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GC垃圾回收介绍及GC算法详解

news 2025/9/12 19:08:39

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

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。

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

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

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。

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。

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。

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。

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。

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。