自动内存管理算法 —— 标记和复制法
最近阅读了《垃圾回收算法手册》这本经典的书籍，借此机会打算写几篇内存管理算法方面的文章，也算是自己的总结吧。
—— 题记
自动内存管理系统
自动内存管理主要面临以下三个方面的任务：
1.为新对象分配内存空间
2.确定“存活”对象
3.回收“死亡”对象所占用的内存空间
其中任务1一般称作“自动内存分配”（Memory Allocation ，下文简称 MA），任务2、3便是常说的“垃圾回收器”（Garbage Collect 即 gc ，下文简称GC）。一般来说，为了降低自动内存管理系统设计的复杂性和稳定性，一般会采用单线程设计方式，也就是说MA和GC不能同时进行，这样一来就解释一些托管代码在有大量GC的情况下程序卡顿的情况，因为在GC线程运行时，MA线程会等待，即托管代码暂停执行，直到GC结束，如果此时GC运行时间较长，那么程序卡顿的情况就会较为明显。
标记回收法
基本的垃圾回收策略主要有四种：标记-清扫、标记-整理、复制回收法、引用计数，这里把前两种归纳为标记法。标记法回收策略分为两个过程：标记和回收，其中标记阶段是指：从根集合开始用DFS搜索方式标记每个存活对象（即对象可达：从根集合开始可以找到该对象），回收是指：遍历堆，把未标记的对象（即不可达对象）当做垃圾回收。无论采用何种回收策略，一般复制器的工作流程是类似的，这里在先介绍一下赋值器的伪代码：
New(): ref <—— allocate() //在堆中分配，可能会因内存碎片或者内存不足导致分配失败 if ref = null collect() //执行回收策略 ref = allocate() if ref = null error "out of memory" return ref /* 所有标记回收策略均满足如下范式 先标记，后回收 其中atomic是原子操作关键字， 标识该方法以原子操作的方式执行完毕 */ atomic collect(): markFromRoots() sweep(HeapStart , HeapEnd)
一.标记-清扫算法
标记-清扫是一种十分简单的回收策略，其中的标记阶段是标记法中通用的策略，这里的“清扫”只是回收的最简单实现。其主要思路：
1.从“根集合（Roots）”开始，DFS遍历所有的对象，标记其是存活对象。【从Roots出发可以访问的对象可简单看做是可达对象，近似等于存活对象】
2.线性遍历堆，回收未标记的对象。【未标记即不可达，可看做非存活对象】
注：“Roots”是一个堆中的有限集合，复制器可以直接访问到，通常包括：静态、全局存储、线程本地存储，简单可以看成“对象图”中的入口对象集合
下面贴出标记-清扫最简单的伪代码：
//标记阶段 markFromRoots(): initList(workList) //在DFS过程使用一个list作为缓冲 for each fld in Roots //遍历所有Roots对象，然后由根对象DFS到每个可达对象，实现对存活对象的标记 ref <- *fld if ref ~= null setMarked(ref) //设置标记，这里有很多种实现，如写入对象头部，位图，字节图等 add(workList) mark() initList(): workList <- empty //常规的DFS算法 mark(): while not isEmpty(workList) ref <- remove(workList) for each fld in Points(ref) child <- *fld if child != null && not isMarked(child) setMarked(child) add(workList) ============================================ //回收阶段 sweep(start , end): scan <- start while scan < end if isMarked(scan) unsetMarked(scan) else free(scan) scan = nextObj(scan)
就像上面的伪代码只是标记-清扫最简单的描述，实际上它存在很多性能问题的，如时间局和空间局部性、无法高效利用高速缓存、容易缺页等，所以这里只做最简单的说明。
二.整理法
即使算法相对完备的“标记-清扫”回收策略也无法避免“内存碎片”问题，因为该算法在“清扫”过程中仅仅简单地遍历堆，直接释放“不可达对象”，这样一来必然造成内存碎片，了解操作系统的coder肯定清楚，一旦内存碎片过多是一件十分可怕的事情，很可能造成有内存却无法使用的情况，最终导致内存崩掉……所以这时候就出现了“标记-整理”回收策略，它分为“标记“和”“ 整理”连个部分，其中标记部分和“标记-清扫”算法一致，区别在于回收策略上。
“标记-整理”法的整理过程有好几种算法，大都倾向于将存活对象整理到堆的某一端，这里介绍一种运用较为广泛的算饭“List 2”算法，该算法主要分为三部分：
1.计算整理后“存活对象”在堆中对应的地址
2.更新复制器的根及被标记对象的引用
3.真正移动对象到其对应的新地址
//“整理”算法的主体过程 Compact(): computeLocations(HeapStart , HeapEnd ,HeapStart) //计算整理后“存活对象”在堆中对应的地址 updateReferences(HeapStart ,HeapEnd) //更新引用 relocate(HeapStart , HeapEnd) //引动对象到最终位置 computeLocations(start , end , toRegion): scan <- start free <- toRegion while scan < end //从头到尾扫描堆,找出被标记对象 if isMarked(scan) forwardingAddress(scan) <- free //forwardingAddress(scan) 表示该对象的“转发地址”即整理后的地址， free <- free + size(scan) //可能在该对象头信息中记录，也可能以字节图等形式记录 scan <- scan + size(scan) updateReferences(start , end): for each fld in Roots //更新根引用地址 ref <- *fld if ref != null *fld <- forwardingAddress(ref) scan <- start while scan < end //扫描堆，更新其他对象信息 if isMarked(scan) for each fld in Pointers(scan) if *fld != null *fld <- forwardingAddress(*fld) scan <- scan + size(scan) relocate(start , end): scan <- start while scan < end if isMarked(scan) dest <- forwardingAddress(scan) move(scan , dest) //真正移动对象 unsetMarked(dest) //去除记录的转发地址信息 scan <- scan + size;
三.复制式回收
相对于“标记-整理”策略需要多次遍历堆进行回收，“复制式回收”只需要遍历一次堆，同时也清理了”内存碎片“，并保证了对象在堆中的相对顺序（提高了程序的空间局部性）。但是它有个致命的缺点是堆的可利用空间只有一半。下面是算法的主要思想：
1.将堆空间平均分为两半（对象区和空闲区）
2.遍历对象区，并把对象顺序移到空闲区
3.遍历结束，对象被整理到空闲区，释放（即直接丢弃）原对象区
atomic collect(): flip() //分割半区 initList(workList) //作为缓存栈 for each fld in Roots process(fld) //先处理根域 while not isEmpty(workList) //处理worklist中对象 ref <- remove(workList) scan(ref) //将堆平均分成两部分，假设HeapStart是存储数据的堆 flip(): extent <- (HeapEnd - HeapStart) / 2 top <- HeapStart + extent free <- top //扫描给定对象的指针域 scan(ref): for each fld in Pointers(ref) process(fld) //更新对象的指针地址 process(fld): fromRef <- *fld if fromRef != null *fld <- forward(fromRef) //转移对象 forward(): toRef <- forwardingAddress(fromRef) //forwardingAddress 记录了对象的转移地址 if toRef != null //判断对象是否已经被转移 toRef <- copy(fromRef) return toRef //将对象拷贝到堆的另一个半区 copy(fromRef): toRef <- free free <- free + size(fromRef) //移动空闲指针 move(fromRef , toRef) forwardingAddress(fromRef) <- toRef //记录转移地址 add(workList , toRef) return toRef
总结
基本的基于”标记“的内存管理策略主要就是上面两种算法，其实优秀的内存管理策略肯定不会仅仅只使用某种单一策略，它们可能更倾向于多种策略同时使用，比如在内存充足时可能就直接使用“复制式回收策略”，内存不足时切换成“标记-回收策略”，当然每种算法都会有各种优化策略，基本就是基于“空间和时间局部性”做优化，可以很大程度提升回收器的效率，减少卡顿时间。
