《垃圾回收的演算法與實現》第2章GC標記-清除演算法

垃圾回收系列連載：

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1. 第 1 章 學習GC之前
2. 第 2 章 GC標記-清除演算法
3. 第 3 章 引用計數法
4. 第 4 章 GC複製演算法
5. 第 5 章 GC標記-壓縮演算法
6. 第 6 章 保守式GC
7. 第 7 章 分代垃圾回收
8. 第 8 章 增量式垃圾回收
9. 第 9 章 RC Immix 演算法
10. 第 10 章 Python 的垃圾回收
11. 第 11 章 DalvikVM 的垃圾回收
12. 第 12 章 Rubinius 的垃圾回收

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第 2 章 GC標記-清除演算法

一圖總結文章內容

graph LR
    mark("mark(從根深搜廣搜活動物件)")-->Sweep("Sweep(掃描堆)")-->單連結串列再分配("單連結串列再分配(最先匹配、最優匹配、最糟糕匹配)")-->優缺點
    Sweep("Sweep(掃描堆)")-->多連結串列再分配("多連結串列再分配(根據大小分連結串列)")-->優缺點
    點陣圖標記("點陣圖標記")
    延遲清除("延遲清除法")

什麼是GC標記-清除法

標記清除法是一種找到垃圾的方法，就是分成兩個步驟，標記和清除，標記是從根部除法做搜尋，經過的則標記，清除是從堆遍歷 找到沒有使用則清除。

標記階段

標記使用什麼搜尋方式呢？廣度搜尋、深度搜尋，這個過程是要中斷物件操作的，不中斷的話，新生成的物件 就可能不可達。

清除階段

在清除階段，我們使用變數 sweeping 遍歷堆，具體來說就是從堆首地址 $heap_start 開始，按順序一個個遍歷物件的標誌位。

分配階段

這裡的分配是指將回收的垃圾進行再利用。遍歷 $free_list，尋找合適的 size 的分塊就是分配階段。 First -fit、Best -fit、Worst -fit 的不同：

碎片合併

前文中已經提過，根據分配策略的不同可能會產生大量的小分塊。但如果它們是連續的， 我們就能把所有的小分塊連在一起形成一個大分塊。這種“連線連續分塊”的操作就叫作合 並(coalescing)，合併是在清除階段進行的。

優點

1. 實現簡單
2. 與保守式 GC 演算法相容

缺點

1. 碎片化
2. 分配速度
3. 與寫時複製技術不相容 程式 fork 節省記憶體的方法

多個連結串列的空閒表

利用分塊大小不同的空閒連結串列，即建立只連線大分塊的空 閒連結串列和只連線小分塊的空閒連結串列。

BiBOP

將大小相近的物件整理成固定大小的塊進行管理的做法

延遲清除

個人對這裡有新理解： 所有的物件，一旦物件不在根部有引用，那麼這個物件就不可能再被引用，標記後，沒有被標記的物件一定是非活動物件了，但是新產生的物件再後續的發展中 可能成為非活動物件也可能成為非活動物件，那麼這些新物件都標記不能被清除，因此沒有標記的物件是可以延遲清除的，不會再次被標記。但是要注意新物件都要標記。

請期待 “第 3 章 引用計數法”

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