分析来确定哪些对象是存活的。

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结论

垃圾回收是现代编程语言中不可或缺的一部分，它通过自动管理内存，极大地简化了程序开发。不同的垃圾回收算法各有优缺点，适用于不同的应用场景。理解这些算法的原理和适用场景，有助于我们编写更高效、更稳定的程序。