垃圾（Garbage）就是程序需要回收的对象，如果一个对象不在被直接或间接地引用，那么这个对象就成为了「垃圾」，它占用的内存需要及时地释放，否则就会引起「内存泄露」。有些语言需要程序员来手动释放内存（回收垃圾），有些语言有垃圾回收机制（GC）。本文就来讨论GC实现的三种基本方式。

其实这三种方式也可以大体归为两类：跟踪回收，引用计数。美国IBM的沃森研究中心David F.Bacon等人发布的「垃圾回收统一理论」一文阐述了一个理论：任何垃圾回收的思路，无非以上两种的组合，其中一种的改善和进步，必然伴随着另一种的改善和进步。

跟踪回收

跟踪回收的方式独立于程序，定期运行来检查垃圾，需要较长时间的中断。

标记清除

标记清除的方式需要对程序的对象进行两次扫描，第一次从根（Root）开始扫描，被根引用了的对象标记为不是垃圾，不是垃圾的对象引用的对象同样标记为不是垃圾，以此递归。所有不是垃圾的对象的引用都扫描完了之后。就进行第二次扫描，第一次扫描中没有得到标记的对象就是垃圾了，对此进行回收。

复制收集

复制收集的方式只需要对对象进行一次扫描。准备一个「新的空间」，从根开始，对对象进行扫，如果存在对这个对象的引用，就把它复制到「新空间中」。一次扫描结束之后，所有存在于「新空间」的对象就是所有的非垃圾对象。

这两种方式各有千秋，标记清除的方式节省内存但是两次扫描需要更多的时间，对于垃圾比例较小的情况占优势。复制收集更快速但是需要额外开辟一块用来复制的内存，对垃圾比例较大的情况占优势。特别的，复制收集有「局部性」的优点。

在复制收集的过程中，会按照对象被引用的顺序将对象复制到新空间中。于是，关系较近的对象被放在距离较近的内存空间的可能性会提高，这叫做局部性。局部性高的情况下，内存缓存会更有效地运作，程序的性能会提高。

对于标记清除，有一种标记-压缩算法的衍生算法：

对于压缩阶段，它的工作就是移动所有的可达对象到堆内存的同一个区域中，使他们紧凑的排列在一起，从而将所有非可达对象释放出来的空闲内存都集中在一起，通过这样的方式来达到减少内存碎片的目的。

引用计数

引用计数是指，针对每一个对象，保存一个对该对象的引用计数，该对象的引用增加，则相应的引用计数增加。如果对象的引用计数为零，则回收该对象。

优点：引用计数最大的优点就是容易实现，C++程序员应该都实现过类似的机制。二是成本小，基本上引用计数为0的时候垃圾会被立即回收，而其他方法难以预测对象的生命周期，垃圾存在的时间都会比这个方法高。另，这种垃圾回收方式产生的中断时间最短。

缺点：最著名的缺点就是如果对象中存在循环引用，就无法被回收。例如，下面三个对象互相引用，但是不存在从根（Root）指向的引用，所以已经是垃圾了。但是引用计数不为0.

还有一个缺点就是，引用计数不适合在并行中使用，多个线程同时操作引用计数，会引起数值不一样的问题从而导致内存错误。所以引用计数必须采用独占方式，如果引用操作频繁，那么加锁等并发控制机制的开销是相当大的。

Perl和Python采用了这种GC机制。

它们的衍生算法

分代回收

这种回收方式用了程序的一种特性：大部分对象会从产生开始在很短的时间内变成垃圾，而存在的很长时间的对象往往都有较长的生命周期。高频对新生成的对象进行回收，称为「小回收」，低频对所有对象回收，称为「大回收」。每一次「小回收」过后，就把存活下来的对象归为「老生代」，「小回收」的时候，遇到老生代直接跳过。大多数分代回收算法都采用的「复制收集」方法，因为小回收中垃圾的比例较大。

这种方式存在一个问题：如果在某个新生代的对象中，存在「老生代」的对象对它的引用，它就不是垃圾了，那么怎么制止「小回收」对其回收呢？这里用到了一中叫做写屏障的方式。

程序对所有涉及修改对象内容的地方进行保护，被称为「写屏障」（Write Barrier）。写屏障不仅用于分代回收，也用于其他GC算法中。

在此算法的表现是，用一个记录集来记录从新生代到老生代的引用。如果有两个对象A和B，当对A的对象内容进行修改并加入B的引用时，如果①A是「老生代」②B是「新生代」。则将这个引用加入到记录集中。「小回收」的时候，因为记录集中有对B的引用，所以B不再是垃圾。

增量回收

上面的算法缩短了「GC平均中断时间」，但是在对实时性要求很高的程序中，对「GC最高中断时间」的要求更高。比如，自动驾驶软件，如果某次GC中断了0.1s，那么损失可能是致命的。

增量回收就是将GC分成几部分来执行。设置「GC最多中断10ms」这样的条件限制来使GC的终端时间视作可预测的。

但是，在两段的GC程序之间，引用关系可能发生了变化。所以，这种GC算法也要写屏障，来记录引用关系的变化。虽然这种方式控制了中断最高时间，但是由于中断次数增加，GC总时间是增加的。

并行回收

基本原理是，在程序运行的同时进行GC工作，最大化CPU的性能。但是这种方式也要面对增量回收的问题，所以也要进行写屏障操作。

然而这种方式也并未做到完全不暂停原程序的运行，在某些特定的GC阶段还是要暂停原程序。多核化迅速发展的今天，这种算法也在不断优化。不间断原程序实现并行回收这个领域是相当值得期待的。