javascript 禅意之境-闭包【上集】
目录：
一 垃圾收集趣史
- 拓荒时代
- 引用计数算法
- 标记---清除算法
- 复制算法
- 走向成熟
- 标记---整理算法
- 增量收集算法
- 分代收集算法
- 应用浪潮
- 大势所趋
二 javascript垃圾收集机制介绍
- 标记---清楚
- 引用计数
- 性能问题
- 管理内存
- 内存泄漏
注明：有很多是借鉴前辈之文章，注明，因为这些已经写的挺好的，不想花过多的精力再去描述。
我这个人很直接，我也不怕得罪什么，不管是网上还是园子里对闭包的解释不是转载就是拿别人的东西当作自己的东西，这种不负责任的拿来主义我不知道对当事人有没有影响，但是对于很多的初学者来说，确是误导了他们。，
我查询了闭包文档的源头，是阮一峰翻译过来的，我对此很钦佩，我也看了英文版，我也知道翻译是需要精力和时间的。在这里称他为老阮吧，对于老阮，我估计他没有想到这篇译文会是闭包传播的源头。 他的本意是好的，是希望国人能够从中发掘有用的东西并对其发扬光大，到头来没有什么发扬光大确实粗制滥造了一番。已经违背了作者的初衷了。
这两篇文章我会对闭包有个尽量详尽的解释，我不敢说我自己很牛掰，只是拿出自己全部的力气去写关于这方面的东西，有什么可以尽情的批评指正，我不想当误导大家的罪人。
看了很多关于闭包的文章，着实让我很无奈，想发现一些不一样的东西难入上青天，不过还是有些志同道合之人写出了自己内心的感想，对此对他们说声谢谢。
我把闭包分为上下集，学什么都是要有个基础，上集就是基础，即javascript垃圾收集机制，在我看来，这是基础，如果你对基础都不求甚解的话，就是你得到了高层次的武功秘籍到头来还是一场空。特别是想学好闭包，必须要弄清楚javascript垃圾回收机制，这的确很重要。
垃圾收集趣史
软件开发里的垃圾收集其实就是一种自动打扫和清除内存垃圾的技术，它可以有效防范动态内存分配中可能发生的两个危险：因内存垃圾过多而引发的内存耗尽（这和生活垃圾堵塞排污管道的危险并没有什么本质的不同），以及不恰当的内存释放所造成的内存非法引用（这类似于我们在生活中买到了一瓶已经过期三年的牛奶）。
据历史学家们介绍，四千多年前的古埃及人已经在城市里建设了完善的排污和垃圾清运设施，一千多年前的中国人更是修筑了当时世界上保洁能力最强的都市——长安。今天，当我们在软件开发中体验自动垃圾收集的便捷与舒适时，我们至少应当知道，这种拒绝杂乱、追求整洁的“垃圾收集”精神其实是人类自古以来就已经具备了的。
拓荒时代
国内的程序员大多是在 Java 语言中第一次感受到垃圾收集技术的巨大魅力的，许多人也因此把 Java 和垃圾收集看成了密不可分的整体。但事实上，垃圾收集技术早在 Java 语言问世前 30 多年就已经发展和成熟起来了， Java 语言所做的不过是把这项神奇的技术带到了广大程序员身边而已。
如果一定要为垃圾收集技术找一个孪生兄弟，那么， Lisp 语言才是当之无愧的人选。 1960 年前后诞生于 MIT 的 Lisp 语言是第一种高度依赖于动态内存分配技术的语言： Lisp 中几乎所有数据都以“表”的形式出现，而“表”所占用的空间则是在堆中动态分配得到的。 Lisp 语言先天就具有的动态内存管理特性要求 Lisp 语言的设计者必须解决堆中每一个内存块的自动释放问题（否则， Lisp 程序员就必然被程序中不计其数的 free 或 delete 语句淹没），这直接导致了垃圾收集技术的诞生和发展——说句题外话，上大学时，一位老师曾告诉我们， Lisp 是对现代软件开发技术贡献最大的语言。我当时对这一说法不以为然：布满了圆括号，看上去像迷宫一样的 Lisp 语言怎么能比 C 语言或 Pascal 语言更伟大呢？不过现在，当我知道垃圾收集技术、数据结构技术、人工智能技术、并行处理技术、虚拟机技术、元数据技术以及程序员们耳熟能详的许多技术都起源于 Lisp 语言时，我特别想向那位老师当面道歉，并收回我当时的幼稚想法。
知道了 Lisp 语言与垃圾收集的密切关系，我们就不难理解，为什么垃圾收集技术的两位先驱者 J. McCarthy 和 M. L. Minsky 同时也是 Lisp 语言发展史上的重要人物了。 J. McCarthy 是 Lisp 之父，他在发明 Lisp 语言的同时也第一次完整地描述了垃圾收集的算法和实现方式； M. L. Minsky 则在发展 Lisp 语言的过程中成为了今天好几种主流垃圾收集算法的奠基人——和当时不少技术大师的经历相似， J. McCarthy 和 M. L. Minsky 在许多不同的技术领域里都取得了令人艳羡的成就。也许，在 1960 年代那个软件开发史上的拓荒时代里，思维敏捷、意志坚定的研究者更容易成为无所不能的西部硬汉吧。
在了解垃圾收集算法的起源之前，有必要先回顾一下内存分配的主要方式。我们知道，大多数主流的语言或运行环境都支持三种最基本的内存分配方式，它们分别是：
一、静态分配（ Static Allocation ）：静态变量和全局变量的分配形式。我们可以把静态分配的内存看成是家里的耐用家具。通常，它们无需释放和回收，因为没人会天天把大衣柜当作垃圾扔到窗外。
二、自动分配（ Automatic Allocation ）：在栈中为局部变量分配内存的方法。栈中的内存可以随着代码块退出时的出栈操作被自动释放。这类似于到家中串门的访客，天色一晚就要各回各家，除了个别不识时务者以外，我们一般没必要把客人捆在垃圾袋里扫地出门。
三、动态分配（ Dynamic Allocation ）：在堆中动态分配内存空间以存储数据的方式。堆中的内存块好像我们日常使用的餐巾纸，用过了就得扔到垃圾箱里，否则屋内就会满地狼藉。像我这样的懒人做梦都想有一台家用机器人跟在身边打扫卫生。在软件开发中，如果你懒得释放内存，那么你也需要一台类似的机器人——这其实就是一个由特定算法实现的垃圾收集器。
也就是说，下面提到的所有垃圾收集算法都是在程序运行过程中收集并清理废旧“餐巾纸”的算法，它们的操作对象既不是静态变量，也不是局部变量，而是堆中所有已分配内存块。
引用计数（ Reference Counting ）算法
1960 年以前，人们为胚胎中的 Lisp 语言设计垃圾收集机制时，第一个想到的算法是引用计数算法。拿餐巾纸的例子来说，这种算法的原理大致可以描述为：
午餐时，为了把脑子里突然跳出来的设计灵感记下来，我从餐巾纸袋中抽出一张餐巾纸，打算在上面画出系统架构的蓝图。按照“餐巾纸使用规约之引用计数版”的要求，画图之前，我必须先在餐巾纸的一角写上计数值 1 ，以表示我在使用这张餐巾纸。这时，如果你也想看看我画的蓝图，那你就要把餐巾纸上的计数值加 1 ，将它改为 2 ，这表明目前有 2 个人在同时使用这张餐巾纸（当然，我是不会允许你用这张餐巾纸来擦鼻涕的）。你看完后，必须把计数值减 1 ，表明你对该餐巾纸的使用已经结束。同样，当我将餐巾纸上的内容全部誊写到笔记本上之后，我也会自觉地把餐巾纸上的计数值减 1 。此时，不出意外的话，这张餐巾纸上的计数值应当是 0 ，它会被垃圾收集器——假设那是一个专门负责打扫卫生的机器人——捡起来扔到垃圾箱里，因为垃圾收集器的惟一使命就是找到所有计数值为 0 的餐巾纸并清理它们。
引用计数算法的优点和缺陷同样明显。这一算法在执行垃圾收集任务时速度较快，但算法对程序中每一次内存分配和指针操作提出了额外的要求（增加或减少内存块的引用计数）。更重要的是，引用计数算法无法正确释放循环引用的内存块，对此， D. Hillis 有一段风趣而精辟的论述：
一天，一个学生走到 Moon 面前说：“我知道如何设计一个更好的垃圾收集器了。我们必须记录指向每个结点的指针数目。” Moon 耐心地给这位学生讲了下面这个故事：“一天，一个学生走到 Moon 面前说：‘我知道如何设计一个更好的垃圾收集器了……’”
D. Hillis 的故事和我们小时候常说的“从前有座山，山上有个庙，庙里有个老和尚”的故事有异曲同工之妙。这说明，单是使用引用计数算法还不足以解决垃圾收集中的所有问题。正因为如此，引用计数算法也常常被研究者们排除在狭义的垃圾收集算法之外。当然，作为一种最简单、最直观的解决方案，引用计数算法本身具有其不可替代的优越性。 1980 年代前后， D. P. Friedman ， D. S. Wise ， H. G. Baker 等人对引用计数算法进行了数次改进，这些改进使得引用计数算法及其变种（如延迟计数算法等）在简单的环境下，或是在一些综合了多种算法的现代垃圾收集系统中仍然可以一展身手。
标记－清除（ Mark-Sweep ）算法
第一种实用和完善的垃圾收集算法是 J. McCarthy 等人在 1960 年提出并成功地应用于 Lisp 语言的标记－清除算法。仍以餐巾纸为例，标记－清除算法的执行过程是这样的：
午餐过程中，餐厅里的所有人都根据自己的需要取用餐巾纸。当垃圾收集机器人想收集
废旧餐巾纸的时候，它会让所有用餐的人先停下来，然后，依次询问餐厅里的每一个人：“你正在用餐巾纸吗？你用的是哪一张餐巾纸？”机器人根据每个人的回答将人们正在使用的餐巾纸画上记号。询问过程结束后，机器人在餐厅里寻找所有散落在餐桌上且没有记号的餐巾纸（这些显然都是用过的废旧餐巾纸），把它们统统扔到垃圾箱里。
正如其名称所暗示的那样，标记－清除算法的执行过程分为“标记”和“清除”两大阶段。这种分步执行的思路奠定了现代垃圾收集算法的思想基础。与引用计数算法不同的是，标记－清除算法不需要运行环境监测每一次内存分配和指针操作，而只要在“标记”阶段中跟踪每一个指针变量的指向——用类似思路实现的垃圾收集器也常被后人统称为跟踪收集器（ Tracing Collector ）
伴随着 Lisp 语言的成功，标记－清除算法也在大多数早期的 Lisp 运行环境中大放异彩。尽管最初版本的标记－清除算法在今天看来还存在效率不高（标记和清除是两个相当耗时的过程）等诸多缺陷，但在后面的讨论中，我们可以看到，几乎所有现代垃圾收集算法都是标记－清除思想的延续，仅此一点， J. McCarthy 等人在垃圾收集技术方面的贡献就丝毫不亚于他们在 Lisp 语言上的成就了。
复制（ Copying ）算法
为了解决标记－清除算法在垃圾收集效率方面的缺陷， M. L. Minsky 于 1963 年发表了著名的论文“一种使用双存储区的 Lisp 语言垃圾收集器（ A LISP Garbage Collector Algorithm Using Serial Secondary Storage ）”。 M. L. Minsky 在该论文中描述的算法被人们称为复制算法，它也被 M. L. Minsky 本人成功地引入到了 Lisp 语言的一个实现版本中。
复制算法别出心裁地将堆空间一分为二，并使用简单的复制操作来完成垃圾收集工作，这个思路相当有趣。借用餐巾纸的比喻，我们可以这样理解 M. L. Minsky 的复制算法：
餐厅被垃圾收集机器人分成南区和北区两个大小完全相同的部分。午餐时，所有人都先在南区用餐（因为空间有限，用餐人数自然也将减少一半），用餐时可以随意使用餐巾纸。当垃圾收集机器人认为有必要回收废旧餐巾纸时，它会要求所有用餐者以最快的速度从南区转移到北区，同时随身携带自己正在使用的餐巾纸。等所有人都转移到北区之后，垃圾收集机器人只要简单地把南区中所有散落的餐巾纸扔进垃圾箱就算完成任务了。下一次垃圾收集的工作过程也大致类似，惟一的不同只是人们的转移方向变成了从北区到南区。如此循环往复，每次垃圾收集都只需简单地转移（也就是复制）一次，垃圾收集速度无与伦比——当然，对于用餐者往返奔波于南北两区之间的辛劳，垃圾收集机器人是决不会流露出丝毫怜悯的。
M. L. Minsky 的发明绝对算得上一种奇思妙想。分区、复制的思路不仅大幅提高了垃圾收集的效率，而且也将原本繁纷复杂的内存分配算法变得前所未有地简明和扼要（既然每次内存回收都是对整个半区的回收，内存分配时也就不用考虑内存碎片等复杂情况，只要移动堆顶指针，按顺序分配内存就可以了），这简直是个奇迹！不过，任何奇迹的出现都有一定的代价，在垃圾收集技术中，复制算法提高效率的代价是人为地将可用内存缩小了一半。实话实说，这个代价未免也太高了一些。
无论优缺点如何，复制算法在实践中都获得了可以与标记－清除算法相比拟的成功。除了 M. L. Minsky 本人在 Lisp 语言中的工作以外，从 1960 年代末到 1970 年代初， R. R. Fenichel 和 J. C. Yochelson 等人也相继在 Lisp 语言的不同实现中对复制算法进行了改进， S. Arnborg 更是成功地将复制算法应用到了 Simula 语言中。
至此，垃圾收集技术的三大传统算法——引用计数算法、标记－清除算法和复制算法——都已在 1960 年前后相继问世，三种算法各有所长，也都存在致命的缺陷。从 1960 年代后期开始，研究者的主要精力逐渐转向对这三种传统算法进行改进或整合，以扬长避短，适应程序设计语言和运行环境对垃圾收集的效率和实时性所提出的更高要求。
走向成熟
从 1970 年代开始，随着科学研究和应用实践的不断深入，人们逐渐意识到，一个理想的垃圾收集器不应在运行时导致应用程序的暂停，不应额外占用大量的内存空间和 CPU 资源，而三种传统的垃圾收集算法都无法满足这些要求。人们必须提出更新的算法或思路，以解决实践中碰到的诸多难题。当时，研究者的努力目标包括：
第一，提高垃圾收集的效率。使用标记－清除算法的垃圾收集器在工作时要消耗相当多的 CPU 资源。早期的 Lisp 运行环境收集内存垃圾的时间竟占到了系统总运行时间的 40% ！——垃圾收集效率的低下直接造就了 Lisp 语言在执行速度方面的坏名声；直到今天，许多人还条件反射似地误以为所有 Lisp 程序都奇慢无比。
第二，减少垃圾收集时的内存占用。这一问题主要出现在复制算法中。尽管复制算法在效率上获得了质的突破，但牺牲一半内存空间的代价仍然是巨大的。在计算机发展的早期，在内存价格以 KB 计算的日子里，浪费客户的一半内存空间简直就是在变相敲诈或拦路打劫。
第三，寻找实时的垃圾收集算法。无论执行效率如何，三种传统的垃圾收集算法在执行垃圾收集任务时都必须打断程序的当前工作。这种因垃圾收集而造成的延时是许多程序，特别是执行关键任务的程序没有办法容忍的。如何对传统算法进行改进，以便实现一种在后台悄悄执行，不影响——或至少看上去不影响——当前进程的实时垃圾收集器，这显然是一件更具挑战性的工作。
研究者们探寻未知领域的决心和研究工作的进展速度同样令人惊奇：在 1970 年代到 1980 年代的短短十几年中，一大批在实用系统中表现优异的新算法和新思路脱颖而出。正是因为有了这些日趋成熟的垃圾收集算法，今天的我们才能在 Java 或 .NET 提供的运行环境中随心所欲地分配内存块，而不必担心空间释放时的风险。
标记－整理（ Mark-Compact ）算法
标记－整理算法是标记－清除算法和复制算法的有机结合。把标记－清除算法在内存占用上的优点和复制算法在执行效率上的特长综合起来，这是所有人都希望看到的结果。不过，两种垃圾收集算法的整合并不像 1 加 1 等于 2 那样简单，我们必须引入一些全新的思路。 1970 年前后， G. L. Steele ， C. J. Cheney 和 D. S. Wise 等研究者陆续找到了正确的方向，标记－整理算法的轮廓也逐渐清晰了起来：
在我们熟悉的餐厅里，这一次，垃圾收集机器人不再把餐厅分成两个南北区域了。需要执行垃圾收集任务时，机器人先执行标记－清除算法的第一个步骤，为所有使用中的餐巾纸画好标记，然后，机器人命令所有就餐者带上有标记的餐巾纸向餐厅的南面集中，同时把没有标记的废旧餐巾纸扔向餐厅北面。这样一来，机器人只消站在餐厅北面，怀抱垃圾箱，迎接扑面而来的废旧餐巾纸就行了。
实验表明，标记－整理算法的总体执行效率高于标记－清除算法，又不像复制算法那样需要牺牲一半的存储空间，这显然是一种非常理想的结果。在许多现代的垃圾收集器中，人们都使用了标记－整理算法或其改进版本。
增量收集（ Incremental Collecting ）算法
对实时垃圾收集算法的研究直接导致了增量收集算法的诞生。
最初，人们关于实时垃圾收集的想法是这样的：为了进行实时的垃圾收集，可以设计一个多进程的运行环境，比如用一个进程执行垃圾收集工作，另一个进程执行程序代码。这样一来，垃圾收集工作看上去就仿佛是在后台悄悄完成的，不会打断程序代码的运行。
在收集餐巾纸的例子中，这一思路可以被理解为：垃圾收集机器人在人们用餐的同时寻找废弃的餐巾纸并将它们扔到垃圾箱里。这个看似简单的思路会在设计和实现时碰上进程间冲突的难题。比如说，如果垃圾收集进程包括标记和清除两个工作阶段，那么，垃圾收集器在第一阶段中辛辛苦苦标记出的结果很可能被另一个进程中的内存操作代码修改得面目全非，以至于第二阶段的工作没有办法开展。
M. L. Minsky 和 D. E. Knuth 对实时垃圾收集过程中的技术难点进行了早期的研究， G. L. Steele 于 1975 年发表了题为“多进程整理的垃圾收集（ Multiprocessing compactifying garbage collection ）”的论文，描述了一种被后人称为“ Minsky-Knuth-Steele 算法”的实时垃圾收集算法。 E. W. Dijkstra ， L. Lamport ， R. R. Fenichel 和 J. C. Yochelson 等人也相继在此领域做出了各自的贡献。 1978 年， H. G. Baker 发表了“串行计算机上的实时表处理技术（ List Processing in Real Time on a Serial Computer ）”一文，系统阐述了多进程环境下用于垃圾收集的增量收集算法。
增量收集算法的基础仍是传统的标记－清除和复制算法。增量收集算法通过对进程间冲突的妥善处理，允许垃圾收集进程以分阶段的方式完成标记、清理或复制工作。详细分析各种增量收集算法的内部机理是一件相当繁琐的事情，在这里，读者们需要了解的仅仅是： H. G. Baker 等人的努力已经将实时垃圾收集的梦想变成了现实，我们再也不用为垃圾收集打断程序的运行而烦恼了。
分代收集（ Generational Collecting ）算法
和大多数软件开发技术一样，统计学原理总能在技术发展的过程中起到强力催化剂的作用。 1980 年前后，善于在研究中使用统计分析知识的技术人员发现，大多数内存块的生存周期都比较短，垃圾收集器应当把更多的精力放在检查和清理新分配的内存块上。这个发现对于垃圾收集技术的价值可以用餐巾纸的例子概括如下：
如果垃圾收集机器人足够聪明，事先摸清了餐厅里每个人在用餐时使用餐巾纸的习惯——比如有些人喜欢在用餐前后各用掉一张餐巾纸，有的人喜欢自始至终攥着一张餐巾纸不放，有的人则每打一个喷嚏就用去一张餐巾纸——机器人就可以制定出更完善的餐巾纸回收计划，并总是在人们刚扔掉餐巾纸没多久就把垃圾捡走。这种基于统计学原理的做法当然可以让餐厅的整洁度成倍提高。
D. E. Knuth ， T. Knight ， G. Sussman 和 R. Stallman 等人对内存垃圾的分类处理做了最早的研究。 1983 年， H. Lieberman 和 C. Hewitt 发表了题为“基于对象寿命的一种实时垃圾收集器（ A real-time garbage collector based on the lifetimes of objects ）”的论文。这篇著名的论文标志着分代收集算法的正式诞生。此后，在 H. G. Baker ， R. L. Hudson ， J. E. B. Moss 等人的共同努力下，分代收集算法逐渐成为了垃圾收集领域里的主流技术。
分代收集算法通常将堆中的内存块按寿命分为两类，年老的和年轻的。垃圾收集器使用不同的收集算法或收集策略，分别处理这两类内存块，并特别地把主要工作时间花在处理年轻的内存块上。分代收集算法使垃圾收集器在有限的资源条件下，可以更为有效地工作——这种效率上的提高在今天的 Java 虚拟机中得到了最好的证明。
应用浪潮
Lisp 是垃圾收集技术的第一个受益者，但显然不是最后一个。在 Lisp 语言之后，许许多多传统的、现代的、后现代的语言已经把垃圾收集技术拉入了自己的怀抱。随便举几个例子吧：诞生于 1964 年的 Simula 语言， 1969 年的 Smalltalk 语言， 1970 年的 Prolog 语言， 1973 年的 ML 语言， 1975 年的 Scheme 语言， 1983 年的 Modula-3 语言， 1986 年的 Eiffel 语言， 1987 年的 Haskell 语言……它们都先后使用了自动垃圾收集技术。当然，每一种语言使用的垃圾收集算法可能不尽相同，大多数语言和运行环境甚至同时使用了多种垃圾收集算法。但无论怎样，这些实例都说明，垃圾收集技术从诞生的那一天起就不是一种曲高和寡的“学院派”技术。
对于我们熟悉的 C 和 C++ 语言，垃圾收集技术一样可以发挥巨大的功效。正如我们在学校中就已经知道的那样， C 和 C++ 语言本身并没有提供垃圾收集机制，但这并不妨碍我们在程序中使用具有垃圾收集功能的函数库或类库。例如，早在 1988 年， H. J. Boehm 和 A. J. Demers 就成功地实现了一种使用保守垃圾收集算法（ Conservative GC Algorithmic ）的函数库（参见 http://www.hpl.hp.com/personal/Hans_Boehm/gc ）。我们可以在 C 语言或 C++ 语言中使用该函数库完成自动垃圾收集功能，必要时，甚至还可以让传统的 C/C++ 代码与使用自动垃圾收集功能的 C/C++ 代码在一个程序里协同工作。
1995 年诞生的 Java 语言在一夜之间将垃圾收集技术变成了软件开发领域里最为流行的技术之一。从某种角度说，我们很难分清究竟是 Java 从垃圾收集中受益，还是垃圾收集技术本身借 Java 的普及而扬名。值得注意的是，不同版本的 Java 虚拟机使用的垃圾收集机制并不完全相同， Java 虚拟机其实也经过了一个从简单到复杂的发展过程。在 Java 虚拟机的 1.4.1 版中，人们可以体验到的垃圾收集算法就包括分代收集、复制收集、增量收集、标记－整理、并行复制（ Parallel Copying ）、并行清除（ Parallel Scavenging ）、并发（ Concurrent ）收集等许多种， Java 程序运行速度的不断提升在很大程度上应该归功于垃圾收集技术的发展与完善。
尽管历史上已经有许多包含垃圾收集技术的应用平台和操作系统出现，但 Microsoft .NET 却是第一种真正实用化的、包含了垃圾收集机制的通用语言运行环境。事实上， .NET 平台上的所有语言，包括 C# 、 Visual Basic .NET 、 Visual C++ .NET 、 J# 等等，都可以通过几乎完全相同的方式使用 .NET 平台提供的垃圾收集机制。我们似乎可以断言， .NET 是垃圾收集技术在应用领域里的一次重大变革，它使垃圾收集技术从一种单纯的技术变成了应用环境乃至操作系统中的一种内在文化。这种变革对未来软件开发技术的影响力也许要远远超过 .NET 平台本身的商业价值。
大势所趋
今天，致力于垃圾收集技术研究的人们仍在不懈努力，他们的研究方向包括分布式系统的垃圾收集、复杂事务环境下的垃圾收集、数据库等特定系统的垃圾收集等等。
但在程序员中间，仍有不少人对垃圾收集技术不屑一顾，他们宁愿相信自己逐行编写的 free 或 delete 命令，也不愿把垃圾收集的重任交给那些在他们看来既蠢又笨的垃圾收集器。
我个人认为，垃圾收集技术的普及是大势所趋，这就像生活会越来越好一样毋庸置疑。今天的程序员也许会因为垃圾收集器要占用一定的 CPU 资源而对其望而却步，但二十多年前的程序员还曾因为高级语言速度太慢而坚持用机器语言写程序呢！在硬件速度日新月异的今天，我们是要吝惜那一点儿时间损耗而踟躇不前，还是该坚定不移地站在代码和运行环境的净化剂——垃圾收集的一边呢？
javascript垃圾收集机制介绍【GC:Garbage Collecation】
写过C或者C++程序的人知道在程序中需要程序员自己主动处理那些占用内存而没有用处的垃圾。
javascript具有自动垃圾收集机制，也就是说，执行环境会负责管理代码执行过程中的使用的内存。而在C和C++之类的语言中，开发人员的一项基本任务就是手动跟踪内存的使用情况，这是造成许多问题的一个根源。在编写javascript程序时候，开发人员不用再关心内存使用的问题，所需内存的分配以及无用的回收完全实现了自动管理。这种垃圾收集机制的原理其实很简单：找出那些不再继续使用的变量，然后释放其中占用的内存。为此，垃圾收集器会按照固定的时间间隔（或代码执行中预设的收集时间），周期性的执行这一操作。
下面我们来分析一下函数中局部变量正常的生命周期。局部变量只在函数执行的过程中存在。而在这个过程中，会为局部变量在栈（或堆）内存上分配相应的空间，以便存储他们的值。然后在函数中是使用这些变量，直至函数执行结束。此时，局部变量就没有存在的必要了，因此可以释放他们的内存以供将来使用。在这种情况下，很容易判断变量是否还有存在的必要；但并非所有情况下都这么容易就能得出结论。垃圾收集器必须跟踪哪个变量有用哪个变量没用，对于不再有用的变量打上标记，以备将来回收其占用的内存。用于标识无用变量的策略可能会因现实而异，但具体到浏览器中的实现，通常有两个策略。
标记清除
javascript中最常用的垃圾收集方式是标记清除(mark-and-sweep)。当变量进入环境（例如，在函数中声明一个变量）时，就将这个变量标记为“进入环境”。从逻辑上讲，永远不能释放进入环境的变量所占的内存，因为只要执行流进入相应的环境，就可能用到它们。而当变量离开环境时，这将其标记为“离开环境”。
可以使用任何方式来标记变量。比如，可以通过翻转某个特殊的位来记录一个变量何时进入环境，或者使用一个“进入环境的”变量列表及一个“离开环境的”变量列表来跟踪哪个变量发生了变化。说到底，如何标记变量其实并不重要，关键采取什么策略。
垃圾收集器在运行的时候会给存储在内存中的所有变量都加上标记（当然，可以使用任何标记方式）。然后，它会去掉环境中变量以及被环境中的变量引用的变量标记。而在此之后再被加上标记的变量将被视为准备删除的变量，原因是环境中的变量已经无法访问到这些变量了。最后，垃圾收集器完成内存清除工作，销毁那些带标记的值并回收它们所占用的内存空间。
到2008年为止，IE、Firefox、Opera、Chrome和Safari的javascript实现使用的都是标记清除式的垃圾收集策略（或类似的策略），只不过垃圾收集的时间间隔互有不同。
引用计数
另一种不太常见的垃圾收集策略叫做引用计数（reference counting）。引用计数的含义是跟踪记录每个值被引用的次数。当声明一个变量并将引用类型的值赋给该变量时，则这个值的引用次数就是1。如果同一个值又被赋给另一个变量，则该值的引用次数加1.相反，如果包含对这个值引用的变量又取得另外一个值，则这个值的引用次数减1.当这个值的引用次数变成0时，则说明没有办法访问这个值了，因此就可以将其占用的内存空间回收回来。这样当垃圾收集器下次再运行时，它就会释放那些引用次数为零的值所占用的内存。
Netscape Navigator 3.0是最早使用引用计数策略的浏览器，但很快它就遇到了一个严重的问题：循环引用。循环引用指的是对象A中包含一个指向对象B的引用，而对象B中也包含一个指向对象A的引用。请看下面例子：
function () {
var objectA = new Object();
var objectB = new Object();
objectA.someOtherObject = objectB;
objectB.anotherObject = objectA;
}
在这个例子中，objectA和objectB通过各自的属性相互引用，也就是说，这两个对象的引用次数都是1。在采用引标记清除略的实现中，由于函数执行之后，这两个对象都离开了作用域。因此这两种相互引用不是个问题。但在采用引用计数策略的实现中，但函数执行完毕后，objectA和objectB还将继续存在，因此他们的引用次数永远不会是0。假如这个函数被重复调用，就会导致大量的内存得不到回收。因此，Netscape在Navigator 4.0中放弃了引用计数器方式，转而采用标记清除来实现对其垃圾回收机制。可是，引用计数导致的麻烦并未就此终结。
我们知道，IE中有一部分对象并不是原生javascript对象。例如，其中BOM和DOM中的对象就是使用C++以COM (Component Object Model，组件对象模型)对象的形式实现的，而COM对象的垃圾收集机制采用的就是引用计数策略。因此，即使IE的javascript引擎是使用标记清除策略来实现的，但javascript访问的COM对象依然是基于引用计数策略的。换句话说，只要IE中设计COM对象，就会存在循环引用的问题。下面这个简单的例子，展示了使用COM对象导致的循环引用问题：
var element = document.getElementById("some_element");
var myObject = new Object();
myObject.element = element;
element.somObject = myObject;
这里例子在一个DOM元素(element)与一个原生的javascript对象(myObject)之间创建了循环引用。其中，变量myObject有一个名为element的属性指向element对象；而变量element也有一个属性名叫someObject回指myObject。由于存在这个循环引用，即使将例子中的DOM从页面中移除，它也永远不会被回收。
为了避免类似这样的循环引用问题，最好是不使用他们的时候手工断开原生javascript对象与DOM元素之间的连接。例如，可以使用下面的代码消除前面例子创建的循环引用：
myObject.element = null; element.somObject = null;
将变量设置为null，意味着切断变量与它此前引用的值之间的连接。但垃圾收集器下次运行时，就会删除这些值并回收它们占用的内存。
性能问题
垃圾收集器都是周期性运行的，而且如果为变量分配的内存数量很客观，那么回收工作量也是相当大的。在这种情况下，确定垃圾收集的时间间隔是一个非常重要的问题。说到垃圾收集器多长时间运行一次，不禁让人联想到IE因此声名狼藉的性能问题。IE的垃圾收集器是根据内存分配量运行的，具体一点说就是256个变量、4096个对象（或数组）字面量和数组元素（slot）或者64KB的字符串。达到上述任何一个临界值，垃圾收集器就会运行。这种实现的问题在于，如果一个脚本中包含那么多 变量，那么该脚本很可能会在其生命中起一支保持那么多的变量。而这样一来，垃圾收集器就可能不得不频繁的运行。结果，由此引发的严重性能问题初始IE7重写了其垃圾收集例程。
随着IE7的发布，其javascript引擎的垃圾收集例程改变了工作方式：触发垃圾收集的变量分配、字面量和（或）数组元素的临界值被调整为动态修正。IE7中的各项临界值在初始化时与IE6相等。如果例程回收的内存分配量低于15%，则变量 、字面量和（或）数组元素的临界值就会加倍。如果例程回收了85%的内存分配量，则将各种临界重置会默认值。这一看似简单的调整，极大地提升了IE在运行包含大量javascript的页面时的性能。
事实上，在有的浏览器中可以触发垃圾收集过程，当我们不建议读者这样做。在IE中，调用window.CollectGarbage()方法会立即指向垃圾收集，在Opera7及更高版本中，调用widnow.opera.collect()也会启动垃圾收集例程。
管理内存
使具备垃圾收集机制的语言编写程序，开发人员一般不必操心内存管理的问题。但是，javascript在进行内出你管理及垃圾收集时面临的问题还是有点与众不同。其中最重要的一个问题，就是分配给web浏览器的可使用内存数量通常要比分配给桌面应用程序的少。这样做的目的出要是处于安全方面的考虑，目的是防止运行javascript的网页耗尽全部系统内存而导致系统崩溃。内存限制问题不仅会影响给变量分配内存，同时还会影响调用栈以及在一个线程中能够同时执行语句数量。
因此，确保占用最少内存可以让页面获得更好的性能，最好通过将其值设置为null来释放其引用——这个做饭叫做解除引用(dereferencing)。这一做法是用于大多数全局变量和全局对象的属性。局部变量会在他们执行环境时自动被解除引用，如下面这个例子所示：
function createPerson (name) {
var localPerson = new Object();
localPerson.name = name;
return localPerson;
};
var gllbalPerson = createPerson("Nicholas");
// 手工解除globalPerson的引用
globalPerson = null;
在这个例子中，变量globalPerson取得了createPerson()函数返回的值。在createPerson()函数内部，我们创建了一个对象并将其赋给了局部变量localPerson，然后又为该对象添加了一个名为name的属性。最后，当调用这个函数时，localPerson以函数的形式返回并赋给全局变量globalPerson。由于localPerson在createPerson()函数执行完毕后就离开了其执行环境，因此无需我们显示的去为他解除引用。但是对于全局变量globalPerson而言，则需要我们在不使用它的时候手工为它解除引用，这也正是上面例子中最后一行代码的目的。
不过，解除一个值的引用并不意味着自动回收该值所占用的内存。解除引用的真正作用是让值脱离执行环境，一边垃圾收集器下次运行时将其回收。
内存泄漏
由于IE对JScript对象和COM对象使用不同的垃圾收集例程，因此闭包在IE中会导致一些特殊的问题。具体来说，如果闭包的作用域链中保存着一个HTML元素，那么就意味着该元素无法被销毁。来看下面的例子：
function assignHandler () {
var element = document.getElementById("someElement");
element.onclick = function () {
alert(element.id);
};
};
以上代码创建了一个作为element元素时间处理程序的闭包，而这个闭包则有创建了一个循环引用。由于匿名函数保存了一个对assignHandler()的活动对象的引用，因此就会导致无法减少element的引用数。只要匿名函数存在，element的引用数至少也是1，因此它所占用的内存就永远不会被回收。不过，这个问题可以通过稍微改写一下代码来解决，如下所示：
function assignHandler () {
var element = document.getElementById("someElement");
var id = element.id;
element.onclick = function () {
alert(id);
};
element = null;
};
在上面代码中，通过把element.id的一个副本保存在一个变量中，并且在闭包中引用该变量消除了循环引用。但仅仅做到这一步，还是不能解决内存泄漏的问题。必须要记住：闭包会引用包含函数活动的整个活动对象，而其中包含着element。即使闭包不直接引用element，包含函数的活动对象中也仍然会保存一个引用。因此，有必要把element变量设置为null。这样就能够解除对DOM对象的引用，顺利地减少其引用数，确保正常回收其占用的内存。
这篇文章简单的介绍了javascript垃圾回收机制的一些东东，对于性能的优化和内存的管理没有细致的去详尽的描述，有兴趣的可以查阅相关资料。
