Java從誕生以來以其在網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用開發(fā)上獨特的魅力以及“一次開發(fā)，隨處運行”的可移植性引起了人們極大的興趣。Java與以往的高級語言如C/C++相比，在開發(fā)方面具有很大的優(yōu)勢，其中以對象內(nèi)存管理機制中的垃圾處理機制(GC)最為突出。

　　1 C/C++與Java對象內(nèi)存管理差別

　　C/C++將內(nèi)存劃分成四部分：數(shù)據(jù)區(qū)、代碼區(qū)、棧區(qū)、堆區(qū)。Java則把內(nèi)存劃分成三部分即代碼區(qū)、棧區(qū)、堆區(qū)，代碼區(qū)主要用于存放程序的代碼，棧區(qū)主要用于存放局部變量、內(nèi)部變量等中間性變量，堆區(qū)主要用來存放對象。

　　C/C++中的對象內(nèi)存管理是通過語句new()/delete()或malloc()/free()進行申請和釋放的。用new()或malloc()申請內(nèi)存后，若不使用delete()或free()進行釋放，則所申請的內(nèi)存一直被占用，即使不使用也不能自動釋放，必須人為釋放，導(dǎo)致編程工作很繁瑣。

　　Java中的對象內(nèi)存管理則改進了對內(nèi)存的釋放過程，使用new()或其他方法申請的內(nèi)存在不使用時，可以自動進行垃圾處理，釋放內(nèi)存，從而節(jié)省內(nèi)存，使內(nèi)存的使用更加高效、合理。

　　Java中可以通過三種方法來銷毀對象實現(xiàn)內(nèi)存釋放，這三種方法被稱為Java銷毀對象的三把利劍：垃圾回收器;finalize方法;利用System.gc方法強制啟動垃圾回收器。

　　垃圾回收是一種動態(tài)存儲管理技術(shù)，它自動地釋放不再被程序引用的對象，按照特定的垃圾收集算法實現(xiàn)資源自動回收的功能系統(tǒng)，會自動進行GC策略。

　　2 GC概述

　　Java垃圾處理主要是針對堆的管理，對堆中不使用的空間進行回收處理。判斷一個對象的內(nèi)存空間是否無用的標準是：如果該對象不能再被程序中任何一個“活動的部分”所引用，此時該對象的內(nèi)存空間已經(jīng)無用。所謂“活動的部分”，是指程序中某部分參與程序的調(diào)用，正在執(zhí)行過程中，尚未執(zhí)行完畢。

　　具體以下兩例予以說明：

　　實例1：

　　int [][]matrix=new int [2][3];

　　matrix=null;

　　此例中，第一句是用new語句在堆中為數(shù)組申請了一個空間，然后用matrix來引用此空間的對象(這里數(shù)組可以理解為對象)，此時這個內(nèi)存空間就是有用的。第二句是給matrix賦空值，matrix則不再引用此數(shù)組。此時，這個空間就是無用的。

　　實例2：

　　int [][] m1=new int[2][3];

　　int [][] m2=new int[2][3];

　　m1=m2;

　　此例中，第一句是用new語句在堆中為數(shù)組申請了一個空間，用m1引用這個數(shù)組。第二句是用new語句在堆中為數(shù)組申請了一個空間，用m2引用這個數(shù)組。第三句是改變引用對象，把m2的引用賦給m1，則此時m1也引用m2引用的對象數(shù)組，因此，m1原來引用的數(shù)組無人引用，成為垃圾。3 傳統(tǒng)收集器簡介

　　Java依托于垃圾收集GC機制，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。當對象被賦給任意變量時，引用計數(shù)器每次加1，當對象出了作用域后(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)器的垃圾收集器運行較快，不會長時間中斷程序執(zhí)行，必須適宜地實時運行的程序。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。基于Tracing算法的垃圾收集器從根集開始掃描，識別出哪些對象可達，哪些對象不可達，并用某種方式標記可達對象，例如對每個可達對象設(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行后，上次運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。基于Adaptive算法的垃圾收集器就是監(jiān)控當前堆的使用情況，并將選擇適當算法的垃圾收集器。

　　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)置一個標記位(標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。

4.1.2具體算法

 

　　(1)程序開始運行，對象動態(tài)地申請堆區(qū)，這時，每個塊的計數(shù)器啟動，根據(jù)引用對象的標記位情況來改變計數(shù)器的值，為1則計數(shù)器加1，8個計數(shù)器值放在數(shù)組里，并比較8個計數(shù)器值的大小，選取最大的計數(shù)器所在塊，進行掃描。

　　(2)掃描出的垃圾轉(zhuǎn)移到刪除區(qū)，等待被刪除。

　　(3)繼續(xù)比較計數(shù)器值,但已經(jīng)進行掃描的塊不參加此后的比較，待刪除的垃圾占的空間達到min值時，垃圾器開始對活躍區(qū)壓縮內(nèi)存碎片，并且在刪除區(qū)同時開始進行垃圾刪除申請。

　　(4)當刪除區(qū)的空間達到了max值時，刪除區(qū)的垃圾還沒有被刪除，這時停止活躍區(qū)的掃描，等待刪除區(qū)進行垃圾刪除。

　　4.2 實例分析

　　看下面一段程序：

　　int [][] m1=new int[2][3];

　　int [][] m2=new int[2][3];

　　m1=m2;

　　此例中，第一句是用new語句在堆中為數(shù)組申請了一個空間，然后用matrix引用此空間的對象(這里數(shù)組可以理解為對象)，此時這個內(nèi)存空間就是有用的。第二句是給matrix賦空值，matrix則不再引用此數(shù)組。此時，這個空間就是無用的。

　　對于原來的算法，m1引用的數(shù)組在堆中是隨機存放的，若要查找垃圾，則會遍歷整個堆內(nèi)存，先標記，然后再清理垃圾。設(shè)耗費時間為Ta。

　　m1引用的數(shù)組在堆中是隨機存放的，所以假設(shè)其放在活躍區(qū)中的cnt[x]區(qū)(x取值為0~7之一)，下面分兩種情況來考慮：

　　(1)最好的情況，m1原來引用的數(shù)組放在cnt1中為數(shù)組cnt[x]中最大的數(shù)，則查找到這個垃圾的時間為: T8+cnt[x]。

　　

　　由此可以節(jié)省7Ta/16的時間。此新算法可以大大減少垃圾處理所需的時間。

　　Java語言對垃圾的處理是利用Java的垃圾處理器自動進行的，JVM雖然沒有明確程序員必須了解垃圾處理器的過程和實質(zhì)，但是,一個優(yōu)秀的Java程序員應(yīng)該掌握和熟悉垃圾處理器的工作機制，充分利用好內(nèi)存空間，減少不必要的空間浪費，從而使程序更好地運行。