内存整理原理研究

－－最近，装的用的东东多了，明显感觉内存告急。再一看，操作系统里没有提供内存整理或优化的工具！（不知道是偶孤陋寡闻还是真的没有，反正我是没有找到。）于是，自已琢磨开了这内存整理的原理，同时，参考了baidu学校的lib：），有以下一些成果，记录之。

　　 一、内存分配的方式

　　应该是主要方式吧。

　　大多数主流的语言或运行环境都支持三种最基本的内存分配方式，它们分别是：

1静态分配（ Static Allocation ）：静态变量和全局变量的分配形式。我们可以把静态分配的内存看成是家里的耐用家具。通常，它们无需释放和回收，因为没人会天天把大衣柜当作垃圾扔到窗外。

2自动分配（ Automatic Allocation ）：在栈中为局部变量分配内存的方法。栈中的内存可以随着代码块退出时的出栈操作被自动释放。这类似于到家中串门的访客，天色一晚就要各回各家，除了个别不识时务者以外，我们一般没必要把客人捆在垃圾袋里扫地出门。

3动态分配（ Dynamic Allocation ）：在堆中动态分配内存空间以存储数据的方式。堆中的内存块好像我们日常使用的餐巾纸，用过了就得扔到垃圾箱里，否则屋内就会满地狼藉。像我这样的懒人做梦都想有一台家用机器人跟在身边打扫卫生。在软件开发中，如果你懒得释放内存，那么你也需要一台类似的机器人——这其实就是一个由特定算法实现的垃圾收集器。

　　不难发现，垃圾收集算法就是在程序运行过程中收集并清理废旧“餐巾纸”的算法，它们的操作对象既不是静态变量，也不是局部变量，而是堆中所有已分配内存块。

　　 二、垃圾收集算法

1。引用计数算法。据考，历史上解决垃圾收集问题第一个想到的算法是引用计数算法。拿餐巾纸的例子来说，这种算法的原理大致可以描述为：

午餐时，为了把脑子里突然跳出来的设计灵感记下来，我从餐巾纸袋中抽出一张餐巾纸，打算在上面画出系统架构的蓝图。按照“餐巾纸使用规约之引用计数版”的要求，画图之前，我必须先在餐巾纸的一角写上计数值 1 ，以表示我在使用这张餐巾纸。这时，如果你也想看看我画的蓝图，那你就要把餐巾纸上的计数值加 1 ，将它改为 2 ，这表明目前有 2 个人在同时使用这张餐巾纸（当然，我是不会允许你用这张餐巾纸来擦鼻涕的）。你看完后，必须把计数值减 1 ，表明你对该餐巾纸的使用已经结束。同样，当我将餐巾纸上的内容全部誊写到笔记本上之后，我也会自觉地把餐巾纸上的计数值减 1 。此时，不出意外的话，这张餐巾纸上的计数值应当是 0 ，它会被垃圾收集器——假设那是一个专门负责打扫卫生的机器人——捡起来扔到垃圾箱里，因为垃圾收集器的惟一使命就是找到所有计数值为 0 的餐巾纸并清理它们。

　　引用计数算法的优点和缺陷同样明显。这一算法在执行垃圾收集任务时速度较快，但算法对程序中每一次内存分配和指针操作提出了额外的要求（增加或减少内存块的引用计数）。更重要的是，引用计数算法无法正确释放循环引用的内存块。仅使用引用计数算法还不足以解决垃圾收集中的所有问题。正因为如此，引用计数算法也常常被研究者们排除在狭义的垃圾收集算法之外。当然，作为一种最简单、最直观的解决方案，引用计数算法本身具有其不可替代的优越性。 1980 年代前后， D. P. Friedman ， D. S. Wise ， H. G. Baker 等人对引用计数算法进行了数次改进，这些改进使得引用计数算法及其变种（如延迟计数算法等）在简单的环境下，或是在一些综合了多种算法的现代垃圾收集系统中仍然可以一展身手。

2。标记－清除（ Mark-Sweep ）算法
第一种实用和完善的垃圾收集算法当属标记－清除算法。它是Lisp 语言发明者 J. McCarthy 等人在 1960 年提出的，并成功地应用于 Lisp 语言。如果仍以餐巾纸为例，标记－清除算法的执行过程是这样的：

午餐过程中，餐厅里的所有人都根据自己的需要取用餐巾纸。当垃圾收集机器人想收集废旧餐巾纸的时候，它会让所有用餐的人先停下来，然后，依次询问餐厅里的每一个人：“你正在用餐巾纸吗？你用的是哪一张餐巾纸？”机器人根据每个人的回答将人们正在使用的餐巾纸画上记号。询问过程结束后，机器人在餐厅里寻找所有散落在餐桌上且没有记号的餐巾纸（这些显然都是用过的废旧餐巾纸），把它们统统扔到垃圾箱里。

　　正如其名称所暗示的那样，标记－清除算法的执行过程分为“标记”和“清除”两大阶段。这种分步执行的思路奠定了现代垃圾收集算法的思想基础。与引用计数算法不同的是，标记－清除算法不需要运行环境监测每一次内存分配和指针操作，而只要在“标记”阶段中跟踪每一个指针变量的指向——用类似思路实现的垃圾收集器也常被后人统称为跟踪收集器（ Tracing Collector ）

　　最初版本的标记－清除算法在今天看来还存在效率不高（标记和清除是两个相当耗时的过程）等诸多缺陷，但是，几乎所有现代垃圾收集算法都是标记－清除思想的延续。

　　3。复制算法

　　为了解决标记－清除算法在垃圾收集效率方面的缺陷， M. L. Minsky 于 1963 年发表了著名的论文“一种使用双存储区的 Lisp 语言垃圾收集器（ A LISP Garbage Collector Algorithm Using Serial Secondary Storage ）”。 M. L. Minsky 在该论文中描述的算法被人们称为复制算法。

　　复制算法将堆空间一分为二，并使用简单的复制操作来完成垃圾收集工作，这个思路真可谓别出心裁－－创新是科技进步的灵魂，不是背江core的语录哦。仍借用餐巾纸的比喻，可以这样理解 M. L. Minsky 的复制算法：

餐厅被垃圾收集机器人分成南区和北区两个大小完全相同的部分。午餐时，所有人都先在南区用餐（因为空间有限，用餐人数自然也将减少一半），用餐时可以随意使用餐巾纸。当垃圾收集机器人认为有必要回收废旧餐巾纸时，它会要求所有用餐者以最快的速度从南区转移到北区，同时随身携带自己正在使用的餐巾纸。等所有人都转移到北区之后，垃圾收集机器人只要简单地把南区中所有散落的餐巾纸扔进垃圾箱就算完成任务了。下一次垃圾收集的工作过程也大致类似，惟一的不同只是人们的转移方向变成了从北区到南区。如此循环往复，每次垃圾收集都只需简单地转移（也就是复制）一次，垃圾收集速度无与伦比——当然，对于用餐者往返奔波于南北两区之间的辛劳，垃圾收集机器人是决不会流露出丝毫怜悯的。

　　M. L. Minsky 的发明绝对算得上一种奇思妙想。分区、复制的思路不仅大幅提高了垃圾收集的效率，而且也将原本繁纷复杂的内存分配算法变得前所未有地简明和扼要（既然每次内存回收都是对整个半区的回收，内存分配时也就不用考虑内存碎片等复杂情况，只要移动堆顶指针，按顺序分配内存就可以了），这简直是个奇迹！不过，任何奇迹的出现都有一定的代价，在垃圾收集技术中，复制算法提高效率的代价是人为地将可用内存缩小了一半。

　　无论优缺点如何，复制算法在实践中都获得了可以与标记－清除算法相比拟的成功。

　　至此，垃圾收集技术的三大传统算法——引用计数算法、标记－清除算法和复制算法——都已在 1960 年前后相继问世，三种算法各有所长，也都存在致命的缺陷。从 1960 年代后期开始，研究者的主要精力逐渐转向对这三种传统算法进行改进或整合，以扬长避短，适应程序设计语言和运行环境对垃圾收集的效率和实时性所提出的更高要求。

　　 三、长足进展

　　从 1970 年代开始，随着科学研究和应用实践的不断深入，人们逐渐意识到，一个理想的垃圾收集器不应在运行时导致应用程序的暂停，不应额外占用大量的内存空间和 CPU 资源，而三种传统的垃圾收集算法都无法满足这些要求。人们必须提出更新的算法或思路，以解决实践中碰到的诸多难题。当时，研究者的努力目标包括：

第一，提高垃圾收集的效率。

第二，减少垃圾收集时的内存占用。这一问题主要出现在复制算法中。尽管复制算法在效率上获得了质的突破，但牺牲一半内存空间的代价仍然是巨大的。

第三，寻找实时的垃圾收集算法。无论执行效率如何，三种传统的垃圾收集算法在执行垃圾收集任务时都必须打断程序的当前工作。这种因垃圾收集而造成的延时是许多程序，特别是执行关键任务的程序没有办法容忍的。如何对传统算法进行改进，以便实现一种在后台悄悄执行，不影响——或至少看上去不影响——当前进程的实时垃圾收集器，这显然是一件更具挑战性的工作。

　　　研究者们探寻未知领域的决心和研究工作的进展速度同样令人惊奇：在 1970 年代到 1980 年代的短短十几年中，一大批在实用系统中表现优异的新算法和新思路脱颖而出( 可惜让老外抢尽先机，独领风骚：（）。正是因为有了这些日趋成熟的垃圾收集算法，今天的程序工作者才能在 Java 或 .NET 提供的运行环境中随心所欲地分配内存块，而不必担心空间释放时的风险。

1。标记－整理（ Mark-Compact ）算法
标记－整理算法是标记－清除算法和复制算法的有机结合。把标记－清除算法在内存占用上的优点和复制算法在执行效率上的特长综合起来。不过，两种垃圾收集算法的整合并不像 1 加 1 等于 2 那样简单。 1970 年前后， G. L. Steele ， C. J. Cheney 和 D. S. Wise 等研究者陆续找到了正确的方向，标记－整理算法的轮廓也逐渐清晰了起来：

在我们熟悉的餐厅里，这一次，垃圾收集机器人不再把餐厅分成两个南北区域了。需要执行垃圾收集任务时，机器人先执行标记－清除算法的第一个步骤，为所有使用中的餐巾纸画好标记，然后，机器人命令所有就餐者带上有标记的餐巾纸向餐厅的南面集中，同时把没有标记的废旧餐巾纸扔向餐厅北面。这样一来，机器人只消站在餐厅北面，怀抱垃圾箱，迎接扑面而来的废旧餐巾纸就行了。

 

实验表明，标记－整理算法的总体执行效率高于标记－清除算法，又不像复制算法那样需要牺牲一半的存储空间，这显然是一种非常理想的结果。在许多现代的垃圾收集器中，人们都使用了标记－整理算法或其改进版本。

2。增量收集（ Incremental Collecting ）算法
对实时垃圾收集算法的研究直接导致了增量收集算法的诞生。

最初，人们关于实时垃圾收集的想法是这样的：为了进行实时的垃圾收集，可以设计一个多进程的运行环境，比如用一个进程执行垃圾收集工作，另一个进程执行程序代码。这样一来，垃圾收集工作看上去就仿佛是在后台悄悄完成的，不会打断程序代码的运行。

在收集餐巾纸的例子中，这一思路可以被理解为： 垃圾收集机器人在人们用餐的同时寻找废弃的餐巾纸并将它们扔到垃圾箱里。这个看似简单的思路会在设计和实现时碰上进程间冲突的难题。比如说，如果垃圾收集进程包括标记和清除两个工作阶段，那么，垃圾收集器在第一阶段中辛辛苦苦标记出的结果很可能被另一个进程中的内存操作代码修改得面目全非，以至于第二阶段的工作没有办法开展。

M. L. Minsky 和 D. E. Knuth 对实时垃圾收集过程中的技术难点进行了早期的研究， G. L. Steele 于 1975 年发表了题为“多进程整理的垃圾收集（ Multiprocessing compactifying garbage collection ）”的论文，描述了一种被后人称为“ Minsky-Knuth-Steele 算法”的实时垃圾收集算法。 E. W. Dijkstra ， L. Lamport ， R. R. Fenichel 和 J. C. Yochelson 等人也相继在此领域做出了各自的贡献。 1978 年， H. G. Baker 发表了“串行计算机上的实时表处理技术（ List Processing in Real Time on a Serial Computer ）”一文，系统阐述了多进程环境下用于垃圾收集的增量收集算法。

　　增量收集算法的基础仍是传统的标记－清除和复制算法。增量收集算法通过对进程间冲突的妥善处理，允许垃圾收集进程以分阶段的方式完成标记、清理或复制工作。

　　详细分析各种增量收集算法的内部机理是一件相当繁琐的事情－－有兴趣和需要的话可以在节假日里深耕，那一定也是很有趣的。

　　人们需要记住和感激的是， H. G. Baker 等人的努力已经将实时垃圾收集的梦想变成了现实，广大程序工作者再也不用为垃圾收集打断程序的运行而烦恼。同样，明天人们需要记住和感激的人和事也应该在今天诞生：）