Java垃圾回收新算法

　　Java依托于垃圾收集GC機(jī)制，可以自動回收垃圾即釋放堆空間，讓其他對象可以使用此部分空間。而采用了某種 GC 算法的收集器(Collector)稱之為某某垃圾收集器(Garbage Collector)。目前 Java中采用的垃圾收集器一般包括：引用計數(shù)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 引用計數(shù)法

　　引用計數(shù)法是唯一沒有使用根集的垃圾回收的方法，該算法使用引用計數(shù)器來區(qū)分存活對象和不再使用的對象。一般來說，堆中的每個對象對應(yīng)一個引用計數(shù)器。當(dāng)每一次創(chuàng)建一個對象并賦給一個變量時，引用計數(shù)器置為1。當(dāng)對象被賦給任意變量時，引用計數(shù)器每次加1，當(dāng)對象出了作用域后(該對象丟棄不再使用)，引用計數(shù)器減1，一旦引用計數(shù)器為0，對象就滿足了垃圾收集的條件。

　　基于引用計數(shù)器的垃圾收集器運(yùn)行較快，不會長時間中斷程序執(zhí)行，必須適宜地實時運(yùn)行的程序。但引用計數(shù)器增加了程序執(zhí)行的開銷，因為每次對象賦給新的變量，計數(shù)器加1，而每次現(xiàn)有對象出了作用域，計數(shù)器減1。

　　3.2 Tracing算法

　　Tracing算法是為了解決引用計數(shù)法的問題而提出，它使用了根集的概念?；赥racing算法的垃圾收集器從根集開始掃描，識別出哪些對象可達(dá)，哪些對象不可達(dá)，并用某種方式標(biāo)記可達(dá)對象，例如對每個可達(dá)對象設(shè)置一個或多個位。在掃描識別過程中，基于Tracing算法的垃圾收集也稱為標(biāo)記和清除(mark-and-sweep)垃圾收集器。

　　3.3 Compacting算法

　　為了解決堆碎片問題，基于tracing的垃圾回收吸收了Compacting算法的思想，在清除的過程中，算法將所有對象移到堆的一端，堆的另一端就變成了一個相鄰的空閑內(nèi)存區(qū)，收集器會對它移動的所有對象的所有引用進(jìn)行更新，使得這些引用在新的位置能識別原來 的對象。在基于Compacting算法的收集器的實現(xiàn)中，一般增加句柄和句柄表。

　　3.4 Coping算法

　　Coping算法的提出是為了克服句柄的開銷和解決堆碎片的垃圾回收。它開始時把堆分成一個對象面和多個空閑面， 程序從對象面為對象分配空間，當(dāng)對象滿了，基于Coping算法的垃圾收集就從根集中掃描活動對象，并將每個活動對象復(fù)制到空閑面(使得活動對象所占的內(nèi)存之間沒有空閑洞)，這樣空閑面變成了對象面，原來的對象面變成了空閑面，程序會在新的對象面中分配內(nèi)存。

　　一種典型的基于Coping算法的垃圾回收是stop-and-copy算法，它將堆分成對象面和空閑區(qū)域面，在對象面與空閑區(qū)域面的切換過程中，程序暫停執(zhí)行。

　　3.5 Generation算法

　　stop-and-copy垃圾收集器的一個缺陷是收集器必須復(fù)制所有的活動對象，這增加了程序等待時間，這是Coping算法低效的原因。在程序設(shè)計中有這樣的規(guī)律：多數(shù)對象存在的時間比較短，少數(shù)的存在時間比較長。因此，Generation算法將堆分成兩個或多個，每個子堆作為對象的一代(Generation)。由于多數(shù)對象存在的時間比較短，隨著程序丟棄不使用的對象，垃圾收集器將從最年輕的子堆中收集這些對象。在分代式的垃圾收集器運(yùn)行后，上次運(yùn)行存活下來的對象移到下一最高代的子堆中，由于老一代的子堆不會經(jīng)常被回收，因而節(jié)省了時間。

　　3.6 Adaptive算法

　　在特定的情況下，一些垃圾收集算法會優(yōu)于其他算法?；贏daptive算法的垃圾收集器就是監(jiān)控當(dāng)前堆的使用情況，并將選擇適當(dāng)算法的垃圾收集器。

　　4 GC新算法概述

　　基于上述對幾種收集器算法優(yōu)缺點的對比分析，提出一種既可以滿足程序?qū)崟r性的要求，同時也能避免內(nèi)存泄漏的較完全的垃圾處理算法。

　　4.1算法描述

　　4.1.1內(nèi)存劃分

　　(1)把一個堆內(nèi)存劃分成兩大塊，一塊是活躍區(qū),占堆大小的2/3，活躍區(qū)劃分成大小相同的8個塊，并且為每個塊設(shè)置一個計數(shù)器int cnt[x](x取1~8)，用來記錄每塊內(nèi)存中動態(tài)分配的被引用對象總數(shù)。另一塊是保留區(qū),占堆大小的1/3，設(shè)置兩個常數(shù)min和max，分別用來表示保留區(qū)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的值可以自行設(shè)置但最大值不超過堆大小的1/3)。

　　(2)為堆中的每個對象設(shè)置一個標(biāo)記位(標(biāo)記位放在一個專用數(shù)組cnt[x](x取1~8)中)以表示其是否被引用，在對象被引用時計數(shù)器就開始動態(tài)地統(tǒng)計計數(shù)，記錄本塊中被引用的對象個數(shù)。

　　(3)通過比較計數(shù)器值的大小來判斷應(yīng)該掃描哪個塊，而不是利用搜索所有對象的方法。具體結(jié)構(gòu)如圖1。

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