32 | 运行时（二）：垃圾收集与语言的特性有关吗？

该思维导图由 AI 生成，仅供参考

垃圾收集算法是自动内存管理的核心，不同的算法有不同的特点。本文介绍了标记-清除、标记-整理、停止-拷贝、引用计数、分代收集、增量收集和并发收集等算法。其中，标记-清除算法从GC根节点出发，标记可达对象，清除垃圾；标记-整理算法在清除垃圾后整理内存，避免内存碎片；停止-拷贝算法将内存分为新旧空间，拷贝可达对象到新空间。Python采用引用计数算法，通过引用数判断对象是否为垃圾。文章还介绍了Python的内存管理特征和垃圾回收算法，以及其他语言和编译器采用引用计数的情况。编译器在配合引用计数算法时，需要生成相应的指令来做引用数的增减，并可以通过逃逸分析等优化算法提高程序性能。总体而言，本文涵盖了垃圾收集算法的核心原理和不同语言的应用情况，对于想要深入了解垃圾收集机制的读者具有很高的参考价值。 文章还介绍了其他语言如Java、JavaScript（V8）和Julia等的垃圾收集策略，它们通常采用分代收集的策略，针对新生代采用标记-清除或停止拷贝算法。相比引用计数算法，这些语言避免了引用计数的缺点，如增减引用计数所导致的计算量较大，在多线程情况下需要用到锁，以及可能导致内存碎片化和局部性差等问题。此外，文章还探讨了针对服务端程序开发的Java和Go语言在垃圾收集方面的需求，以及它们致力于减少垃圾收集导致的停顿时间的努力。最新的垃圾收集器已经使得垃圾收集导致的停顿降低到了几毫秒内。同时，文章解释了在垃圾收集时为何需要停下整个程序以及如何减少停顿时间的方法。 总的来说，本文深入探讨了垃圾收集算法的原理和不同语言的应用情况，对于想要了解垃圾收集机制的读者具有很高的参考价值。