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V8 垃圾回收 |
2021-07-07 14:20:38 -0700 |
V8 |
V8 |
通常情况下，垃圾数据回收分为手动回收和自动回收两种策略。
如 C/C++ 就是使用手动回收策略，何时分配内存、何时销毁内存都是由代码控制的，你可以参考下面这段 C 代码：
//在堆中分配内存
char* p = (char*)malloc(2048); //在堆空间中分配2048字节的空间，并将分配后的引用地址保存到p中
//使用p指向的内存
{
//....
}
//使用结束后，销毁这段内存
free(p)；
p = NULL；从上面这段 C 代码可以看出来，要使用堆中的一块空间，我们需要先调用 mallco 函数分配内存，然后再使用；当不再需要这块数据的时候，就要手动调用 free 函数来释放内存。如果这段数据已经不再需要了，但是又没有主动调用 free 函数来销毁，那么这种情况就被称为内存泄漏。
另外一种使用的是自动垃圾回收的策略，如 JavaScript、Java、Python 等语言，产生的垃圾数据是由垃圾回收器来释放的，并不需要手动通过代码来释放。
对于 JavaScript 而言，也正是这个“自动”释放资源的特性带来了很多困惑，也让一些 JavaScript 开发者误以为可以不关心内存管理，这是一个很大的误解。
无论是使用什么语言，我们都会频繁地使用数据，这些数据会被存放到栈和堆中，通常的方式是在内存中创建一块空间，使用这块空间，在不需要的时候回收这块空间。比如下面这样一句代码：
window.test = new Object()
window.test.a = new Uint16Array(100)当 JavaScript 执行这段代码的时候，会先为 window 对象添加一个 test 属性，并在堆中创建了一个空对象，并将该对象的地址指向了 window.test 属性。随后又创建一个大小为 100 的数组，并将属性地址指向了 test.a 的属性值。此时的内存布局图如下所示：
我们可以看到，栈中保存了指向 window 对象的指针，通过栈中 window 的地址，我们可以到达 window 对象，通过 window 对象可以到达 test 对象，通过 test 对象还可以到达 a 对象。如果此时，我将另外一个对象赋给了 a 属性，代码如下所示：
window.test.a = new Object()那么此时的内存布局如下所示：我们可以看到，a 属性之前是指向堆中数组对象的，现在已经指向了另外一个空对象，那么此时堆中的数组对象就成为了垃圾数据，因为我们无法从一个根对象遍历到这个 Array 对象。
不过，你不用担心这个数组对象会一直占用内存空间，因为 V8 虚拟机中的垃圾回收器会帮你自动清理。
首先是调用栈中的数据，我们还是通过一段示例代码的执行流程来分析其回收机制，具体如下：
function foo(){
var a = 1
var b = {name:"极客邦"}
function showName(){
var c = 2
var d = {name:"极客时间"}
}
showName()
}
foo()当执行到第 6 行代码时，其调用栈和堆空间状态图如下所示：
从图中可以看出，原始类型的数据被分配到栈中，引用类型的数据会被分配到堆中。当 foo 函数执行结束之后，foo 函数的执行上下文会从堆中被销毁掉，那么它是怎么被销毁的呢？下面我们就来分析一下。
如果执行到 showName 函数时，那么 JavaScript 引擎会创建 showName 函数的执行上下文，并将 showName 函数的执行上下文压入到调用栈中，最终执行到 showName 函数时，其调用栈就如上图所示。与此同时，还有一个记录当前执行状态的指针（称为 ESP），指向调用栈中 showName 函数的执行上下文，表示当前正在执行 showName 函数。
接着，当 showName 函数执行完成之后，函数执行流程就进入了 foo 函数，那这时就需要销毁 showName 函数的执行上下文了。ESP 这时候就帮上忙了，JavaScript 会将 ESP 下移到 foo 函数的执行上下文，这个下移操作就是销毁 showName 函数执行上下文的过程。
ESP 指针向下移动怎么就能把 showName 的执行上下文销毁了呢？具体你可以看下面这张移动 ESP 前后的对比图：
从图中可以看出，当 showName 函数执行结束之后，ESP 向下移动到 foo 函数的执行上下文中，上面 showName 的执行上下文虽然保存在栈内存中，但是已经是无效内存了。比如当 foo 函数再次调用另外一个函数时，这块内容会被直接覆盖掉，用来存放另外一个函数的执行上下文。
所以说，当一个函数执行结束之后，JavaScript 引擎会通过向下移动 ESP 来销毁该函数保存在栈中的执行上下文。
当上面那段代码的 foo 函数执行结束之后，ESP 应该是指向全局执行上下文的，那这样的话，showName 函数和 foo 函数的执行上下文就处于无效状态了，不过保存在堆中的两个对象依然占用着空间，如下图所示：
从图中可以看出，1003 和 1050 这两块内存依然被占用。要回收堆中的垃圾数据，就需要用到 JavaScript 中的垃圾回收器了。
第一步，通过 GC Root 标记空间中活动对象和非活动对象。
目前 V8 采用的可访问性（reachability）算法来判断堆中的对象是否是活动对象。具体地讲，这个算法是将一些 GC Root 作为初始存活的对象的集合，从 GC Roots 对象出发，遍历 GC Root 中的所有对象：
-
通过 GC Root 遍历到的对象，我们就认为该对象是可访问的（reachable），那么必须保证这些对象应该在内存中保留，我们也称可访问的对象为活动对象；
-
通过 GC Roots 没有遍历到的对象，则是不可访问的（unreachable），那么这些不可访问的对象就可能被回收，我们称不可访问的对象为非活动对象。
在浏览器环境中，GC Root 有很多，通常包括了以下几种 (但是不止于这几种)：
- 全局的 window 对象（位于每个 iframe 中）；
- 文档 DOM 树，由可以通过遍历文档到达的所有原生 DOM 节点组成；
- 存放栈上变量。
第二步，回收非活动对象所占据的内存。其实就是在所有的标记完成之后，统一清理内存中所有被标记为可回收的对象。
第三步，做内存整理。一般来说，频繁回收对象后，内存中就会存在大量不连续空间，我们把这些不连续的内存空间称为内存碎片。当内存中出现了大量的内存碎片之后，如果需要分配较大的连续内存时，就有可能出现内存不足的情况，所以最后一步需要整理这些内存碎片。但这步其实是可选的，因为有的垃圾回收器不会产生内存碎片，比如副垃圾回收器。
目前 V8 采用了两个垃圾回收器，主垃圾回收器 -Major GC 和副垃圾回收器 -Minor GC (Scavenger)。V8 之所以使用了两个垃圾回收器，主要是受到了代际假说（The Generational Hypothesis的影响。
代际假说是垃圾回收领域中一个重要的术语，它有以下两个特点：
- 第一个是大部分对象都是“朝生夕死”的，也就是说大部分对象在内存中存活的时间很短，比如函数内部声明的变量，或者块级作用域中的变量，当函数或者代码块执行结束时，作用域中定义的变量就会被销毁。因此这一类对象一经分配内存，很快就变得不可访问；
- 第二个是不死的对象，会活得更久，比如全局的 window、DOM、Web API 等对象。
其实这两个特点不仅仅适用于 JavaScript，同样适用于大多数的编程语言，如 Java、Python 等。
V8 的垃圾回收策略，就是建立在该假说的基础之上的。接下来，我们来分析下 V8 是如何实现垃圾回收的。
如果我们只使用一个垃圾回收器，在优化大多数新对象的同时，就很难优化到那些老对象，因此你需要权衡各种场景，根据对象生存周期的不同，而使用不同的算法，以便达到最好的效果。
所以，在 V8 中，会把堆分为新生代和老生代两个区域，新生代中存放的是生存时间短的对象，老生代中存放生存时间久的对象。
新生代通常只支持 1～8M 的容量，而老生代支持的容量就大很多了。对于这两块区域，V8 分别使用两个不同的垃圾回收器，以便更高效地实施垃圾回收。
- 副垃圾回收器 -Minor GC (Scavenger)，主要负责新生代的垃圾回收。
- 主垃圾回收器 -Major GC，主要负责老生代的垃圾回收。
副垃圾回收器主要负责新生代的垃圾回收。通常情况下，大多数小的对象都会被分配到新生代，所以说这个区域虽然不大，但是垃圾回收还是比较频繁的。
新生代中的垃圾数据用 Scavenge 算法来处理。所谓 Scavenge 算法，是把新生代空间对半划分为两个区域，一半是对象区域 (from-space)，一半是空闲区域 (to-space)，如下图所示：
新加入的对象都会存放到对象区域，当对象区域快被写满时，就需要执行一次垃圾清理操作。
在垃圾回收过程中，首先要对对象区域中的垃圾做标记；标记完成之后，就进入垃圾清理阶段。副垃圾回收器会把这些存活的对象复制到空闲区域中，同时它还会把这些对象有序地排列起来，所以这个复制过程，也就相当于完成了内存整理操作，复制后空闲区域就没有内存碎片了。
完成复制后，对象区域与空闲区域进行角色翻转，也就是原来的对象区域变成空闲区域，原来的空闲区域变成了对象区域。这样就完成了垃圾对象的回收操作，同时，这种角色翻转的操作还能让新生代中的这两块区域无限重复使用下去。
不过，副垃圾回收器每次执行清理操作时，都需要将存活的对象从对象区域复制到空闲区域，复制操作需要时间成本，如果新生区空间设置得太大了，那么每次清理的时间就会过久，所以为了执行效率，一般新生区的空间会被设置得比较小。
也正是因为新生区的空间不大，所以很容易被存活的对象装满整个区域，副垃圾回收器一旦监控对象装满了，便执行垃圾回收。同时，副垃圾回收器还会采用对象晋升策略，也就是移动那些经过两次垃圾回收依然还存活的对象到老生代中。
主垃圾回收器主要负责老生代中的垃圾回收。除了新生代中晋升的对象，一些大的对象会直接被分配到老生代里。因此，老生代中的对象有两个特点：
- 一个是对象占用空间大；
- 另一个是对象存活时间长。
由于老生代的对象比较大，若要在老生代中使用 Scavenge 算法进行垃圾回收，复制这些大的对象将会花费比较多的时间，从而导致回收执行效率不高，同时还会浪费一半的空间。所以，主垃圾回收器是采用标记 - 清除（Mark-Sweep的算法进行垃圾回收的。
标记 - 清除算法是如何工作的呢？
首先是标记过程阶段。标记阶段就是从一组根元素开始，递归遍历这组根元素，在这个遍历过程中，能到达的元素称为活动对象，没有到达的元素就可以判断为垃圾数据。
接下来就是垃圾的清除过程。它和副垃圾回收器的垃圾清除过程完全不同，主垃圾回收器会直接将标记为垃圾的数据清理掉。
你可以理解这个过程是清除掉下图中红色标记数据的过程，你可参考下图大致理解下其清除过程：
对垃圾数据进行标记，然后清除，这就是标记 - 清除算法，不过对一块内存多次执行标记 - 清除算法后，会产生大量不连续的内存碎片。所以就会存在内存分配的问题
假设我们新建对象分配内存时需要大小为 size，由于空闲内存是间断的、不连续的，则需要对空闲内存列表进行一次单向遍历找出大于等于 size 的块才能为其分配（如下图）
那如何找到合适的块呢？我们可以采取下面三种分配策略
- First-fit，找到大于等于 size 的块立即返回
- Best-fit，遍历整个空闲列表，返回大于等于 size 的最小分块
- Worst-fit，遍历整个空闲列表，找到最大的分块，然后切成两部分，一部分 size 大小，并将该部分返回
这三种策略里面 Worst-fit 的空间利用率看起来是最合理，但实际上切分之后会造成更多的小块，形成内存碎片，所以不推荐使用，对于 First-fit 和 Best-fit 来说，考虑到分配的速度和效率 First-fit 是更为明智的选择
综上所述，标记清除算法或者说策略就有两个很明显的缺点
-
内存碎片化，空闲内存块是不连续的，容易出现很多空闲内存块，还可能会出现分配所需内存过大的对象时找不到合适的块
-
分配速度慢，因为即便是使用 First-fit 策略，其操作仍是一个 O(n) 的操作，最坏情况是每次都要遍历到最后，同时因为碎片化，大对象的分配效率会更慢
而碎片过多会导致大对象无法分配到足够的连续内存，于是又引入了另外一种算法——标记 - 整理（Mark-Compact）。
这个算法的标记过程仍然与标记 - 清除算法里的是一样的，先标记可回收对象，但后续步骤不是直接对可回收对象进行清理，而是让所有存活的对象都向一端移动，然后直接清理掉这一端之外的内存。你可以参考下图：
全停顿
三色标记法和写屏障
- 内存泄漏 (Memory leak)
- 内存膨胀 (Memory bloat)
- 频繁垃圾回收