GC算法-标记压缩算法

概述 还记得标记清除和复制算法的问题么? 堆使用效率低和碎片化问题. 那么有没有能够利用整个堆, 有没有内存碎片化问题的算法呢? 这就是标记压缩算法了. 创建对象分配内存的操作与复制算法一样. 这个算法简直是融合了标记清除和复制算法的优点, 解决了他们的问题, 不光堆的使用效率变高了, 而且也没有内存碎片的问题了. 而这, 也是标记压缩算法最大的问题了, 执行时间太久了, 标记清除对堆进行一次遍历, 而标记压缩要进行三次. 三倍的时间. 可想而知. 不过也有伟人说了, 算法没有好不好, 只有是否适合. 这几种可达性的算法各有优劣吧. 标记压缩的衍生 Two-Finger算法 将堆的遍历次数减少到两次. (原谅我的无知) 其他 还有一些其他的表格算法、lmmixGC算法等, 因为这两个我看的似懂非懂, 就不细说了. 标记压缩算法差不多就这么些. 告辞~~~

GC算法-标记清除算法

概述 标记清除算法, 描述起来很简单, 从名字上就能看出, 分为两个阶段: 标记阶段: 遍历所有对象, 将活动对象都打上标记 清除阶段: 遍历堆, 将没有标记的对象释放掉. 介绍完毕, 本文结束. 标记 寻找所有的活动对象, 要从一个起点开始, 根集合(包括栈、常量池等等), 然后一层一层找下去. 清除 标记时遍历的是活动对象, 清除阶段呢? 遍历堆. 将堆上所有非活动对象清除. 为了解决标记清除算法的问题, 衍生出了位图标记法, BiBOP法 ,延迟清除算法等等个人感觉很鸡肋(好吧, 或许是我未得其精髓). ---- 为了解决标记清除的问题, 有衍生出了 标记复制 , 标记整理 算法, 之后再议.

JVM （标记-清除算法、复制算法、标记-整理算法、分代收集算法、分区算法）

标记-清除算法（Mark-Sweep） ? 标记---清除算法(Mark-Sweep)是一种非常基础和常见的垃圾收集算法,该算法被J.McCarthy等人在1960年提出并并应用于Lisp语言。 标记-整理算法（Mark-Compact） ? 所以标记-整理算法主要是针对老年代来设计的。 注意：在JDK8默认的配置下使用 新生代，老年代的垃圾回收策略，新生代区域使用标记-复制算法，老年代区域使用标记-整理算法。 三种算法的对比？ ，当然JDK8默认的收集器是CMS新生代区域使用标记-复制算法，老年代区域使用标记-整理算法。

【Java 虚拟机原理】垃圾回收算法 ( 标记-清除算法 | 复制算法 | 标记-整理算法 )

文章目录 总结 一、标记-清除算法 二、复制算法 三、标记-整理算法 总结 常用的垃圾回收算法 : 标记-清除算法 ; 复制算法 ; 标记-整理算法 ; 这些算法没有好坏优劣之分 , 都有各自的 优势 定位 找到了 垃圾对象 , 那么 将该 垃圾对象 进行标记 , 如下图 , 标记为 橙色 ; 标记好之后 , 在执行 GC 内存回收时 , 会 将 被标记的 内存 回收 ; 标记-清除算法优缺点 : 只能使用 一半内存 ; 复制算法 适合使用 内存量较小 , 但是 操作很频繁的区域 , 如 : 在 年轻代 的 Survivor 中 , 使用的就是 复制算法 垃圾回收机制 ; 三、标记-整理算法 -- -- 标记-整理算法 是 标记-清除算法 的更完善的版本 , 标记-整理算法 解决了 内存碎片问题 ; 内存回收后 , 将内存中的对象重新 紧密地 排列 , 消除内存碎片 ; 标记-整理算法 优缺点 , 但这样大大影响程序的执行效率 ; 标记-整理 算法 , 不能用在 内存操作 活跃的场景中 , 如 : 老年代的垃圾回收 , 使用的是 标记-整理 算法 ;

垃圾回收算法(3)-标记清除算法

前言 标记清除算法（Mark-Sweep）是一种非常基础和常见的垃圾收集算法，该算法被J.McCarthy等人在1960年提出并成功的发明并应用于Lisp语言。 这2个名词经常在垃圾收集算法中出现。 collector指的就是垃圾收集器。 mutator是指除了垃圾收集器之外的部分，比如说我们的应用程序本身。 算法原理 标记清除算法将垃圾回收分为2个阶段，标记阶段和清除阶段。 一种可行的实现是，在标记阶段首先通过根节点，标记所有从根节点开始的可达对象。因此，未被标记的对象就是未被引用的垃圾对象。然后在清除阶段清除所有未被标记的对象。 存在问题 标记清除算法最大的问题是存在大量的空间碎片，因为回收后的空间是不连续的。在对象的堆空间分配过程中，尤其是大对象的内存分配，不连续的内存空间的工作效率要低于连续的空间。 ?

垃圾回收算法|GC标记-清除算法

本文是《垃圾回收的算法与实现》读书笔记 ? 什么是GC标记-清除算法（Mark Sweep GC） GC 标记-清除算法由标记阶段和清除阶段构成。 （这就是被清除的目标） 标记-清除算法的伪代码如下所示： func mark_sweep(){ mark_phase() // 标记阶段 sweep_phase() // 清除阶段 但是如果使用标记清除算法，这时内存会被设置标志位，就会频繁发生不应该发生的复制。 多个空闲链表 上面所说的标记清除算法只用到了一个空闲链表对大小不一的分块统一处理。 位图标记 在单纯的 GC 标记-清除算法中，用于标记的位是被分配到对象头中的。算法是把对象和头一并处理，但这和写时复制不兼容。 位图标记法是只收集各个对象的标志位并表格化，不喝对象一起管理。 参考链接 垃圾回收的算法与实现 画说 Ruby 与 Python 垃圾回收

三色标记算法

https://cloud.tencent.com/developer/article/1730306https://cloud.tencent.com/developer/article/1764009三色标记算法 ：是指利用可达性分析算法，对象被GC线程扫描标记的状态，解决GC漏标的问题黑色：根对象，或者该对象与它的子对象都被扫描过灰色：对象本身被扫描，但是还有没扫描该对象的子对象。 GC 线程和业务线程同时工作，在并发标记中，三色标记算法会存在两个缺陷：多标（浮动垃圾）、漏标。 ，1、GMS 避免漏标的方法叫做增量更新：1、GC线程： A 已经完全标记，B 已经完成自身标记，正在标记C2、业务线程：A -> D 新建了引用关系，利用写屏障将A重新标记为灰色 ）：1、GC线程：A 已经完全标记，B 已经完成自身标记，正在标记C2、业务线程：同时 B -> D 引用断开，利用写屏障将 B -> D 的引用原始快照记录下来3、在重新标记阶段，将B -> D 的引用原始快照拿出来

两种垃圾标记算法

object1=null; object2=null; } } class MyObject{ MyObject object; } 这段代码是用来验证引用计数算法不能检测出循环引用 2、可达性分析算法（Root Searching）： 可达性分析算法是从离散数学中的图论引入的，程序把所有的引用关系看作一张图，从一个节点GC ROOT开始，寻找对应的引用节点，找到这个节点以后， 继续寻找这个节点的引用节点 可达性分析算法会不会出现对象间循环引用问题呢？ 那就是不会出现对象间循环引用问题，因为 GC Root 在对象图之外，是特别定义的 "起点"，不可能被对象图内的对象所引用。

JVM垃圾回收算法标记清除和复制算法

标记清除算法 当堆中的有效空间被耗尽时,JVM就会停止整个程序(也被称为stop the world),然后开始两项工作.一是:标记, 二是:清除 标记 遍历所有GC Roots,将所有GC Roots 程序运行时堆中对象的状态(默认为0未标记,1为标记过),假如堆内存的可用空间被消耗完,那么GC线程就会启动,停止掉应用程序,使用根可达性算法进行搜索标记. [image-20201101144201836] 被标记后的对象状态 [image-20201101144531448] 使用根可达性算法,所有GC Roots可达的对象都被标记为存活对象,此时已经完成了第一阶段的工作 标记清除的优点是算法简单,缺点如下: 1.效率低下,需要遍历整个堆.进行GC的时候需要停止应用程序 2.垃圾回收后的内存空间是不连续的,因为垃圾对象的分布很随意,那么清除后的内存会不连续. 复制算法 复制算法使用了两块同等大小的内存空间,每次只用一块,垃圾回收的时候,把存活的对象直接另外一块内存,然后剩余的垃圾对象全部一次性清除.好处是复制存活对象的时候就不用考虑内存碎片.唯一的缺点就是内存利用率只有

【Android 内存优化】垃圾回收算法 ( 内存优化总结 | 常见的内存泄漏场景 | GC 算法 | 标记清除算法 | 复制算法 | 标记压缩算法 )

文章目录 一、 内存优化总结 二、 常见的内存泄漏场景 三、 内存回收算法 四、 标记-清除算法 ( mark-sweep ) 五、 复制算法 六、 标记-压缩算法 一、 内存优化总结 ---- 内存泄漏原理 GC 垃圾回收之前 , 需要对内存对象进行采集 , 不同的虚拟机使用不同的垃圾回收算法 , 常用的垃圾回收算法 : 标记-清除算法 ( mark-sweep ) 复制算法 标记-压缩算法 分代收集算法 四、 标记-清除算法 ( mark-sweep ) ---- 标记-清除算法 ( mark-sweep ) : 步骤分为两步 : ① 标记 , ② 清除 ; 内存中分为如下几块 : 可回收对象 存活对象 可用内存 标记-清除算法 ( mark-sweep ) 算法中 , 首先标记出可回收对象 , 标记完成之后 , 统一回收 ; 回收完毕后 , 存活的对象仍然保持在原来的位置 , 可用内存基本支离破碎 标记压缩算法 : 与标记清除算法都需要先进行标记 ; 2.

【JVM】垃圾释放方式：标记-清除、复制算法、标记-整理、分代回收

把标记为垃圾的对象的内存空间进行释放。主要有三种释放方式1. 标记-清除把标记为垃圾的对象，直接释放掉（最朴素的做法）此时就是把标记为垃圾的对象所对应的内存空间直接释放。 复制算法复制算法的核心就是：不直接释放内存，而是把不是垃圾的对象，复制到内存的另一半里面。然后就把左侧空间整体释放掉图片undefined确实能规避内存碎片问题，但是也有缺点：1. 标记-整理类似于顺序表删除中间元素，中间有个“搬运”的过程若要删除 1，就把 2 往前搬，覆盖掉 1，3 覆盖掉 2...... 最后把后面的内存释放通过这个过程，也可以解决内存碎片问题，并且这个过程也不像复制算法一样，需要浪费过多的内存空间。 ，复制到生存区- 后续的 GC 扫描线程还会持续的扫描，不仅要扫描伊甸区，还要扫描生存区的对象- 生存区中的大部分对象也会在扫描中被标记为垃圾- 少数存活的，就会继续使用复制算法，复制到另一个生存区中-

面试题28：GC算法——标记压缩&分代算法

【标记压缩算法】 标记压缩算法如下图所示： 由于老年代的对象存活率很高，不容易被消亡，而复制算法不仅存在空间浪费，而且当老年代对象很多的时候，复制对象的效率会非常的低，所以，基于老年代的特性 ，产生了标记压缩算法。 它在标记清除算法的基础上做了优化，和标记清除算法一样，也是首先需要从根节点开始，对所有可达对象做一次标记。 ---- 【分代算法】 分代算法如下图所示： 当前jvm的垃圾回收，都是采用分代收集算法 针对新生代由于GC都有大量对象死去被回收，少数存量对象，只需要复制少量对象，就可以完全清除S0/S1的垃圾对象空间 所以采用“复制算法”更为合适； 而老年代对象存活率高，每次GC只清除少部分对象，所以采用“标记-清除”和“标记-压缩”算法来回收。

jvm之垃圾回收标记相关算法解读

只有被标记为己经死亡的对象，GC才会在执行垃圾回收时，释放掉其所占用的内存空间，因此这个过程我们可以称为垃圾标记阶段。 那么在JVM中究竟是如何标记一个死亡对象呢？ 标记阶段：引用计数算法  方式一：引用计数算法 引用计数算法（Reference Counting）比较简单，对每个对象保存一个整型的引用计数器属性。用于记录对象被引用的情况。 为了解决这个问题，Python引入了一个叫做“标记-清除”的垃圾回收算法。该算法会在程序运行时周期性地扫描内存中所有的对象，对于被引用的对象会标记为“活跃”的，而未被引用的对象则会被清除掉。 标记阶段：可达性分析算法 可达性分析算法（根搜索算法、追踪性垃圾收集） 相对于引用计数算法而言，可达性分析算法不仅同样具备实现简单和执行高效等特点，更重要的是该算法可以有效地解决在引用计数算法中循环引用的问题 ，可以标记为垃圾对象。

2018年9月3日初识HTML超文本标记语言

html是超文本标记语言 ，Javascript是脚本语言 html用于编写静态页面；Javascript可以嵌套在html里，实现一些特效和动态功能 软件分为三部分： 界面：软件界面 数据处理

面试题26：GC算法——标记清除法

标记清除法的算法如下图所示： 优点： 实现简单 与保守式GC算法相兼容（由于保守式GC算法中，对象是不能被移动的。所以，适用于标记-清除算法。） 标记和清除过程的效率都不高。 总结原理： 它是最基础的GC算法，后续的GC算法都是针对它的缺点进行改良而产生的。 JVM回收器中的CMS就是使用的该算法 保守式GC 简单来说，保守式 GC(Conservative GC)指的是“不能识别指针和非指针的GC”。 ③能够使用的GC算法有限。

标记-清除算法主要分成两个阶段

标记-整理算法（Mark-compact） 下面来看一下做标记-整理算法，也有一些文章会把它翻译成标记-压缩，本课程里面统一称作是标记-整理算法，那么标记-整理算法是怎玩的。 一般来讲复制算法比标记-清除算法以及标记-整理算法性能要好一些，因为它不像标记-清除算法或者标记-整理算法那样，需要标记哪些对象是存活的，哪些对象可以回收，而只需要找到存活的对象。 那么老年代的对象一般会使用标记-清除算法或者是标记-整理算法去进行回收。 这个时候，如果某个对象的年龄大于这个年龄的话，会直接进入老年代，比如有一堆的对象，它的年龄值是 9，年龄都是 9 的所有对象它的总和以及大于 Survivor 空间的一半了，那么年龄大于 9 的对象就会直接进入老年代 而老年代里面的对象存活率比较高，所以就采用标记-清除算法或者是标记-整理算法进行回收。 那么相比单纯的标记-清除算法、标记-整理算方法以及复制算法三代带来了什么好处呢？

算法基础9：散列表

算法是基础，小蓝同学准备些总结一系列算法分享给大家，这是第9篇《散列表》，非常赞！希望对大家有帮助，大家会喜欢！ 前面系列文章： 归并排序 #算法基础#选择和插入排序 由快速排序到分治思想 算法基础：优先队列 二分查找 二叉树查找 平衡查找树概述 平衡树之红黑树 散列表是我们比较简单的一种查找算法，是用这种建议方法的扩展并能够处理更加复杂的类型的键 使用散列表的查找算法分为两步 第一步用散列函数将被查找的键转化为数组的一个索引。理想情况下，不同的键都可以变为不同的索引，但有时有特殊情况，这就涉及到我们的第二步处理碰撞冲突的过程。 一、散列函数键值转换 散列算法有很多种实现，在java中没中类型都需要相应的散列函数，例如;在正整数 最常用的是除留余数法（k%M）。 三、应用 散列表的应用是使用最广泛的算法之一 信息安全领域： Hash算法 可用作加密算法。

9-选择排序算法

注意点： 不稳定的排序算法 代码： #include <stdio.h> typedef int bool; #define true 1 #define false 0 void swap(int swap(&a[minIndex], &a[i]); } } } int main() { int a[] = {3, 1, 2, 4, 7, 0, 5, 8, 6, 9}

每日算法题：Day 9

作者：TeddyZhang，公众号：算法工程师之路 Day 9, Python知识点走起~ 1 编程题 【剑指Offer】树的子结构 输入两棵二叉树A，B，判断B是不是A的子结构。 struct TreeNode *right; 6 TreeNode(int x) : 7 val(x), left(NULL), right(NULL) { 8 } 9} 二叉树的镜像定义：源二叉树 8 / \ 6 10 / \ / \ 5 7 9 11 镜像二叉树 8 / \ 10 6 / \ / \ 11 9 7 5 思路： 这个使用递归的思路就很简单，一般二叉树用递归的方法很多，比如二叉树的遍历也可以使用递归的方法。 struct TreeNode *right; 6 TreeNode(int x) : 7 val(x), left(NULL), right(NULL) { 8 } 9}

HTML布局标记和列表标记

布局标记 首先要介绍的布局标记是div标记，div可以做网页的层也可以做网页的分区。当div做网页的层时可以实现漂浮在网页上的效果，就像我们经常可以在网站里看见的那些漂浮广告。 我们查看一下百度搜索的源码就可以看到，这个页面用的最多的标记就是div，所以也就可以知道这个页面是使用div标签来布局的： ? table标记和div标记一样都是属于网页布局的标记，table主要是用来做表格，table里常用的属性是：border表格的边界线、cellpadding 表格的填充程度、cellspacing 内间距距离 列表标记 首先要介绍的第一个列表是ul无序列表，无序列表是一个项目的列表，此列项目使用粗体圆点（典型的小黑圆圈）进行标记，ul需要嵌套li实现列表效果。 接下来是ol有序列表同样，有序列表也是一列项目，列表项目使用自增的数字进行标记，所以称为有序列表。有序列表始于

标签，每个列表项也是始于
1. 标签，代码示例： ? 运行结果： ?