引子 从修真故事说起

上文大概介绍了垃圾回收的机制和标记清除法的核心思路， 接下来准备深入介绍下v8引擎里的垃圾回收算法。 既然是算法类的介绍，那自然是比较枯燥的，如果想完全弄懂，可以收藏下来，多看几遍（!·_·!）。

为了缓解一下讲解的枯燥，我觉得可以先从一个比较有意思的话题来引入。 相信大家都看过一些修真玄幻的小说， 渡劫和飞升就是里面常见的桥段，现在来给大家讲个故事：

初始大陆上有很多普通的修真者在修仙，随着时间推移，人数越来越多，最终到达了这个大陆的承受极限，此时天道必然要出手掌握平衡， 从中选拔留下一下能通过考验的优秀之人，清除掉剩下的修为低下之人，从而腾出大陆空间； 天道选拔的方式是：

• 将这些人挪移到渡劫空间里， 然后开始一场小天劫，等到小天劫结束后，再把活下来的人送回大陆空间，没有渡过的人就会被清除，身死道消；
• 循环往复，只要每次人数达到大陆空间上限，都会进行一次小天劫，

那么这之中就会有度过数次天劫的佼佼者， 天道会奖励他飞升到更高级、更广阔的远古大陆去，踏上更高一级的修炼路程，但是我们知道，修仙之路是逆天之路，更高级的地方自然也有更高级的劫数，远古大陆虽然更加辽阔，远胜于初始大陆，但是每隔一定的时间，也会触发一次更大级别的大天劫， 清理这个大陆上的修真者。

大部分的修真者生命是短暂的，熬不过一两次小天劫，只有少数的修真者能够脱颖而出，飞升到远古大陆。

故事暂时就讲到这里，接下来就是正题。

堆结构的划分

在聊垃圾回收之前，要先了解下v8引擎对于堆结构的划分：

1. 新空间(New-space)：大多数对象都分配在这里。 新空间很小，并且被设计为可以非常快速地进行垃圾回收，而与其他空间无关。其实这个新生空间对应的，就是前文的初始大陆
2. 旧指针空间（Old-pointer-space）：包含大多数对象，这些对象可能具有指向其他对象的指针。 在新空间中生存了一段时间后，大多数对象都移到了这里。（特例也可以先不管）
3. 旧数据空间（Old-data-space）：包含仅包含原始数据的对象（没有指向其他对象的指针）。 在新空间中存活了一段时间后，字符串，装箱的数字和未装箱的双精度数组会移到此处。旧指针空间和旧数据空间合起来就称为旧空间，就对应前文的远古大陆。
4. 大对象空间：此空间包含的对象大于其他空间的大小限制。 大对象永远不会被垃圾收集器移动。（可以先不管）
5. 代码空间：此处分配了包含JIT指令的代码对象。 这是唯一具有可执行内存的空间（尽管可以在大对象空间中分配代码，并且这些代码也是可执行的。（可以先不管）

介绍到这里，相信有些同学已经可以对应出一部分内容了，接着往下看（主要先记住前面3个空间就好，后面会一直用到）：

分代回收机制(Generational collection)

在大部分小说设定里，普通修真者的生命总是短暂的，能脱颖而出的万中无一。 在大部分程序里，对象数据的生命也是短暂的，只有少部分数据对象会长期存活。所以根据这种情况，v8引擎设计了分代回收的方式 -- 也就是前面提到的：天劫分一大一小两类，小天劫发生频繁，清扫新生和普通的修真者，只在初始大陆发生；大天劫间隔更久，清理远古大陆的修真者，他们分别发生在不同的空间，共同完成垃圾回收任务。

整体配合机制如下：

1. 在新空间分配新对象，直到空间充满，就触发小型回收机制；
2. 在小型回收机制中存活下2次的对象，就会被移动到旧空间去（根据数据特点分配到旧指针空间或者旧数据空间）；
3. 旧数据空间内存达到一定值的时候（这个阈值具体的参数先不用关注），触发大型回收机制（major garbage collection）；

（可以再去回头读读前面的故事 是不是基本全对上了！）

接下来我们来分别介绍这两种机制。

小型回收机制 scavenge

小型回收机制，官方名称是scavenge， 它发生概率频繁，所以要求速度要比较快。基本算法思路源于著名的Cheney算法，思路如下:

1. 把新空间(new-space)均分为两部分，命名为from空间和to空间；（这两个空间不会同时使用）
2. 前面说的新对象的分配 是在to空间进行的，直到填满to空间为止；
3. 此时交换from空间和to空间，也就是把to空间的所有对象都移动到from空间，这一步执行完后，to空间变成空的，from是满的；
4. 在from空间，从root开始寻找所有可访问对象（这是上一篇的内容了，忘记了可以去回顾一下），然后把这些对象都移动到to空间或者old空间（某些已经挨过两次的就应该飞升了），这一步其实v8引擎还会顺便做一下压实（compacted）,也就是把存活的对象位置稍微集中一下，增加一下缓存的局部性，保持分配快速而简单；
5. 清空from空间（筛选剩下的都是可回收的了）；

第一次接触这个算法的读者可能稍微有点绕，也会疑惑为什么不直接在to空间满了的时候就直接清理垃圾，保留live对象(也就是可访问对象)，反而要移来移去的；其实多看两遍就很好理解了，这样设计的好处在于to空间永远作为实际的内存分配空间，from充当的只是一个临时容器，也就是渡劫的空间，两者不需要同时使用，这样非常清晰。官方还贴了一份伪代码:

def scavenge():
  swap(fromSpace, toSpace)
  allocationPtr = toSpace.bottom
  scanPtr = toSpace.bottom
  for i = 0..len(roots):
    root = roots[i]
    if inFromSpace(root):
      rootCopy = copyObject(&allocationPtr, root)
      setForwardingAddress(root, rootCopy)
      roots[i] = rootCopy
  while scanPtr < allocationPtr:
    obj = object at scanPtr
    scanPtr += size(obj)
    n = sizeInWords(obj)
    for i = 0..n:
      if isPointer(obj[i]) and not inOldSpace(obj[i]):
        fromNeighbor = obj[i]
        if hasForwardingAddress(fromNeighbor):
          toNeighbor = getForwardingAddress(fromNeighbor)
        else:
          toNeighbor = copyObject(&allocationPtr, fromNeighbor)
          setForwardingAddress(fromNeighbor, toNeighbor)
        obj[i] = toNeighbor
def copyObject(*allocationPtr, object):
  copy = *allocationPtr
  *allocationPtr += size(object)
  memcpy(copy, object, size(object))
  return copy

代码自然看起来枯燥一些，适合有兴趣的读者后面慢慢研究，第一遍阅读完全可以略过，因为思路都已经讲完了，缺的只是一些具体的实现。

这里有个小细节，我们刚刚说到，回收的起始点是root对象，也就是全局对象以及所有它可以访问到的对象（包括闭包等）。那么如果某个对象只是被已经飞升到旧空间的数据对象引用了那么办呢？ 按照我们这种清理方式，如果我们不把旧空间扫描一遍来排查这样的特殊情况，就会把这个对象给误清理掉；如果我们真的这么做，那成本就抬高了,因为我们说过小型清理的发生频率非常高，所以不可能每次都还去扫描旧空间。

所以，为了解决这个问题，v8引擎在内存里维护了一个缓冲区，每当新(new-space)空间的对象被旧(old-space)空间的对象引用时， 这个旧空间对象的key将会被记录下来，例如:

var user1 = {name: 'leo'};
// ...这里省略一些代码， 假定经历了一段时间并且user1被移动到old空间之后
use1.friend = {name: 'john'};

这个例子中，我们假设use1经过一段时间后进入了旧空间，然后{name: 'john'}被新分配到新空间，并且只有user1保留了对它的引用，此时这个key，也就是friend的内存位置会被记录到缓冲区里，后面会专门检测这种情况，防止误杀。
这个虽然需要额外花费一些代价，但是是为了达到回收效果必须要付出的成本，而且实际这种情景的频率并没有想象的高。

大型回收机制

小型回收机制Scavenge比较适合小区域的清理，因为它需要交换内存空间，有比较多内存开销，因为新空间比较小，所以这样做是没问题的， 对于要大的多的旧空间，就要用大型回收机制。

大型回收机制指的就是我们前文说的标记-清除法，实际上包含分成标记-清除和标记-压实（压实的概念前面也说过了）两种。他们都是分2个阶段来运行的：

• 标记阶段：本质上就是一场深度优先搜索：有三种颜色的标记（白色-初始状态，黑色-已检查状态；灰色-待检查状态）；

  1. 首先将所有的对象设置为白色，然后从root对象出发，将所有可以访问的对象标记为灰色。并用一个数组缓存起来；
  2. 然后遍历该数组，每次都把要遍历的对象涂成黑色并移出，并且把他的相邻节点都涂成灰色，并放入队列，直到队列为空
  3. 继续检查是否有灰色对象，如果有继续放入队列然后循环, 直到所有的可访问对象都变成黑色。

这一段看起来虽然有点绕，但是实质上就是深度遍历有向图，比较基础，所以就不画流程图了。 经过标记以后，所有的对象就只剩下黑色和白色了，其中白色的就是可清理垃圾对象。

• 清除（或压实）阶段：清除算法比较简单，根据上一步的查找结果，把对应白色标记对象内存地址转为自由空间； 压实算法相对复杂一些，核心的思路是把对象从比较分散的内存地址，集体迁移到其他某一块连续的内存地址里面，一般是另外选取一个连续内存块，然后把对象复制过去，并且在源对象上留下一个转发地址，在迁移过程中，记录下相关的指针位置，在完成整个迁移之后，更新指针指向新位置， 如果遇到某一块内存地址由于太多对象都要迁移过去，导致无法全部迁移，那么会等到下一个大回收周期再继续迁移。

好了 到这里，核心内容基本就介绍完了，可以稍作休息。

v8引擎的优化机制-增量标记和延迟清除

遇到大量的实时数据处理时，标记清除（或压实）法会很耗时，所以Google提出了两项改进方案：增量标记和延迟清除。

增量标记：

这个其实蛮好理解的，因为前文讲到的标记清除算法可能一次做完需要很长的时间，这个期间是需要暂停程序的，所以v8允许设定一个阈值，例如每次标记一定数量（比如100个）的对象，就先回去执行程序，然后再回来继续标记，也就是在程序运行过程穿插垃圾回收，从而降低最大暂停时间。

但是这个方法有个问题： 假如我第一次已经把一些对象标记过了，但是返回垃圾回收过程时，有些对象被修改了！

例如前面标记为黑色的对象，在返回执行程序过程，增加了一个指向已经被标记为白色对象的指针，这就会导致直接继续执行标记会误杀这个白色对象（因为后来它实际上变成可访问的了），怎么办呢？

很简单，还记不记得小回收阶段，v8引擎在内存里维护了一个缓冲区，解决new空间的对象被old空间的对象引用的方法？ 同样的，他也会记录这种从黑色对象到白色对象的指针，并且之后把这样的黑色对象再变成灰色，重新检查，这样问题就解决了。

延迟清除：

这个也很简单，在标记之后，引擎清楚直到哪些是可以清除的对象，但是并不代表需要同时清除掉这些垃圾，所以引擎选择按需清理，优先从需要的页面开始，逐步清理所有的页面垃圾，然后就算就完成了一整个垃圾回收周期。

本文在前一节的基础上，深入分析了v8引擎的垃圾回收机制，

• 从大的方面来说，分成小回收周期和大的回收周期
• 小回收周期发生在新空间，频率高，时间短速度快，运用chenny算法
• 大回收周期发生在旧空间，频率低，速度慢，用深度优先遍历和三色标记法（黑白灰）
• 优化方式主要是增量标记和延迟清理，核心思路是碎片化标记阶段和优先按需清理空间

好了，关于垃圾回收的内容，大概就说到这里， 本文相对前一篇文章稍微枯燥一些，而且没有画图来说明过程（问就是懒得画-_-），但是多看几遍还是挺好理解的，而且已经去掉了关于内存位图之类更底层的东西方便理解核心思路，想钻研更底层内容的同学可以看后面详细的参考文章。

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http://jayconrod.com/posts/55/a-tour-of-v8-garbage-collection