趣谈GC技术，解密垃圾回收的玄学理论（一)

大多数程序员在平常开发中经常会碰到GC的问题：OOM异常、GC停顿等，这些异常直接致使糟糕的用户体验，若是不能获得及时处理，还会严重影响应用程序的性能。本系列从GC的基础入手，逐步帮助读者熟悉GC各类技术及问题根源。

GC的由来

想当初，盘古开天辟地......

好吧，扯远了，这也不是仙侠小说...

GC究竟是怎么来的呢？这个问题要从C语言聊起， 你们都知道， C/C++语言在编写程序的时候， 须要码神们本身管理内存， 直观的说就是使用内存的时候要malloc，以后这段内存会一直保留给程序进程，直到程序显式的调用free才会得以释放。

一个例子引起的问题

//第 0 步: char* aMem;
//第 1 步:
aMem = (char*) malloc(sizeof(char) * 1024);
//第 2 步:
strcpy(aMem, "I am a bunch of memory");
//第 3 步:
free(aMem);
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看到没有，就3步， 和把大象放进冰箱里同样：

1. 打开冰箱门， 看看有没有空：用malloc申请空间。
2. 把大象装进冰箱里：strcpy把字符串拷贝到空间里。
3. 关上冰箱门：不用的时候， free还回内存 （严谨的说，这里应该是先把大象请出来， 腾出冰箱的空间，以备下一次可以再装大象）。

是否是很简单？须要的时候malloc申请内存，用完以后free释放内存。但实际上就这么简单的3行代码，可能会引起很多问题， 让咱们step by step的看一下：

问题1：若是上面第0步也变成 aMem = (char *) malloc(sizeof(char)), 这里直接执行line 1， 有什么问题？

答: 内存泄漏，全部malloc申请的内存，必需要free释放以后才能再次被分配使用， 若是不free，那么程序会一直占用这段内存，直到整个进程结束。虽然程序逻辑执行没有问题， 可是若是内存泄漏过多，极可能在后面的程序中出现内存不足的问题，产生各类未知错误。可是要注意的是，若是第0步用malloc分配了空间给aMem，（假设地址是aMem=0x1234）,第1步这里的malloc一样分配了空间给aMem，（假设此次malloc返回地址是aMem=0x5678）, 也就是说， 0x1234指向的那段空间一直被占用，而后你的程序里却没法经过有效手段得到这个地址，也就没有办法再free它了。（由于aMem被修改为0x5678了）因此除非程序退出，否则咱们再也没有机会释放这个0x1234指向的空间了。

问题2：这里实际上申请了1024个byte的空间， 若是系统没有这么多空闲空间，有什么问题？

答：直接报错， 这个时候要调查一下是否是存在内存泄漏。

问题3：若是copy的字符串不是“I am a bunch of memory”, 而是“1，2，3，4 ... 1025" 会怎么样？

答：因为strcpy不进行越界检查，这里第一步malloc出来的1024个字符， 却装载了1026个字符（包括'\0'）， 也就是说内存被污染了， 这种状况轻的会致使内存溢出，若是被别有用心的人利用了， 可能就把你的程序全部信息dump出来...好比你的小秘密...

问题 4：若是以前内存没有申请成功，第3步free会有什么问题？

答：出错，若是malloc以前失败了，其实就是第二步出错了。假设没有第二步， malloc失败以后，调用free程序会直接crash。

问题 5：若是这里调用两次free会怎么样？

答： 一样会出错， 两次free会致使未知错误、或程序crash。

问题 6：若是这里free以后， aMem里面存的是什么值？

答：free不会修改aMem的值，若是malloc以前返回0x1234给aMem，那么这里free以后，aMEM仍是0x1234。试想一下，若是后面还用aMem访问0x1234会有什么问题？

GC的意义

有人可能会说：上面6个问题彻底能够避免， 只要我能保证malloc和free用的对就行啦。若是现实真的这么美好，那就万事大吉了。惋惜现实状况是更为复杂的程序， 好比1000行的代码里存在if...else...、for /while循环就会容易出现上面的问题。并且内存泄漏一般埋伏在你不知道的地方，慢慢积累，直到有一天产品的业务量达到必定程度后，服务进程就会忽然崩溃。更可怕的是咱们每每缺乏有效的分析手段（或者高级的在线调试手段）来定位内存到底在哪里泄露了。

因此除了严格执行编程规范，还有别的办法能够减小Memory leak吗？一些大牛们想到了一个办法：程序员只负责分配和使用内存，由计算机负责识别须要free释放的内存，而且自动把这些不用的内存free掉。这样程序员只要malloc/new，不须要free/delete。 若是计算机能识别而且回收不用的内存（垃圾），那么一方面减小了代码量，另外一方面也会避免内存泄漏的可能性，岂不美哉？这就是Automatic Memory Management概念的由来，也就是GC的由来。

如今你们应该明白GC的意义了吧，主要包括下面两方面：

• 一方面减小开发者的代码成本。开发者无需关心内存如何回收，能够减小思考程序内存使用逻辑的时间。
• 另外一方面保证程序的正确性。没有了开发者的介入，减小了各类人为产生的内存泄漏和误free等问题，计算机更能够保证程序的正确性。程序就会更健壮， 也减小了运维人员半夜爬起来排障的机会。

GC算法

下面咱们来介绍GC里面各类牛闪闪的算法：Reference Counting，Mark Sweep，Concurrent Mark Sweep，Generational Concurrent Mark Sweep等，这些算法其实可粗略的分为两大类：

• 一种是找到垃圾，回收之。

• 另外一种是找到不是垃圾的对象，保留之。剩下的就做为垃圾对象，将它们回收掉。

由此而来，目前GC算法主要分为两类：Reference Counting(引用计数) 与 Object Tracing (对象追踪)。今天咱们主要谈谈Reference Counting。

Reference Counting

引用计数（Reference Counting）就是一种发现垃圾对象，并回收的算法。广义上讲，垃圾对象是指再也不被程序访问的Object，具体细分的话，“再也不被程序访问的对象”实际上还要分红两类。来来来，让咱们对Object进行一次灵魂拷问：你是什么样的垃圾？

再也不被程序访问的Object，具体能够细分为两大类：

1. 对象被还能被访问到， 可是程序之后再也不用到它了。

举个例子：

public class A {

private void method() {
   System.out.println("I am a method");
}

public static void main (String args[]) {
    A a1 = new A();
    A a2 = new A();
    a1.method();
    // The following code has noting to do with a2
    ....
    .... // a2.method();
}
}
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这个例子里面，a2还能被访问到，可是程序后面也不会用到它了。从程序逻辑角度，这个a2指向的对象就是垃圾，可是从计算机的角度，这个垃圾“不够垃圾”。由于若是程序后面忽然后悔了，想用a2这个对象了 (好比code里面最后一行注释)， 程序仍是能够正常访问到这个对象的。 因此从计算机的角度，a2所指向的对象不是垃圾。

看到这里，你们可能会疑问：编码时已经注释了a2.method()，那么程序确定不会运行这段代码， 这样的话，a2引用的对象仍是垃圾，为何从计算机的角度来说a2对象却不是垃圾？

实际上，咱们有不少语言是支持动态代码修改的，好比Java的Bytecode Instrument，彻底能够在运行时插入a2.method()的字节码，因此仍是能够访问的。另外，这段代码的逻辑就是a2在函数栈上，a2引用的对象在堆里，因此只要a2一直引用这个对象，这个对象对程序来讲可见的，计算机不会认为它是垃圾，因此这种垃圾是不可回收物。

计算机： 我不要你以为，我要我以为！

2. 对象已经不能被访问了， 程序想用也没有办法找到它。

仍是举个例子：

public class A {

private void method() {
   System.out.println("I am a method");
}

public static void main (String args[]) {
    A a1 = new A();
    A a2 = new A();
    a1.method();
    // The following code has noting to do with a2
    ....
    ....
    a2 = a1;
}

}
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和前面例子几乎一致，只是最后咱们把a1赋值给a2。这里a2的值就变了，也就是说a2指向的对象变成了a1指向的对象，a2原来的对象就没有别的东西引用它了，程序在此以后没有任何办法能够访问到它。因此它就变成了真正的垃圾。请看下图：

因此咱们一般所讲的垃圾回收技术，也主要用来处理这种对象。那么问题来了， 如何找到这种对象呢？ 按照刚才的思路，没有再被任何东西引用的对象，就是可回收垃圾，由此得出一个简单直观的回收算法：引用计数。

引用计数的概念， Wikipedia的解释：

In computer science, reference counting is a programming technique of storing the number of references, pointers, or handles to a resource, such as an object, a block of memory, disk space, and others.

简单说来就是如下几点：

• 全部对象都存在一个记录引用计数的计数器，可能在对象里面，也可能单独的数据结构，总之是一种记录数据的地方。
• 全部对象在建立的时候（好比new）, 引用计数为1。
• 当有别的变量或者对象对其进行引用，引用计数+1。
• 当有别的对象进行引用变动时，原先被引用的对象引用计数-1。
• 当引用计数为0的时候，回收对象

看不懂？不要紧，上代码：

public class A {

private void method() {
   System.out.println("I am a method");
}

public static void main (String args[]) {
    // 假设每一个对象有一个引用计数变量rc
    A a1 = new A(); // 在堆上建立对象A, A.rc++;
    A a2 = new A(); // 在堆上建立对象A1,A1.rc++;
    a2 = a1; // A1.rc--,if ( A1.rc == 0 ) { 回收A1 }, A.rc++;
} // 函数退出:
   // a1销毁, A.rc--;
   // a2销毁, A.rc--;
   // if ( A.rc == 0 ) { 回收A }
}
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还没看懂？上图：

读到这里，你应该就明白Reference Counting的核心原理了。看起来很简单，只须要一个计数器和一些加减法就能够进行内存回收了。可是，Reference Counting存在一个比较大的问题，也是我我的认为目前Reference Counting算法研究的核心问题：循环引用 。

循环引用

请看下面的伪代码：

class Parent {
        Child child;
}

class Child {
       Parent parent;
}

public class Main {
     public static void main (String[] args) {
            Parent p = new Parent();
            Child c = new Child();
            p.child = c;
            c.parent = p;
     }
}
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图就是这样的：

这个互相引用产生了环状引用， 引用计数器一致保持在1， Object没法被回收，形成了内存泄漏。可能你会问：不就是一个环，两个Object吗？这一点泄漏不是大问题，谁写代码不泄漏点内存。可是遇到下面这种状况呢？

单单一个环，带了一个长长的小尾巴，致使整个链上的全部对象没法回收，Heap内存逐渐失控，最终出现OOM异常，系统崩，代码卒。那么如何处理这个循环引用的问题呢？

破环之道

就如前面所说， Reference Counting目前主要的研究课题都在破坏环形引用上。在我看来，目前主要是如下两种模式：

1. 左边跟我一块儿画条龙: 把问题抛给程序员

就是在程序设计语言层面提供一些办法，能够是API、注解、新的关键字等等，而后把破环的能力交给程序员。

好比Swift 提供的weak/unbound关键字，包括C++的weak_ptr，相对于strong或者默认的引用，weak在进行引用时不作引用计数的增减，而是判断所引用的对象是否已经被回收，这样全部构成环的引用都用weak来作引用，这样在计数器中，构成环的部分就不计数了。这样作的优缺点是：

优势：计算机不须要考虑环状问题，只要按照计数器进行对象回收就能够了。

缺点：程序员的意识直接决定了内存会不会溢出。若是程序员不使用weak关键字，那么有可能形成上述的内存泄漏。

2. 右边再划一道彩虹：把问题抛给计算机

这种办法就是让计算机本身找到方法去检测循环引用，一种常见的方法是配合Tracing GC，找到没有被环之外的对象引用的环，把它们回收掉。关于Tracing GC 我们放到后续讨论。你们这里只要理解，为了帮助引用计数处理环形引用，计算机必须在适当的时候触发一个单独算法来找到环，而后再作处理。这样作的优缺点：

优势：程序员彻底不须要介入，只需专一本身的业务实现。weak pointer、strong pointer分不清楚也无所谓。

缺点：须要加入新的环形引用检测机制，算法复杂度，对于程序的影响都是问题。

说了这么多，我们总结一下Reference Counting的优缺点：

优势： Reference Counting算法设计简单，只须要在引用发生变化时进行计数就能够决定Object是否变成垃圾。而且能够随着对象的引用计数归零作到实时回收对象。因此Reference Counting是没有单独的GC阶段的，程序不会出现所谓的GC stop the world 阶段。

缺点： 程序在运行过程当中会不断的生成对象，给对象成员变量赋值，改变对象变量等等。这全部的操做都须要引入一次++和--，程序性能必然受影响。（目前一种优化方法就是利用编译器优化技术，减小Reference Counting引入的计数问题，但也没法彻底避免）。

处理环形引用问题，不管是交给程序员处理，仍是交给计算机处理，都增长了程序的复杂度，还有可能会引入GC stop the world phase，这些都会在必定程度上影响程序的性能和吞吐量。

好啦！今天就聊到这里吧，预知后事如何，且听下回分解！下次给你们分享另外一类GC算法：Tracing GC，这也是目前应用比较普遍的一类算法。不管是Javascript的V八、Android的ART、Java的Hotspot、OpenJ9，仍是Golang的GC，都采用了Tracing GC算法。

做者介绍

臧琳，腾讯云中间件JVM工程师，主要负责腾讯云中间件JDK定制化开发及优化工做。专一于JVM中内存管理、Runtime运行时以及执行引擎在云业务中的性能分析及优化。

开源项目介绍

腾讯开源JDK项目 Tencent Kona-8，咱们致力于从JDK的层面解决云上的痛点，提升Java的业务能力。开源连接: github.com/Tencent/Ten…

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