常用的內(nèi)存管理方法有哪幾種

時間：2016-10-22 18:32:56 本達868由分享

　　常用的內(nèi)存管理方法有哪幾種?下面是學(xué)習(xí)啦小編給大家收集整理的一些相關(guān)方法技巧，希望對大家有幫助!

　　常用的內(nèi)存管理方法

　　傳統(tǒng)的內(nèi)存整理軟件工作原理大概是：先申請一塊“巨大內(nèi)存”。因為物理內(nèi)存幾乎全被內(nèi)存整理軟件占用，因此Windows被迫把其他軟件的內(nèi)存數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到硬盤上的“虛擬內(nèi)存交換文件”(PageFile)中，完成這一過程之后內(nèi)存整理軟件就會釋放掉剛剛申請的內(nèi)存，至此整理過程完成，可用物理內(nèi)存顯著增加。

　　大體上都是那么回事，就是通過輔助空間，重新安排內(nèi)存內(nèi)容 ....

但是其中使用的算法，效率是有很大的區(qū)別的～～ <script type="text/javascript"> </script><script type="text/javascript" src=pagead2.googlesyndication/pagead/show_ads.js"> </script>

　　拓荒時代

　　國內(nèi)的程序員大多是在 Java 語言中第一次感受到垃圾收集技術(shù)的巨大魅力的，許多人也因此把 Java 和垃圾收集看成了密不可分的整體。但事實上，垃圾收集技術(shù)早在 Java 語言問世前 30 多年就已經(jīng)發(fā)展和成熟起來了， Java 語言所做的不過是把這項神奇的技術(shù)帶到了廣大程序員身邊而已。

　　如果一定要為垃圾收集技術(shù)找一個孿生兄弟，那么， Lisp 語言才是當(dāng)之無愧的人選。 1960 年前后誕生于 MIT 的 Lisp 語言是第一種高度依賴于動態(tài)內(nèi)存分配技術(shù)的語言： Lisp 中幾乎所有數(shù)據(jù)都以“表”的形式出現(xiàn)，而“表”所占用的空間則是在堆中動態(tài)分配得到的。 Lisp 語言先天就具有的動態(tài)內(nèi)存管理特性要求 Lisp 語言的設(shè)計者必須解決堆中每一個內(nèi)存塊的自動釋放問題(否則， Lisp 程序員就必然被程序中不計其數(shù)的 free 或 delete 語句淹沒)，這直接導(dǎo)致了垃圾收集技術(shù)的誕生和發(fā)展——說句題外話，上大學(xué)時，一位老師曾告訴我們， Lisp 是對現(xiàn)代軟件開發(fā)技術(shù)貢獻最大的語言。我當(dāng)時對這一說法不以為然：布滿了圓括號，看上去像迷宮一樣的 Lisp 語言怎么能比 C 語言或 Pascal 語言更偉大呢?不過現(xiàn)在，當(dāng)我知道垃圾收集技術(shù)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)技術(shù)、人工智能技術(shù)、并行處理技術(shù)、虛擬機技術(shù)、元數(shù)據(jù)技術(shù)以及程序員們耳熟能詳?shù)脑S多技術(shù)都起源于 Lisp 語言時，我特別想向那位老師當(dāng)面道歉，并收回我當(dāng)時的幼稚想法。

　　知道了 Lisp 語言與垃圾收集的密切關(guān)系，我們就不難理解，為什么垃圾收集技術(shù)的兩位先驅(qū)者 J. McCarthy 和 M. L. Minsky 同時也是 Lisp 語言發(fā)展史上的重要人物了。 J. McCarthy 是 Lisp 之父，他在發(fā)明 Lisp 語言的同時也第一次完整地描述了垃圾收集的算法和實現(xiàn)方式; M. L. Minsky 則在發(fā)展 Lisp 語言的過程中成為了今天好幾種主流垃圾收集算法的奠基人——和當(dāng)時不少技術(shù)大師的經(jīng)歷相似， J. McCarthy 和 M. L. Minsky 在許多不同的技術(shù)領(lǐng)域里都取得了令人艷羨的成就。也許，在 1960 年代那個軟件開發(fā)史上的拓荒時代里，思維敏捷、意志堅定的研究者更容易成為無所不能的西部硬漢吧。

　　在了解垃圾收集算法的起源之前，有必要先回顧一下內(nèi)存分配的主要方式。我們知道，大多數(shù)主流的語言或運行環(huán)境都支持三種最基本的內(nèi)存分配方式，它們分別是：

　　一、靜態(tài)分配( Static Allocation )：靜態(tài)變量和全局變量的分配形式。我們可以把靜態(tài)分配的內(nèi)存看成是家里的耐用家具。通常，它們無需釋放和回收，因為沒人會天天把大衣柜當(dāng)作垃圾扔到窗外。

　　二、自動分配( Automatic Allocation )：在棧中為局部變量分配內(nèi)存的方法。棧中的內(nèi)存可以隨著代碼塊退出時的出棧操作被自動釋放。這類似于到家中串門的訪客，天色一晚就要各回各家，除了個別不識時務(wù)者以外，我們一般沒必要把客人捆在垃圾袋里掃地出門。

　　三、動態(tài)分配( Dynamic Allocation )：在堆中動態(tài)分配內(nèi)存空間以存儲數(shù)據(jù)的方式。堆中的內(nèi)存塊好像我們?nèi)粘Ｊ褂玫牟徒砑?，用過了就得扔到垃圾箱里，否則屋內(nèi)就會滿地狼藉。像我這樣的懶人做夢都想有一臺家用機器人跟在身邊打掃衛(wèi)生。在軟件開發(fā)中，如果你懶得釋放內(nèi)存，那么你也需要一臺類似的機器人——這其實就是一個由特定算法實現(xiàn)的垃圾收集器。

　　也就是說，下面提到的所有垃圾收集算法都是在程序運行過程中收集并清理廢舊“餐巾紙”的算法，它們的操作對象既不是靜態(tài)變量，也不是局部變量，而是堆中所有已分配內(nèi)存塊。

　　引用計數(shù)( Reference Counting )算法

　　1960 年以前，人們?yōu)榕咛ブ械?Lisp 語言設(shè)計垃圾收集機制時，第一個想到的算法是引用計數(shù)算法。拿餐巾紙的例子來說，這種算法的原理大致可以描述為：

　　午餐時，為了把腦子里突然跳出來的設(shè)計靈感記下來，我從餐巾紙袋中抽出一張餐巾紙，打算在上面畫出系統(tǒng)架構(gòu)的藍(lán)圖。按照“餐巾紙使用規(guī)約之引用計數(shù)版”的要求，畫圖之前，我必須先在餐巾紙的一角寫上計數(shù)值 1 ，以表示我在使用這張餐巾紙。這時，如果你也想看看我畫的藍(lán)圖，那你就要把餐巾紙上的計數(shù)值加 1 ，將它改為 2 ，這表明目前有 2 個人在同時使用這張餐巾紙(當(dāng)然，我是不會允許你用這張餐巾紙來擦鼻涕的)。你看完后，必須把計數(shù)值減 1 ，表明你對該餐巾紙的使用已經(jīng)結(jié)束。同樣，當(dāng)我將餐巾紙上的內(nèi)容全部謄寫到筆記本上之后，我也會自覺地把餐巾紙上的計數(shù)值減 1 。此時，不出意外的話，這張餐巾紙上的計數(shù)值應(yīng)當(dāng)是 0 ，它會被垃圾收集器——假設(shè)那是一個專門負(fù)責(zé)打掃衛(wèi)生的機器人——撿起來扔到垃圾箱里，因為垃圾收集器的惟一使命就是找到所有計數(shù)值為 0 的餐巾紙并清理它們。

　　引用計數(shù)算法的優(yōu)點和缺陷同樣明顯。這一算法在執(zhí)行垃圾收集任務(wù)時速度較快，但算法對程序中每一次內(nèi)存分配和指針操作提出了額外的要求(增加或減少內(nèi)存塊的引用計數(shù))。更重要的是，引用計數(shù)算法無法正確釋放循環(huán)引用的內(nèi)存塊，對此， D. Hillis 有一段風(fēng)趣而精辟的論述：

　　一天，一個學(xué)生走到 Moon 面前說：“我知道如何設(shè)計一個更好的垃圾收集器了。我們必須記錄指向每個結(jié)點的指針數(shù)目。” Moon 耐心地給這位學(xué)生講了下面這個故事：“一天，一個學(xué)生走到 Moon 面前說：‘我知道如何設(shè)計一個更好的垃圾收集器了……’”

　　D. Hillis 的故事和我們小時候常說的“從前有座山，山上有個廟，廟里有個老和尚”的故事有異曲同工之妙。這說明，單是使用引用計數(shù)算法還不足以解決垃圾收集中的所有問題。正因為如此，引用計數(shù)算法也常常被研究者們排除在狹義的垃圾收集算法之外。當(dāng)然，作為一種最簡單、最直觀的解決方案，引用計數(shù)算法本身具有其不可替代的優(yōu)越性。 1980 年代前后， D. P. Friedman ， D. S. Wise ， H. G. Baker 等人對引用計數(shù)算法進行了數(shù)次改進，這些改進使得引用計數(shù)算法及其變種(如延遲計數(shù)算法等)在簡單的環(huán)境下，或是在一些綜合了多種算法的現(xiàn)代垃圾收集系統(tǒng)中仍然可以一展身手。

　　標(biāo)記-清除( Mark-Sweep )算法

　　第一種實用和完善的垃圾收集算法是 J. McCarthy 等人在 1960 年提出并成功地應(yīng)用于 Lisp 語言的標(biāo)記-清除算法。仍以餐巾紙為例，標(biāo)記-清除算法的執(zhí)行過程是這樣的：

　　午餐過程中，餐廳里的所有人都根據(jù)自己的需要取用餐巾紙。當(dāng)垃圾收集機器人想收集廢舊餐巾紙的時候，它會讓所有用餐的人先停下來，然后，依次詢問餐廳里的每一個人：“你正在用餐巾紙嗎?你用的是哪一張餐巾紙?”機器人根據(jù)每個人的回答將人們正在使用的餐巾紙畫上記號。詢問過程結(jié)束后，機器人在餐廳里尋找所有散落在餐桌上且沒有記號的餐巾紙(這些顯然都是用過的廢舊餐巾紙)，把它們統(tǒng)統(tǒng)扔到垃圾箱里。

　　正如其名稱所暗示的那樣，標(biāo)記-清除算法的執(zhí)行過程分為“標(biāo)記”和“清除”兩大階段。這種分步執(zhí)行的思路奠定了現(xiàn)代垃圾收集算法的思想基礎(chǔ)。與引用計數(shù)算法不同的是，標(biāo)記-清除算法不需要運行環(huán)境監(jiān)測每一次內(nèi)存分配和指針操作，而只要在“標(biāo)記”階段中跟蹤每一個指針變量的指向——用類似思路實現(xiàn)的垃圾收集器也常被后人統(tǒng)稱為跟蹤收集器( Tracing Collector )

　　伴隨著 Lisp 語言的成功，標(biāo)記-清除算法也在大多數(shù)早期的 Lisp 運行環(huán)境中大放異彩。盡管最初版本的標(biāo)記-清除算法在今天看來還存在效率不高(標(biāo)記和清除是兩個相當(dāng)耗時的過程)等諸多缺陷，但在后面的討論中，我們可以看到，幾乎所有現(xiàn)代垃圾收集算法都是標(biāo)記-清除思想的延續(xù)，僅此一點， J. McCarthy 等人在垃圾收集技術(shù)方面的貢獻就絲毫不亞于他們在 Lisp 語言上的成就了。

　　復(fù)制( Copying )算法

　　為了解決標(biāo)記-清除算法在垃圾收集效率方面的缺陷， M. L. Minsky 于 1963 年發(fā)表了著名的論文“一種使用雙存儲區(qū)的 Lisp 語言垃圾收集器( A LISP Garbage Collector Algorithm Using Serial Secondary Storage )”。 M. L. Minsky 在該論文中描述的算法被人們稱為復(fù)制算法，它也被 M. L. Minsky 本人成功地引入到了 Lisp 語言的一個實現(xiàn)版本中。

　　復(fù)制算法別出心裁地將堆空間一分為二，并使用簡單的復(fù)制操作來完成垃圾收集工作，這個思路相當(dāng)有趣。借用餐巾紙的比喻，我們可以這樣理解 M. L. Minsky 的復(fù)制算法：

　　餐廳被垃圾收集機器人分成南區(qū)和北區(qū)兩個大小完全相同的部分。午餐時，所有人都先在南區(qū)用餐(因為空間有限，用餐人數(shù)自然也將減少一半)，用餐時可以隨意使用餐巾紙。當(dāng)垃圾收集機器人認(rèn)為有必要回收廢舊餐巾紙時，它會要求所有用餐者以最快的速度從南區(qū)轉(zhuǎn)移到北區(qū)，同時隨身攜帶自己正在使用的餐巾紙。等所有人都轉(zhuǎn)移到北區(qū)之后，垃圾收集機器人只要簡單地把南區(qū)中所有散落的餐巾紙扔進垃圾箱就算完成任務(wù)了。下一次垃圾收集的工作過程也大致類似，惟一的不同只是人們的轉(zhuǎn)移方向變成了從北區(qū)到南區(qū)。如此循環(huán)往復(fù)，每次垃圾收集都只需簡單地轉(zhuǎn)移(也就是復(fù)制)一次，垃圾收集速度無與倫比——當(dāng)然，對于用餐者往返奔波于南北兩區(qū)之間的辛勞，垃圾收集機器人是決不會流露出絲毫憐憫的。

　　M. L. Minsky 的發(fā)明絕對算得上一種奇思妙想。分區(qū)、復(fù)制的思路不僅大幅提高了垃圾收集的效率，而且也將原本繁紛復(fù)雜的內(nèi)存分配算法變得前所未有地簡明和扼要(既然每次內(nèi)存回收都是對整個半?yún)^(qū)的回收，內(nèi)存分配時也就不用考慮內(nèi)存碎片等復(fù)雜情況，只要移動堆頂指針，按順序分配內(nèi)存就可以了)，這簡直是個奇跡!不過，任何奇跡的出現(xiàn)都有一定的代價，在垃圾收集技術(shù)中，復(fù)制算法提高效率的代價是人為地將可用內(nèi)存縮小了一半。實話實說，這個代價未免也太高了一些。

　　無論優(yōu)缺點如何，復(fù)制算法在實踐中都獲得了可以與標(biāo)記-清除算法相比擬的成功。除了 M. L. Minsky 本人在 Lisp 語言中的工作以外，從 1960 年代末到 1970 年代初， R. R. Fenichel 和 J. C. Yochelson 等人也相繼在 Lisp 語言的不同實現(xiàn)中對復(fù)制算法進行了改進， S. Arnborg 更是成功地將復(fù)制算法應(yīng)用到了 Simula 語言中。

　　至此，垃圾收集技術(shù)的三大傳統(tǒng)算法——引用計數(shù)算法、標(biāo)記-清除算法和復(fù)制算法——都已在 1960 年前后相繼問世，三種算法各有所長，也都存在致命的缺陷。從 1960 年代后期開始，研究者的主要精力逐漸轉(zhuǎn)向?qū)@三種傳統(tǒng)算法進行改進或整合，以揚長避短，適應(yīng)程序設(shè)計語言和運行環(huán)境對垃圾收集的效率和實時性所提出的更高要求。

　　走向成熟

　　從 1970 年代開始，隨著科學(xué)研究和應(yīng)用實踐的不斷深入，人們逐漸意識到，一個理想的垃圾收集器不應(yīng)在運行時導(dǎo)致應(yīng)用程序的暫停，不應(yīng)額外占用大量的內(nèi)存空間和 CPU 資源，而三種傳統(tǒng)的垃圾收集算法都無法滿足這些要求。人們必須提出更新的算法或思路，以解決實踐中碰到的諸多難題。當(dāng)時，研究者的努力目標(biāo)包括：

　　第一，提高垃圾收集的效率。使用標(biāo)記-清除算法的垃圾收集器在工作時要消耗相當(dāng)多的 CPU 資源。早期的 Lisp 運行環(huán)境收集內(nèi)存垃圾的時間竟占到了系統(tǒng)總運行時間的 40% !——垃圾收集效率的低下直接造就了 Lisp 語言在執(zhí)行速度方面的壞名聲;直到今天，許多人還條件反射似地誤以為所有 Lisp 程序都奇慢無比。

　　第二，減少垃圾收集時的內(nèi)存占用。這一問題主要出現(xiàn)在復(fù)制算法中。盡管復(fù)制算法在效率上獲得了質(zhì)的突破，但犧牲一半內(nèi)存空間的代價仍然是巨大的。在計算機發(fā)展的早期，在內(nèi)存價格以 KB 計算的日子里，浪費客戶的一半內(nèi)存空間簡直就是在變相敲詐或攔路打劫。

　　第三，尋找實時的垃圾收集算法。無論執(zhí)行效率如何，三種傳統(tǒng)的垃圾收集算法在執(zhí)行垃圾收集任務(wù)時都必須打斷程序的當(dāng)前工作。這種因垃圾收集而造成的延時是許多程序，特別是執(zhí)行關(guān)鍵任務(wù)的程序沒有辦法容忍的。如何對傳統(tǒng)算法進行改進，以便實現(xiàn)一種在后臺悄悄執(zhí)行，不影響——或至少看上去不影響——當(dāng)前進程的實時垃圾收集器，這顯然是一件更具挑戰(zhàn)性的工作。

　　研究者們探尋未知領(lǐng)域的決心和研究工作的進展速度同樣令人驚奇：在 1970 年代到 1980 年代的短短十幾年中，一大批在實用系統(tǒng)中表現(xiàn)優(yōu)異的新算法和新思路脫穎而出。正是因為有了這些日趨成熟的垃圾收集算法，今天的我們才能在 Java 或 .NET 提供的運行環(huán)境中隨心所欲地分配內(nèi)存塊，而不必?fù)?dān)心空間釋放時的風(fēng)險。

　　標(biāo)記-整理( Mark-Compact )算法

　　標(biāo)記-整理算法是標(biāo)記-清除算法和復(fù)制算法的有機結(jié)合。把標(biāo)記-清除算法在內(nèi)存占用上的優(yōu)點和復(fù)制算法在執(zhí)行效率上的特長綜合起來，這是所有人都希望看到的結(jié)果。不過，兩種垃圾收集算法的整合并不像 1 加 1 等于 2 那樣簡單，我們必須引入一些全新的思路。 1970 年前后， G. L. Steele ， C. J. Cheney 和 D. S. Wise 等研究者陸續(xù)找到了正確的方向，標(biāo)記-整理算法的輪廓也逐漸清晰了起來：

　　在我們熟悉的餐廳里，這一次，垃圾收集機器人不再把餐廳分成兩個南北區(qū)域了。需要執(zhí)行垃圾收集任務(wù)時，機器人先執(zhí)行標(biāo)記-清除算法的第一個步驟，為所有使用中的餐巾紙畫好標(biāo)記，然后，機器人命令所有就餐者帶上有標(biāo)記的餐巾紙向餐廳的南面集中，同時把沒有標(biāo)記的廢舊餐巾紙扔向餐廳北面。這樣一來，機器人只消站在餐廳北面，懷抱垃圾箱，迎接撲面而來的廢舊餐巾紙就行了。

　　實驗表明，標(biāo)記-整理算法的總體執(zhí)行效率高于標(biāo)記-清除算法，又不像復(fù)制算法那樣需要犧牲一半的存儲空間，這顯然是一種非常理想的結(jié)果。在許多現(xiàn)代的垃圾收集器中，人們都使用了標(biāo)記-整理算法或其改進版本。

　　增量收集( Incremental Collecting )算法

　　對實時垃圾收集算法的研究直接導(dǎo)致了增量收集算法的誕生。

　　最初，人們關(guān)于實時垃圾收集的想法是這樣的：為了進行實時的垃圾收集，可以設(shè)計一個多進程的運行環(huán)境，比如用一個進程執(zhí)行垃圾收集工作，另一個進程執(zhí)行程序代碼。這樣一來，垃圾收集工作看上去就仿佛是在后臺悄悄完成的，不會打斷程序代碼的運行。

　　在收集餐巾紙的例子中，這一思路可以被理解為：垃圾收集機器人在人們用餐的同時尋找廢棄的餐巾紙并將它們?nèi)拥嚼淅铩＿@個看似簡單的思路會在設(shè)計和實現(xiàn)時碰上進程間沖突的難題。比如說，如果垃圾收集進程包括標(biāo)記和清除兩個工作階段，那么，垃圾收集器在第一階段中辛辛苦苦標(biāo)記出的結(jié)果很可能被另一個進程中的內(nèi)存操作代碼修改得面目全非，以至于第二階段的工作沒有辦法開展。

　　M. L. Minsky 和 D. E. Knuth 對實時垃圾收集過程中的技術(shù)難點進行了早期的研究， G. L. Steele 于 1975 年發(fā)表了題為“多進程整理的垃圾收集( Multiprocessing compactifying garbage collection )”的論文，描述了一種被后人稱為“ Minsky-Knuth-Steele 算法”的實時垃圾收集算法。 E. W. Dijkstra ， L. Lamport ， R. R. Fenichel 和 J. C. Yochelson 等人也相繼在此領(lǐng)域做出了各自的貢獻。 1978 年， H. G. Baker 發(fā)表了“串行計算機上的實時表處理技術(shù)( List Processing in Real Time on a Serial Computer )”一文，系統(tǒng)闡述了多進程環(huán)境下用于垃圾收集的增量收集算法。

　　增量收集算法的基礎(chǔ)仍是傳統(tǒng)的標(biāo)記-清除和復(fù)制算法。增量收集算法通過對進程間沖突的妥善處理，允許垃圾收集進程以分階段的方式完成標(biāo)記、清理或復(fù)制工作。詳細(xì)分析各種增量收集算法的內(nèi)部機理是一件相當(dāng)繁瑣的事情，在這里，讀者們需要了解的僅僅是： H. G. Baker 等人的努力已經(jīng)將實時垃圾收集的夢想變成了現(xiàn)實，我們再也不用為垃圾收集打斷程序的運行而煩惱了。

　　分代收集( Generational Collecting )算法

　　和大多數(shù)軟件開發(fā)技術(shù)一樣，統(tǒng)計學(xué)原理總能在技術(shù)發(fā)展的過程中起到強力催化劑的作用。 1980 年前后，善于在研究中使用統(tǒng)計分析知識的技術(shù)人員發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)內(nèi)存塊的生存周期都比較短，垃圾收集器應(yīng)當(dāng)把更多的精力放在檢查和清理新分配的內(nèi)存塊上。這個發(fā)現(xiàn)對于垃圾收集技術(shù)的價值可以用餐巾紙的例子概括如下：

　　如果垃圾收集機器人足夠聰明，事先摸清了餐廳里每個人在用餐時使用餐巾紙的習(xí)慣——比如有些人喜歡在用餐前后各用掉一張餐巾紙，有的人喜歡自始至終攥著一張餐巾紙不放，有的人則每打一個噴嚏就用去一張餐巾紙——機器人就可以制定出更完善的餐巾紙回收計劃，并總是在人們剛?cè)拥舨徒砑垱]多久就把垃圾撿走。這種基于統(tǒng)計學(xué)原理的做法當(dāng)然可以讓餐廳的整潔度成倍提高。

　　D. E. Knuth ， T. Knight ， G. Sussman 和 R. Stallman 等人對內(nèi)存垃圾的分類處理做了最早的研究。 1983 年， H. Lieberman 和 C. Hewitt 發(fā)表了題為“基于對象壽命的一種實時垃圾收集器( A real-time garbage collector based on the lifetimes of objects )”的論文。這篇著名的論文標(biāo)志著分代收集算法的正式誕生。此后，在 H. G. Baker ， R. L. Hudson ， J. E. B. Moss 等人的共同努力下，分代收集算法逐漸成為了垃圾收集領(lǐng)域里的主流技術(shù)。

　　分代收集算法通常將堆中的內(nèi)存塊按壽命分為兩類，年老的和年輕的。垃圾收集器使用不同的收集算法或收集策略，分別處理這兩類內(nèi)存塊，并特別地把主要工作時間花在處理年輕的內(nèi)存塊上。分代收集算法使垃圾收集器在有限的資源條件下，可以更為有效地工作——這種效率上的提高在今天的 Java 虛擬機中得到了最好的證明。

　　應(yīng)用浪潮

　　Lisp 是垃圾收集技術(shù)的第一個受益者，但顯然不是最后一個。在 Lisp 語言之后，許許多多傳統(tǒng)的、現(xiàn)代的、后現(xiàn)代的語言已經(jīng)把垃圾收集技術(shù)拉入了自己的懷抱。隨便舉幾個例子吧：誕生于 1964 年的 Simula 語言， 1969 年的 Smalltalk 語言， 1970 年的 Prolog 語言， 1973 年的 ML 語言， 1975 年的 Scheme 語言， 1983 年的 Modula-3 語言， 1986 年的 Eiffel 語言， 1987 年的 Haskell 語言……它們都先后使用了自動垃圾收集技術(shù)。當(dāng)然，每一種語言使用的垃圾收集算法可能不盡相同，大多數(shù)語言和運行環(huán)境甚至同時使用了多種垃圾收集算法。但無論怎樣，這些實例都說明，垃圾收集技術(shù)從誕生的那一天起就不是一種曲高和寡的“學(xué)院派”技術(shù)。

　　對于我們熟悉的 C 和 C++ 語言，垃圾收集技術(shù)一樣可以發(fā)揮巨大的功效。正如我們在學(xué)校中就已經(jīng)知道的那樣， C 和 C++ 語言本身并沒有提供垃圾收集機制，但這并不妨礙我們在程序中使用具有垃圾收集功能的函數(shù)庫或類庫。例如，早在 1988 年， H. J. Boehm 和 A. J. Demers 就成功地實現(xiàn)了一種使用保守垃圾收集算法( Conservative GC Algorithmic )的函數(shù)庫。我們可以在 C 語言或 C++ 語言中使用該函數(shù)庫完成自動垃圾收集功能，必要時，甚至還可以讓傳統(tǒng)的 C/C++ 代碼與使用自動垃圾收集功能的 C/C++ 代碼在一個程序里協(xié)同工作。

　　1995 年誕生的 Java 語言在一夜之間將垃圾收集技術(shù)變成了軟件開發(fā)領(lǐng)域里最為流行的技術(shù)之一。從某種角度說，我們很難分清究竟是 Java 從垃圾收集中受益，還是垃圾收集技術(shù)本身借 Java 的普及而揚名。值得注意的是，不同版本的 Java 虛擬機使用的垃圾收集機制并不完全相同， Java 虛擬機其實也經(jīng)過了一個從簡單到復(fù)雜的發(fā)展過程。在 Java 虛擬機的 1.4.1 版中，人們可以體驗到的垃圾收集算法就包括分代收集、復(fù)制收集、增量收集、標(biāo)記-整理、并行復(fù)制( Parallel Copying )、并行清除( Parallel Scavenging )、并發(fā)( Concurrent )收集等許多種， Java 程序運行速度的不斷提升在很大程度上應(yīng)該歸功于垃圾收集技術(shù)的發(fā)展與完善。

　　盡管歷史上已經(jīng)有許多包含垃圾收集技術(shù)的應(yīng)用平臺和操作系統(tǒng)出現(xiàn)，但 Microsoft .NET 卻是第一種真正實用化的、包含了垃圾收集機制的通用語言運行環(huán)境。事實上， .NET 平臺上的所有語言，包括 C# 、 Visual Basic .NET 、 Visual C++ .NET 、 J# 等等，都可以通過幾乎完全相同的方式使用 .NET 平臺提供的垃圾收集機制。我們似乎可以斷言， .NET 是垃圾收集技術(shù)在應(yīng)用領(lǐng)域里的一次重大變革，它使垃圾收集技術(shù)從一種單純的技術(shù)變成了應(yīng)用環(huán)境乃至操作系統(tǒng)中的一種內(nèi)在文化。這種變革對未來軟件開發(fā)技術(shù)的影響力也許要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過 .NET 平臺本身的商業(yè)價值。

　　大勢所趨

　　今天，致力于垃圾收集技術(shù)研究的人們?nèi)栽诓恍概?，他們的研究方向包括分布式系統(tǒng)的垃圾收集、復(fù)雜事務(wù)環(huán)境下的垃圾收集、數(shù)據(jù)庫等特定系統(tǒng)的垃圾收集等等。

　　但在程序員中間，仍有不少人對垃圾收集技術(shù)不屑一顧，他們寧愿相信自己逐行編寫的 free 或 delete 命令，也不愿把垃圾收集的重任交給那些在他們看來既蠢又笨的垃圾收集器。

　　我個人認(rèn)為，垃圾收集技術(shù)的普及是大勢所趨，這就像生活會越來越好一樣毋庸置疑。今天的程序員也許會因為垃圾收集器要占用一定的 CPU 資源而對其望而卻步，但二十多年前的程序員還曾因為高級語言速度太慢而堅持用機器語言寫程序呢!在硬件速度日新月異的今天，我們是要吝惜那一點兒時間損耗而踟躇不前，還是該堅定不移地站在代碼和運行環(huán)境的凈化劑——垃圾收集的一邊呢?