垃圾回收算法（4）标记整理
标记-压缩（整理)算法
鉴于复制算法中，没有内存碎片的方式能大大提高分配效率，因此，在mark_sweep的基础上，也可以改良出mark_compact算法，使得空闲空间连续。同时又没有复制算法的无帮吃一半堆的问题。
首先是最简单的算法，叫Lisp2算法。
在标记阶段，不变，仍然是对每个活动对象打上标签。
随后，开始移动活动对象到堆的开头。因为没有两个堆，又要挪动对象放到一起，那么forwarding指针便需要在对象头中占用空间（复制算法中不用占用是因为它是非活动对象），且在移动前要做一轮forwarding指针的重指。还要做一轮子对象指针的重指。总体流程如下：
compaction_phase() { set_forwarding_ptr() adjust_ptr() move_obj() } // 设forward指针最简单 set_forwarding_ptr() { scan = new_addr = $heap_start while (scan < $heap_end) if (scan.mark == TRUE) scan.forwarding = new_addr new_addr += scan.size scan += scan.size } // 调整对象的成员指针，指向成员在堆中的新地址。对于全局变量，因为它们是根的子对象，也需要重指。 adjust_ptr() { for (r : $roots) r = r.forwarding scan = $heap_start while (scan < $heap_end) // 这里为什么要扫堆，而不能从根直接递归遍历？因为直接递归可能会递归到不正确的已经重指过的值。直接遍历的话不会有顺序问题。 if (scan.mark == TRUE) for (child : children(scan)) child = child.forwarding scan += scan.size } // 最后，移动对象 //不列了，比较简单，只需要扫堆，把活动对象向前移，清除forwarding和mark标记即可
为什么移动对象要放在最后？因为必须先将所有对象的域指针指好才能动对象，否则如果对象先动了，那域指针就乱了
优点：
- 堆利用效率高
- 无碎片
- 对象顺序未变
缺点：
- 搜了3次堆，是标记清除算法的3倍
针对以上缺点，有人基于partition算法（快速排序的第一步）引入了一个额外的限制，即对象大小整理成一致。提出了two-finger的算法。它只比Lisp2少扫一次堆。
分成两步，此处直接描述。
第一步，像两根手指分别从左右扫描，找出最右的活动对象和最左的非活动对象，把活动对象拷到左侧指针处。如此往复便规整了整个堆。第一步中有个重要的现象，是最终有效堆指针的右侧，全是“曾经的”活动对象，而移动后这块内存成了空闲堆。因此，可以将forwarding指针放在这些“已移走”的对象中，不需要占用头空间了。
第二步，扫描全堆，调整对象的域指针，如果指向右侧一半的空堆，说明要调整，调整也只需要直接指向老地址的forwarding即可（老地址上老对象虽然移走，但forwarding指向了移走对象的目前地址）。并且，这次扫描不需要全堆，只要扫到分界线即可。
优点：
- forwarding不用了
- 少扫堆一次
缺点：
- 对象的顺序变了，缓存命中效率会小点
- 限制：所有对象大小要求一致
最后，看另一个经典的整理算法：表格法
它的思想是，相邻的活动对象一起移动，同时，以表格的形式记录下移动活动对象的起点，及向左移动的偏移量，如[100, 100]指从100开始的活动对象，整理时向左移动了100。问题是这数据记录在哪里？
如果将连续的对象一起移动，那么堆中可以分为两种状态不同的间隔的内存块：活动对象内存块，垃圾内存块。只需要三个指针就可以维护当前的扫描进度关系，垃圾块开头，活动块开头，另一垃圾块开头。只需要将表格信息记录到当前的垃圾块中即可。当后续这块垃圾块被其他活动块移过来覆盖时，再将它移到后面的垃圾块中。
这样，最后，就得到了顺序不变的活动对象仍然在堆的前部。后部是垃圾空间，同时包含着移动信息记录所在的表格。
表格信息是用来更新指针的。
因为移动后的对象中的域指针仍是旧值，我们可以遍历表格，从中找到这个旧值当初被移动了多少偏移量，从这个偏移量更新对象中的域指针。
优点：
- 同样不需要多余空间存forwarding指针
- 同时又保持顺序
缺点：
- 移动对象时，很可能也要移动表格
- 最终计算指针偏移时，要大量扫描表格
