Java JVM 3：垃圾收集算法 - 复制算法（伪代码实现与深入分析）

复制算法主要用于新生代中，例如作用于新生代的垃圾处理器：Serial，ParNew，Parallel Scavenge 垃圾收集器，主要因为新生代的对象的存活时间比较短，所以采用这个算法折衷起来是比较好的。

复制算法原理

主要把 内存等分成A，B两块，每次只使用其中的一块，那么，每次垃圾回收的时候，就把使用中的半块（例如A）的存活的对象移动到另外的半块中，然后，直接清除另外的半块（B块）。

这样马上就会有一个问题 ==》岂不是太浪费内存了？

对，等分会非常浪费，所以说现在 JVM 的新生代不是等分的，而是 8：1：1 的比例，每次使用 Eden 区域和其中 1 块 Survivor 区域，垃圾回收的时候，那么就把存活的对象全部移动到另外 1 块 Survivor 区域。

(Ps：如果另外一块 Survivor 区域不够怎么办。这里老年代会进行一个分配担保。（简单来说就是不够了对象直接进入老年代）)

那么，另外可以看出，一个优点就是实现简单，而且没有内存碎片的问题（之后提到的标记清除法（老年代主要的垃圾算法）就会有这个问题）

算法的伪代码实现

《深入理解 Java 虚拟机》这部分的内容没有涉及到代码，参考 《垃圾回收的算法与实现》一书，再深入理解一下这个算法：

copying(){
    $free = $to_start
    for(r : $roots){
        *r = copy(*r)
    }
    swap($from_start, $to_start)
}

首先可以得到所有的 GC roots 对象，也就是所有的根对象，然后对每一个根对象进行复制（此时的复制包括了该根对象的所有子对象）。

copy(obj){
    if(obj.tag != COPIED){
        copy_data($free,obj,obj,size)
        obj.tag = COPIED
        obj.forwarding = $free
        $free += obj.size
        for(child : children(obj.forwarding)){
            *child = copy(*child)
        }
    }
    return obj.forwarding
}

copy_data($free,obj,obj,size) 表示把对象复制到另外的一个区域。

这里如果深入思考的话可能会有个疑惑，就是 比如 A -> B （A引用B），假设 A，B移动到另外的区域后是 A’ 和 B’，怎么保证是 A’ -> B’（A’ 引用 B’） ，而不会混乱呢（比如 A’ -> B ）。

解决办法就是利用对象的一个属性 forwarding。这个属性就记录了 A移动到另外一个区域，变成 A’ 后的位置是什么，可以看到代码 obj.forwarding = $free。

这里再顺一遍上面的代码，假设只有 A -> B（A 引用 B，A是 GC roots）。那么：

调用 copying() 开始复制。
A 对象先复制。假设 A 复制到另外 1 块区域的地址是 A’，此时会记录下 A.forwarding = A’，此时要注意一点：A’ 引用的对象还是 B，因为 B’ 还没有呢。
然后复制 A 的子对象 B，同理。最后 B 对象返回 return obj.forwarding 也就是 B 的新地址 B’。
此时又回到 A 流程的 *child = copy(*child) ，那么 A’ -> B’ 就这样关联上了。
所以说，具体的整个复制流程就是这样子的。

优缺点分析

耗费的时间主要在哪里

复制的时候需要遍历 GC roots，找到所有的活动对象。
清除的时候需要遍历整个堆
这个其实还是比较高效的。

不会发生碎片化

不会发生碎片化意味着什么，意味着分配内存的时候不需要遍历空闲链表。对于某一块内存，系统怎么知道这个内存有多大，能不能分配给一个对象，其实是在空闲链表里有维护。那么，分配对象的时候就会遍历这个空闲链表，比如说，某某某某区域有一个内存，够大，可以分配，好，那么就用这个内存了。

缺点 - 浪费了一定的内存

缺点 - 递归调用

递归调用会有栈溢出风险。