.NET垃圾回收器(GC)原理浅析

 更新时间:2015年01月15日 08:57:50   投稿:junjie  
这篇文章主要介绍了.NET垃圾回收器(GC)原理浅析,本文先是讲解了一些基础知识如托管堆(Managed Heap)、CPU寄存器(CPU Register)、根(Roots)等,然后讲解了垃圾回收的基本原理、算法等,需要的朋友可以参考下

作为.NET进阶内容的一部分,垃圾回收器(简称GC)是必须了解的内容。本着“通俗易懂”的原则,本文将解释CLR中垃圾回收器的工作原理。

基础知识

托管堆(Managed Heap)

先来看MSDN的解释:初始化新进程时,运行时会为进程保留一个连续的地址空间区域。这个保留的地址空间被称为托管堆。

“托管堆也是堆”,为什么这样说呢?这么说是希望大家不要被“术语”迷惑,这个知识点的前提是“值类型和引用类型的区别”。这里假设读者已经知道“值类型存储在栈中,引用类型存储在堆中。(引用类型的引用存储在栈中)”这一重要概念。所以,根据这个理论,除值类型外,CLR要求所有资源都从托管堆分配。

托管堆维护着一个指针,这里命名为NextObjPtr,它指向下一个对象在堆中的分配位置。

CPU寄存器(CPU Register)

这个是计算机基础知识,这里复习一下,有助于对下面“根”概念的理解。

CPU寄存器是CPU自己的”临时存储器”,比内存的存取还快。按与CPU远近来分,离得最近的是寄存器,然后缓存(计算机一、二、三级缓存),最后内存。

根(Roots)

类中定义的任何静态字段,方法的参数,局部变量(仅限引用类型变量)等都是根,另外cpu寄存器中的对象指针也是根。根是CLR在堆之外可以找到的各种入口点。

对象可达与不可达(Objects reachable and unreachable)

如果一个根引用了堆中的一个对象,则该对象为“可达”,否则即是“不可达”。

垃圾回收的原因

从计算机组成的角度来讲,所有的程序都是要驻留在内存中运行的。而内存是一个限制因素(大小)。除此之外,托管堆也有大小限制。如果托管堆没有大小限制,那C#的执行速度要优于c了(托管堆的结构让它有比c运行时堆更快的对象分配速度)。因为地址空间和存储的限制因素,托管堆要通过垃圾回收机制,来维持它的正常运作,保证对象的分配,不会“内存溢出”。

垃圾回收的基本原理

回收分为两个阶段:  标记 –> 压缩

标记的过程,其实就是判断对象是否可达的过程。当所有的根都检查完毕后,堆中将包含可达(已标记)与不可达(未标记)对象。

标记完成后,进入压缩阶段。在这个阶段中,垃圾回收器线性的遍历堆,以寻找不可达对象的连续内存块。并把可达对象移动到这里以压缩堆。这个过程有点类似于磁盘空间的碎片整理。

如上图所示,绿色框表示可达对象,黄色框为不可达对象。不可达对象清除后,移动可达对象实现内存压缩(变得更紧凑)。

压缩之后,“指向这些对象的指针”的变量和CPU寄存器现在都会失效,垃圾回收器必须重新访问所有根,并修改它们来指向对象的新内存位置。这会造成显著的性能损失。这个损失也是托管堆的主要缺点。

基于以上特点,垃圾回收引发的回收算法也是一项研究课题。因为如果真等到托管堆满才开始执行垃圾回收,那就真的太“慢”了。

垃圾回收算法 – 分代(Generation)算法

代是CLR垃圾回收器采用的一种机制,它唯一的目的就是提升应用程序的性能。分代回收,速度显然快于回收整个堆。

CLR托管堆支持3代:第0代,第1代,第2代。第0代的空间约为256KB,第1代约为2M,第2代约为10M。新构造的对象会被分配到第0代。

如上图所示,当第0代的空间满时,垃圾回收器启动回收,不可达对象(上图C、E)会被回收,存活的对象被归为第1代。

当第0代空间已满,第1代也开始有很多不可达对象以至空间将满时,这时两代垃圾都将被回收。存活下来的对象(可达对象),第0代升为第1代,第1代升为第2代。

实际CLR的代回收机制更加“智能”,如果新创建的对象生存周期很短,第0代垃圾也会立刻被垃圾回收器回收(不用等空间分配满)。另外,如果回收了第0代,发现还有很多对象“可达”,

并没有释放多少内存,就会增大第0代的预算至512KB,回收效果就会转变为:垃圾回收的次数将减少,但每次都会回收大量的内存。如果还没有释放多少内存,垃圾回收器将执行

完全回收(3代),如果还是不够,则会抛出“内存溢出”异常。

也就是说,垃圾回收器会根据回收内存的大小,动态的调整每一代的分配空间预算!达到自动优化!

总结

垃圾回收背后有这样一个基本的观念:编程语言(大多数的)似乎总能访问无限的内存。而开发者可以一直分配、分配再分配——像魔法一样,取之不尽用之不竭。

.NET垃圾回收器的基本工作原理是:通过最基本的标记清除原理,清除不可达对象;再像磁盘碎片整理一样压缩、整理可用内存;最后通过分代算法实现性能最优化。

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