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33 | 垃圾收集:能否不停下整个世界?
对于内存的管理,我们已经了解了栈和栈桢,在编译器和操作系统的配合下,栈里的内存可以实现自动管理。
不过,如果你熟悉C和C++,那么肯定熟悉在堆中申请内存,也知道要小心维护所申请的内存,否则很容易引起内存泄漏或奇怪的Bug。
其实,现代计算机语言大多数都带有自动内存管理功能,**也就是垃圾收集(GC)。**程序可以使用堆中的内存,但我们没必要手工去释放。垃圾收集器可以知道哪些内存是垃圾,然后归还给操作系统。
那么这里会有几个问题,也是本节课关注的重点:
- 自动内存管理有哪些不同的策略?这些策略各自有什么优缺点?
- 为什么垃圾收集会造成系统停顿?工程师们又为什么特别在意这一点?
相信学完这节课之后,你对垃圾收集的机制理解得会更加深刻,从而在使用Java、Go等带有垃圾收集功能的语言时,可以更好地提升回收效率,减少停顿,提高程序的运行效率。
当然,想要达到这个目的,你首先需要了解什么是内存垃圾,如何发现哪些内存是没用的?
什么是内存垃圾
内存垃圾是一些保存在堆里的对象,但从程序里已经无法访问。
在堆中申请一块内存时(比如Java中的对象实例),我们会用一个变量指向这块内存。这个变量可能是:全局变量、常量、栈里的变量、寄存器里的变量。**我们把这些变量叫做GC根节点。**它指向的对象中,可能还包含指向其他对象的指针。
但是,如果给变量赋予一个新的地址,或者当栈桢弹出,该栈桢的变量全部失效,这时,变量所指向的内存就无用了(如图中的灰色块)。
另外,如果A对象有一个成员变量指向C对象,那么如果A不可达,C也会不可达,也就失效了。但D对象除了被A引用,还被B引用,仍然是可达的。
所以,所有可达的内存就不是垃圾,而计算可达性,重点在于知道哪些是根节点。在一个活动记录(栈桢)里,有些位置放的是指向堆中内存的指针,有的位置不是,比如,可能存放的是返回地址,或者是一个整数值。如果我们能够知道活动记录的布局,就可以找出所有的指针,然后就能计算寻找垃圾内存。
现在,你应该知道了内存垃圾的特点了,接下来,只要用算法找出哪些内存是不可达的,就能进行垃圾收集了。
标记和清除(Mark and Sweep)
标记和清除算法是最为经典的垃圾收集算法,它分为标记阶段和清除阶段。
**在标记阶段中,**GC跟踪所有可达的对象并做标记。每个对象上有一个标记位,一开始置为0,如果发现这个对象是可达的,就置为1。这个过程其实就是图的遍历算法,我们把这个算法细化一下,写成伪代码如下:
把所有的根节点加入todo列表
只要todo列表不为空,就循环处理:
从todo列表里移走一个变量v
如果v的标记为0,那么
把v的标记置为1
假设v1...vn是v中包含的指针
那么把v1...vn加入todo列表(去除重复成员)
下面的示例图中,x和y是GC根节点,标记完毕以后,A、C和D是可达的,B、E和F是可收集的(我用不同的颜色做了标注)。
**在清除阶段中,**GC遍历所有从堆里申请的对象,把标记为0的对象收回,把标记为1的内存重新置为0,等待下次垃圾收集再做标记。
这个算法虽然看上去简单清晰,但存在一个潜在的问题。
在标记阶段,也就是遍历图的时候,必须要有一个列表作为辅助的数据结构,来保存所有待检查的对象。但这个列表要多大,只有运行时才清楚,所以没有办法提前预留出一块内存,用于清除算法。而一旦开始垃圾收集,那说明系统的内存已经比较紧张了,所以剩下的内存是否够这个辅助的数据结构用,是不确定的。
可能你会说:那我可以改成递归算法,递归地查找下级节点并做标记。这是不行的,因为每次递归调用都会增加一个栈桢,来保存递归调用的参数等信息,内存消耗有可能更大。
不过,方法总比问题多,针对算法的内存占用问题,你可以用**指针逆转(pointer reversal)**来解决。**这个技术的思想是:**把算法所需要的辅助数据,记录在内存对象自身的存储空间。**具体做法是:**顺着指针方向从A到达B时,我们把从A到B的指针逆转过来,改成从B到A。把B以及B的子节点标记完以后,再顺着这个指针找到回去的路,回到A,然后再把指针逆转回来。
整个标记过程的直观示意图如下:
**关于这个技术,你需要注意其中一个技术细节:**内存对象中,可能没有空间来存一个指针信息。比如下图中,B对象原来就有一个变量,用来保存指向C的指针。现在用这个变量的位置保存逆转指针,来指向A就行了。但到C的时候,发现C没有空间来存逆转到B的指针。
**这时,借助寄存器就可以了。**在设置从B到A的指针之前,要把B和C的地址,临时保存在寄存器里,避免地址的丢失。进入C以后,如果C没有存指针的空间,就证明C是个叶子节点,这时,用寄存器里保存的地址返回给B就行了。
**采用标记和清除算法,**你会记住所有收集了的内存(通常是存在一个双向列表里),在下次申请内存的时候,可以从中寻找大小合适的内存块。**不过,这会导致一个问题:**随着我们多次申请和释放内存,内存会变得碎片化。所以,在申请内存的时候,要寻找合适的内存块,算法会有点儿复杂。而且就算你努力去寻找,当申请稍微大一点儿的内存时,也会失败。
为了避免内存碎片,你可以采用变化后的算法,**标记-整理算法:**在做完标记以后,做一下内存的整理,让存活的对象都移动到一边,消除掉内存碎片。
除此之外,停止和拷贝算法,也能够避免内存碎片化。
停止和拷贝(Stop and Copy)
采用这个算法后,内存被分成两块:
- 一块是旧空间,用于分配内存。
- 一块是新空间,用于垃圾收集。
停止和拷贝算法也可以叫做复制式收集(Coping Collection)。
你需要保持一个堆指针,指向自由空间开始的位置。申请内存时,把堆指针往右移动就行了,比标记-清除算法申请内存更简单。
**这里需要注意,**旧空间里有一些对象可能已经不可达了(图中的灰色块),但你不用管。当旧空间变满时,就把所有可达的对象,拷贝到新空间,并且把新旧空间互换。这时,新空间里所有对象整齐排列,没有内存碎片。
停止-拷贝算法被认为是最快的垃圾收集算法,有两点原因:
- 分配内存比较简单,只需要移动堆指针就可以了。
- 垃圾收集的代价也比较低,因为它只拷贝可达的对象。当垃圾对象所占比例较高的时候,这种算法的优势就更大。
不过,停止-拷贝算法还有缺陷:
- 有些语言不允许修改指针地址。
在拷贝内存之后,你需要修改所有指向这块内存的指针。像C、C++这样的语言,因为内存地址是对编程者可见的,所以没法采用停止和拷贝算法。
- 始终有一半内存是闲置的,所以内存利用率不高。
- 最后,它一次垃圾收集的工作量比较大,会导致系统停顿时间比较长,对于一些关键系统来说,这种较长时间的停顿是不可接受的。但这两个算法都是基础的算法,它们可以被组合进更复杂的算法中,比如分代和增量的算法中,就能避免这个问题。
引用计数(Reference Counting)
引用计数支持增量的垃圾收集,可以避免较长时间的停顿。
**它的原理是:**在每个对象中,保存引用本对象的指针数量,每次做赋值操作时,都要修改这个引用计数。如果x和y分别指向A和B,当执行“x=y”这样的赋值语句时,要把A的引用计数减少,把B的引用计数增加。如果某个对象的引用计数变成了0,那就可以把它收集掉。
所以,引用计数算法非常容易实现,只需要在赋值时修改引用计数就可以了。
不过,引用计数方法也有缺陷:
**首先,是不能收集循环引用的结构。**比如图中的A、B、C和D的引用计数都是1,但它们只是互相引用,没有其他变量指向它们。而循环引用在面向对象编程里很常见,比如一棵树的结构中,父节点保存了子节点的引用,子节点也保存了父节点的引用,这会让整棵树都没有办法被收集。
如果你有C++工作经验,应该思考过,怎么自动管理内存。**有一个思路是:**实现智能指针,对指针的引用做计数。这种思路也有循环引用的问题,所以要用其他算法辅助,来解决这个问题。
**其次,在每次赋值时,都要修改引用计数,开销大。**何况修改引用计数涉及写内存的操作,而写内存是比较慢的,会导致性能的降低。
其实,这三个算法都是比较单一的算法,实际上,它们可以作为更复杂、更实用算法的组成部分,比如分代收集算法。
分代收集(Generational Collection)
分代收集算法在商业级的产品里很普及,比如Java和Go语言的GC。
**它的核心思想是:**在程序中,往往新创建的对象会很快死去,比如,你在一个方法中,使用临时变量指向一些新创建的对象,这些对象大多数在退出方法时,就没用了。**根据这个原理,**垃圾收集器将注意力集中在比较“年轻”的数据上,因为它们成为垃圾的概率比较高。
我们把堆划分成若干“代”(Generation):G0是最新代,G1就要老一些。不过GC根节点的计算有一个小小的区别:在收集G0时,根节点除了全局变量、栈和寄存器中的变量外,还要包含老一代的对象中指向G0的指针(下图中橙色的线,都是指向G0中对象的)。
**所以,一个重要的问题是:**记住G1、G2…中的根节点。但如果每次都去搜一遍,相当于遍历所有世代,效率很低。所以,要采用效率高一点儿的算法,比如记忆表法。
**这个算法是指:**如果A对象的x属性被设置成了B对象,那么就要把A对象加入一个向量里(记忆表),记住这个对象曾经被更新过。在垃圾收集时,要扫描这张表,寻找指向G0的老对象。
因为这个算法要记的对象太多,记忆表会变得很大,不太划算。不过我们可以把内存划为2的k次方大小的一个个卡片,如果卡片上的对象被赋值,那么就把这张卡片标记一下,这叫做卡片标记法。
如果你熟悉操作系统,会马上发现,这种卡片和操作系统内存管理时的分页比较相似。所以你可以由操作系统帮忙记录哪页被写入数据了,这种方法叫做页标记法。
**解决了根节点的问题之后,我们就可以对G0进行收集了。**在G0被收集了多次以后,对G1、G2也可以进行收集。这里你需要注意,G0比较适合复制式收集算法,因为大部分对象会被收集掉,剩下来的不多;而老年代的对象生存周期比较长,拷贝的话代价太大,比较适合标记-清除算法,或者标记-整理算法。
Java的GC就采用了分代收集,现在,你再去看介绍Java垃圾收集的资料,会容易多了。
在带你了解了一些常见的垃圾收集算法之后,我想和你讨论一下:能否不停下整个世界?这个标题里的痛点问题。
增量收集和并发收集(Incremental Collection, Concurrent Collection)
垃圾收集算法在运行时,通常会把程序停下。因为在垃圾收集的过程中,如果程序继续运行,程序可能会出错。这种停下整个程序的现象,被形象地称作“停下整个世界(STW)”。
可是让程序停下来,会导致系统卡顿,用户的体验感会很不好。一些对实时性要求比较高的系统,根本不可能忍受这种停顿。
所以,在自动内存管理领域的一个研究的重点,就是如何缩短这种停顿时间。以Go语言为例,它的停顿时间从早期的几十毫秒,已经降低到了几毫秒。甚至有一些激进的算法,力图实现不用停顿。增量收集和并发收集算法,就是在这方面的有益探索。
增量收集可以每次只完成部分收集工作,没必要一次把活干完,从而减少停顿。
并发收集就是在不影响程序执行的情况下,并发地执行垃圾收集工作。
为了讨论增量和并发收集算法,**我们定义两个角色:**一个是收集器(Collector),负责垃圾收集;一个是变异器(Mutator),其实就是程序本身,它会造成可达对象的改变。
然后,用三色标记(tricolor marking)的方法,来表示算法中,不同的内存对象的处理阶段:
- 白色表示,算法还没有访问的对象。
- 灰色表示,这个节点已经被访问过,但子节点还没有被访问过。
- 黑色节点表示,这个节点已经访问过,子节点也已经被访问过了。
用三色标记法来分析的话,你会发现前面的算法有两个特点:
1.不会有黑色对象指向白色对象,因为黑色对象都已经被扫描完毕了。
2.每一个灰色对象都处于收集器的待处理工作区中,比如在标记-清除算法的todo列表中。
再进一步分析后,我们发现,只要保证这两个特点一直成立,那么收集器和变异器就可以一起工作,互不干扰,从而实现增量收集或并发收集。因为算法可以不断扫描灰色对象,加入到黑色区域。这样整个算法就可以增量式地运行下去。
**现在我们的重点,就变成了保证上面两个特点一直成立。**比如,如果变异器要在一个黑色对象a里存储一个指针b,把a涂成灰色,或者把b涂成灰色,都会保持上面两条的成立。或者当变异器要读取一个白色指针a的时候,就把它涂成灰色,这样的话也不会违背上面两条。
不同的算法会采取不同的策略,但无论采取哪种算法,收集器和变异器都是通过下面三种机制来协作:
-
读屏障(read barrier 或 load barrier)。在load指令(从内存到寄存器)之后立即执行的一小段代码,用于维护垃圾收集所需的数据。包括把内存对象涂成正确的颜色,并保证所有灰色对象都在算法的工作区里。
-
写屏障(write barrier 或 store barrier)。在store指令(从寄存器到内存)之前执行的一小段代码,也要为垃圾收集做点儿工作。
-
安全点(safepoint)。安全点是代码中的一些点,在这些点上,指针的值是可以安全地修改的。有时,你修改指针的值是有问题的,比如正在做一个大的数组的拷贝,拷到一半,你把数组的地址改了,这就有问题。所以安全点一般都在方法调用、循环跳转、异常跳转等地方。
**概要地总结一下:**要想实现增量或并发的垃圾收集,就要保证与垃圾收集有关数据的正确性,所以,需要读屏障、写屏障两个机制。另外,还要保证垃圾收集不会导致程序出错,所以需要安全点机制。
要实现这三个机制,需要编译器的帮助。
LLVM对垃圾收集的支持
总的来说,垃圾收集器是一门语言,运行期的一部分,不是编译器的职责。所以,LLVM并没有为我们提供垃圾收集器。但是,要想让垃圾收集器发挥功能,必须要编译器配合,LLVM能够支持:
- 在代码中创建安全点,只有在这些点上才可以执行GC。
- 计算栈图(Stack Map)。在安全点上,栈桢中的指针会被识别出来,作为GC根节点被GC所使用。
- 提供写屏障和读屏障的支持,用于支持增量和并发收集。
LLVM能为当前所有常见的GC算法提供支持,包括我们本讲提到的所有算法,你写GC的时候,一定要跟LLVM配合,才能让GC顺利发挥作用。
课程小结
垃圾收集是高级语言的重要特征,我们针对垃圾收集,探讨了它的原理和常见的算法,我希望你记住以下几点:
- 内存垃圾是从根节点不能到达的对象。
- 标记-清除算法中,你要记住不占额外的内存来做标记的技巧,也就是指针逆转。
- 停止-拷贝算法比较适合活对象比例比较低的情况,因为只需要拷贝少量对象。
- 引用计数的方法比较简单,但不能处理循环引用的情况,所以可以考虑跟其他算法配合。
- 分代收集算法非常有效,关键在于计算老一代中的根节点。
- 增量收集和并发收集是当前的前沿,因为它能解决垃圾收集中最大的痛点,时延问题
- LLVM给垃圾收集提供安全点、栈图、读写屏障方面的支持,GC要跟编译器配合才能很好的工作。
总之,垃圾收集是一项很前沿的技术,如果你有兴趣在这方面做些工作,有一些开源的GC可以参考。不过,就算不从事GC的编写,仅仅了解原理,也会有助于你更好地使用自己的语言,比如把Java和Go语言做好调优。
一课一思
垃圾收集机制曾经给你造成了什么困惑吗?你是怎么解决的?学完本讲后,能否从原理的角度分析一下?欢迎在留言区分享你的观点。
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