深入理解 JVM 垃圾回收算法 - 复制算法

通常来说，在整个程序的运行过程中，垃圾回收只会占用很小一部分时间，赋值器的执行会占用更多的时间，因此，内存分配速度的快慢将直接决定整个程序的性能。很明显，前面提到的标记-清理算法并不是一个很好的范例，虽然它的算法简单且实现容易，但存在很严重的内存碎片化问题，会严重影响内存的分配速度。

标记-整理算法可以根除碎片问题，而且分配速度也很快，但在垃圾回收过程中会进行多次堆遍历，进而显著增加了回收时间。

本文将介绍第三种基本的垃圾回收算法：半区复制算法。回收器在整个过程中通过复制的方式来进行堆整理，从而提升内存分配速度，且回收过程中只需对存活对象便利一次，其最大的缺点是堆的可用空间降低了一半。

复制算法是一种典型的以空间换时间的算法。

实现原理

在复制算法中，回收器将堆空间划分为两个大小相等的半区 (semispace)，分别是 来源空间(fromspace) 和 目标空间(tospace) 。在进行垃圾回收时，回收器将存活对象从来源空间复制到目标空间，复制结束后，所有存活对象紧密排布在目标空间一端，最后将来源空间和目标空间互换。半区复制算法的概要如下图所示。

接下来看下代码如何实现？主要流程很简单，有一个 free 指针指向TOSPACE的起点，从根节点开始遍历，将根节点及其引用的子节点全部复制到TOSPACE，每复制一个对象，就把 free 指针向后移动相应大小的位置，最后交换FROMSPACE和TOSPACE，大致可用如下代码描述：

collect() {
// 变量前面加*表示指针
// free指向TOSPACE半区的起始位置
*free = *to_start;
for(root in Roots) {
copy(*free, root);
}
// 交换FROMSPACE和TOSPACE
swap(*from_start,*to_start);
}

核心函数 copy 的实现如下所示：

copy(*free,obj) {
// 检查obj是否已经复制完成
// 这里的tag仅是一个逻辑上的域
if(obj.tag != COPIED) {
// 将obj真正的复制到free指向的空间
copy_data(*free,obj);
// 给obj.tag贴上COPIED这个标签
// 即使有多个指向obj的指针，obj也不会被复制多次
obj.tag = COPIED;
// 复制完成后把对象的新地址存放在老对象的forwarding域中
obj.forwarding = *free;
// 按照obj的长度将free指针向前移动
*free += obj.size;

// 递归调用copy函数复制其关联的子对象
for(child ingetRefNode(obj.forwarding)){
*child = copy(*free,child);
}
}
returnobj.forwarding;
}

在这段代码中需要注意两个问题，其一是 tag=COPIED 只是一个逻辑上的概念，用来区分对象是否已经完成复制，以确保即使这个对象被多次引用，也仅会复制一次；另外一个问题则是 forwarding 域， forwarding指针 在前面已经多次提到过，主要是用来保存对象移动后的新地址，比如在标记整理算法中，对象移动后需要遍历更新对象的引用关系，就需要使用 forwarding指针 来查找其移动后的地址，而在复制算法中，其作用类似，如果遇到已复制完成的对象，直接通过forwarding域把对象的新地址返回即可。整个复制算法的基本致流程如下图所示。

接下来用一个详细的示例看看复制算法的大致流程。堆中对象的关系如下图所示，其中free指针指向TOSPACE的起点位置。

首先，从根节点出发，找到它直接引用的对象B和E，其中对象B首先被复制到TOSPACE。B被复制后的堆的关系如下图所示。

这里将B被复制后生成的对象成为B'，而原来的对象B中 tag 域已经打上复制完成的标签，而 forwarding指针 也存放着B'的地址。

对象B复制完成后，它引用的对象A还在FROMSPACE里，接下来就会把对象A复制到TOSPACE中。

接下来复制从根引用的对象E，以及其引用对象B，不过因为B已经复制完成，所以只需要把从E指向B的指针换成指向B'的指针即可。

最后只要把FROMSPACE和TOSPACE互换，GC就结束了。GC结束时堆的状态如下图所示。

在这儿，程序的搜索顺序是按B、A、E的顺序搜索对象的，即以深度优先算法来搜索的。

算法评价

复制算法主要有如下优势：

• 吞吐量高：整个GC算法只搜索并复制存活对象，尤其是堆越大，差距越明显，毕竟它消耗的时间只是与活动对象数量成正比。

• 可实现高速分配：由于GC完成后空闲空间是一个连续的内存块，在内存分配时，只要申请空间小于空闲内存块，只需要移动free指针即可。相较于标记-清理算法使用空闲链表的分配方式，复制算法明显快得多，毕竟要在空闲链表中找到合适大小的内存怎么都得遍历这个链表。

• 无碎片：没啥好说的。

• 与缓存兼容：可以回顾一下前面说的局部性原理，由于所有存活对象都紧密的排布在内存里，非常有利于CPU的高速缓存。

相较于前面的两种GC算法，其劣势主要有亮点：

• 堆空间利用率低：复制算法把堆一分为二，只有一半能被使用，内存利用率极低，这也是复制算法的最大缺陷。

• 递归调用函数：复制某个对象时要递归复制它引用的对象，相较于迭代算法，递归的效率更低，而且有栈空间溢出的风险。

Cheney 复制算法

Cheney算法是用来解决如何遍历引用关系图并将存活对象移动到TOSPACE的算法，它使用迭代算法来代替递归。

还是以一个简单的例子来看看Cheney算法的执行过程，首先还是初始状态，在前面的例子上做了一点改动，同时有两个指针指向TOSPACE的起点位置。

首先复制所有从根节点直接引用的对象，在这儿就是复制B和E。

这时，与根节点直接引用的对象都已经复制完毕，scan 仍然指向TOSPACE的起点，free 从起点向前移动了B和E个长度。

接下来，scan 和 free 继续向前移动，scan 的每次移动都意味着对已完成复制对象的搜索，而 free 的向前移动则意味着新的对象复制完成。

还是以例子来说，在B和E完成复制以后，接着开始复制与B关联的所有对象，这里是A和C。

在复制A和C时，free 向前移动，等A和C复制完成以后，scan向前移动B个长度到E。接着，继续扫描E引用的对象B，发现B已经完成复制，则 scan 向前移动E个长度，free 保持不动。由于对象A没有引用任何对象，还是 scan 向前移动A个长度，free 保持不动。

接下来，继续复制C的关联对象D，完成D的复制以后，发现 scan 和 free 相遇了，则结束复制。

最后仍然是FROMSPACE和TOSPACE互换，GC结束。

代码实现只需要在之前的代码上稍做修改，即可：

collect() {
// free指向TOSPACE半区的起始位置
*scan = *free = *to_start;
// 复制根节点直接引用的对象
for(root in Roots) {
copy(*free, root);
}
// scan开始向前移动
// 首先获取scan位置处对象所引用的对象
// 所有引用对象复制完成后，向前移动scan
while(*scan != *free) {
for(child ingetRefObject(scan)){
copy(*free, child);
}
*scan += scan.size;
}
swap(*from_start,*to_start);
}

而 copy 函数也不再包含递归调用，仅仅是完成复制功能：

copy(*free,obj) {
if(!is_pointer_to_heap(obj.forwarding,*to_start)) {
// 将obj真正的复制到free指向的空间
copy_data(*free,obj);
// 复制完成后把对象的新地址存放在老对象的forwarding域中
obj.forwarding = *free;
// 按照obj的长度将free指针向前移动
*free += obj.size;
}
returnobj.forwarding;
}

对于 is_pointer_to_heap(obj.forwarding,*to_start) ，如果 obj.forwarding 是指向TOSPACE的指针，则返回TRUE，否则返回FALSE。这里没有使用 tag 来区分对象是否已经完成复制，而是直接判断 obj.forwarding 指针，如果 obj.forwarding 不是指针或者没有指向TOSPACE，那么就认为它没有完成复制，否则就说明已经完成复制。

通过代码可以看出，Cheney算法采用的是广度优先算法。熟悉算法的同学可能知道，广度优先搜索算法是需要一个先进先出的队列来辅助的，但这儿并没有队列。实际上 scan 和 free 之间的堆变成了一个队列，scan左边是已经搜索完的对象，右边是待搜索对象。free 向前移动，队列就会追加对象，scan 向前移动，都会有对象被取出并进行搜索，这样一来，就满足了先入先出队列的条件。

下面是一个广度优先遍历算法的典型实现，大家可以用作对比，加深理解。

voidBFS(List<Node> roots){
// 已经被访问过的元素
List<Node> visited =newArrayList<Node>();
// 用队列存放依次要遍历的元素
Queue<GraphNode> queue =newLinkedList<GraphNode>();

for(node in roots) {
visited.add(node);
process(node);
queue.offer(node);
}

while(!queue.isEmpty()) {
Node currentNode = queue.poll();
if(!visited.contains(currNode)) {
visited.add(currentNode);
process(node);
for(child ingetChildren(node)){
queue.offer(node);
}
}
}
}

对比之前的算法，Cheney算法的优点是使用迭代算法代替递归，避免了栈的消耗和可能的栈溢出风险，特别是拿堆空间用作队列来实现广度优先遍历，非常巧妙。而缺点则是，相互引用的对象并不是相邻的，就没办法充分利用缓存。注意，这里不是说，Cheney算法无法兼容缓存，只是相较于前一种算法来说，没有那么好而已。

最后

复制算法还有挺多变种的，这里没办法一一列举，更多内容可以阅读参考资料中的两本书籍。

复制算法的最大缺陷就是堆空间利用率低，因此大多数场景下，都是与其他算法搭配使用；并且我们也不是真的会把堆空间一分为二，而是根据实际情况，合理的划分。就比如，可以把堆空间分成10份，拿出2份空间分别作为From空间和To空间，用来执行复制算法，而剩下的8分则搭配使用标记-清理算法。

是不是又想到了JVM的新生代和老年代的区域划分，嗯，原因就是我们所讲的内容。

深入理解JVM系列的第13篇，完整目录请移步： 深入理解JVM系列文章目录

封面图： Christopher Gower

参考资料

垃圾回收算法手册：自动内存管理的艺术

垃圾回收的算法与实现