Java垃圾回收新算法

Java从诞生以来以其在网络应用开发上独特的魅力以及“一次开发，随处运行”的可移植性引起了人们极大的兴趣。Java与以往的高级语言如C/C++相比，在开发方面具有很大的优势，其中以对象内存管理机制中的垃圾处理机制(GC)最为突出。

　　1 C/C++与Java对象内存管理差别

　　C/C++将内存划分成四部分：数据区、代码区、栈区、堆区。Java则把内存划分成三部分即代码区、栈区、堆区，代码区主要用于存放程序的代码，栈区主要用于存放局部变量、内部变量等中间性变量，堆区主要用来存放对象。

　　C/C++中的对象内存管理是通过语句new()/delete()或malloc()/free()进行申请和释放的。用new()或malloc()申请内存后，若不使用delete()或free()进行释放，则所申请的内存一直被占用，即使不使用也不能自动释放，必须人为释放，导致编程工作很繁琐。

　　Java中的对象内存管理则改进了对内存的释放过程，使用new()或其他方法申请的内存在不使用时，可以自动进行垃圾处理，释放内存，从而节省内存，使内存的使用更加高效、合理。

　　Java中可以通过三种方法来销毁对象实现内存释放，这三种方法被称为Java销毁对象的三把利剑：垃圾回收器;finalize方法;利用System.gc方法强制启动垃圾回收器。

　　垃圾回收是一种动态存储管理技术，它自动地释放不再被程序引用的对象，按照特定的垃圾收集算法实现资源自动回收的功能系统，会自动进行GC策略。

　　2 GC概述

　　Java垃圾处理主要是针对堆的管理，对堆中不使用的空间进行回收处理。判断一个对象的内存空间是否无用的标准是：如果该对象不能再被程序中任何一个“活动的部分”所引用，此时该对象的内存空间已经无用。所谓“活动的部分”，是指程序中某部分参与程序的调用，正在执行过程中，尚未执行完毕。

　　具体以下两例予以说明：

　　实例1：

　　int [][]matrix=new int [2][3];

　　matrix=null;

　　此例中，第一句是用new语句在堆中为数组申请了一个空间，然后用matrix来引用此空间的对象(这里数组可以理解为对象)，此时这个内存空间就是有用的。第二句是给matrix赋空值，matrix则不再引用此数组。此时，这个空间就是无用的。

　　实例2：

　　int [][] m1=new int[2][3];

　　int [][] m2=new int[2][3];

　　m1=m2;

　　此例中，第一句是用new语句在堆中为数组申请了一个空间，用m1引用这个数组。第二句是用new语句在堆中为数组申请了一个空间，用m2引用这个数组。第三句是改变引用对象，把m2的引用赋给m1，则此时m1也引用m2引用的对象数组，因此，m1原来引用的数组无人引用，成为垃圾。[!--empirenews.page--]3 传统收集器简介

　　Java依托于垃圾收集GC机制，可以自动回收垃圾即释放堆空间，让其他对象可以使用此部分空间。而采用了某种 GC 算法的收集器(Collector)称之为某某垃圾收集器(Garbage Collector)。目前 Java中采用的垃圾收集器一般包括：引用计数法(Reference Counting Collector)、 Tracing算法(Tracing Collector)、Compacting算法(Compacting Collector)、Coping算法(Coping Collector)、Generation算法(Generational Collector)、Adaptive算法(Adaptive Collector)。

　　3.1 引用计数法

　　引用计数法是唯一没有使用根集的垃圾回收的方法，该算法使用引用计数器来区分存活对象和不再使用的对象。一般来说，堆中的每个对象对应一个引用计数器。当每一次创建一个对象并赋给一个变量时，引用计数器置为1。当对象被赋给任意变量时，引用计数器每次加1，当对象出了作用域后(该对象丢弃不再使用)，引用计数器减1，一旦引用计数器为0，对象就满足了垃圾收集的条件。

　　基于引用计数器的垃圾收集器运行较快，不会长时间中断程序执行，必须适宜地实时运行的程序。但引用计数器增加了程序执行的开销，因为每次对象赋给新的变量，计数器加1，而每次现有对象出了作用域，计数器减1。

　　3.2 Tracing算法

　　Tracing算法是为了解决引用计数法的问题而提出，它使用了根集的概念。基于Tracing算法的垃圾收集器从根集开始扫描，识别出哪些对象可达，哪些对象不可达，并用某种方式标记可达对象，例如对每个可达对象设置一个或多个位。在扫描识别过程中，基于Tracing算法的垃圾收集也称为标记和清除(mark-and-sweep)垃圾收集器。

　　3.3 Compacting算法

　　为了解决堆碎片问题，基于tracing的垃圾回收吸收了Compacting算法的思想，在清除的过程中，算法将所有对象移到堆的一端，堆的另一端就变成了一个相邻的空闲内存区，收集器会对它移动的所有对象的所有引用进行更新，使得这些引用在新的位置能识别原来 的对象。在基于Compacting算法的收集器的实现中，一般增加句柄和句柄表。

　　3.4 Coping算法

　　Coping算法的提出是为了克服句柄的开销和解决堆碎片的垃圾回收。它开始时把堆分成一个对象面和多个空闲面， 程序从对象面为对象分配空间，当对象满了，基于Coping算法的垃圾收集就从根集中扫描活动对象，并将每个活动对象复制到空闲面(使得活动对象所占的内存之间没有空闲洞)，这样空闲面变成了对象面，原来的对象面变成了空闲面，程序会在新的对象面中分配内存。

　　一种典型的基于Coping算法的垃圾回收是stop-and-copy算法，它将堆分成对象面和空闲区域面，在对象面与空闲区域面的切换过程中，程序暂停执行。

　　3.5 Generation算法

　　stop-and-copy垃圾收集器的一个缺陷是收集器必须复制所有的活动对象，这增加了程序等待时间，这是Coping算法低效的原因。在程序设计中有这样的规律：多数对象存在的时间比较短，少数的存在时间比较长。因此，Generation算法将堆分成两个或多个，每个子堆作为对象的一代(Generation)。由于多数对象存在的时间比较短，随着程序丢弃不使用的对象，垃圾收集器将从最年轻的子堆中收集这些对象。在分代式的垃圾收集器运行后，上次运行存活下来的对象移到下一最高代的子堆中，由于老一代的子堆不会经常被回收，因而节省了时间。

　　3.6 Adaptive算法

　　在特定的情况下，一些垃圾收集算法会优于其他算法。基于Adaptive算法的垃圾收集器就是监控当前堆的使用情况，并将选择适当算法的垃圾收集器。

　　4 GC新算法概述

　　基于上述对几种收集器算法优缺点的对比分析，提出一种既可以满足程序对实时性的要求，同时也能避免内存泄漏的较完全的垃圾处理算法。

　　4.1算法描述

　　4.1.1内存划分

　　(1)把一个堆内存划分成两大块，一块是活跃区,占堆大小的2/3，活跃区划分成大小相同的8个块，并且为每个块设置一个计数器int cnt[x](x取1~8)，用来记录每块内存中动态分配的被引用对象总数。另一块是保留区,占堆大小的1/3，设置两个常数min和max，分别用来表示保留区的初始大小和最大可增加到的大小。(min的值小于堆大小的1/3，max的值可以自行设置但最大值不超过堆大小的1/3)。

　　(2)为堆中的每个对象设置一个标记位(标记位放在一个专用数组cnt[x](x取1~8)中)以表示其是否被引用，在对象被引用时计数器就开始动态地统计计数，记录本块中被引用的对象个数。

　　(3)通过比较计数器值的大小来判断应该扫描哪个块，而不是利用搜索所有对象的方法。具体结构如图1。