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V8 引擎垃圾回收机制

JavaScript 是一门自动进行内存管理的语言，开发者无需像在 C++ 等语言中那样手动分配和释放内存。这一便利性的背后，是一套复杂而高效的垃圾回收 (Garbage Collection, GC) 机制在默默工作。在 V8 引擎中，GC 的核心使命是在不显著影响应用性能的前提下，自动识别并回收不再被使用的内存，防止内存泄漏，保证应用的健康运行。理解 V8 的 GC 原理，对于编写高性能、内存友好的 JavaScript 代码至关重要。

核心原理与分代假说

V8 的垃圾回收策略建立在两个核心概念之上：可达性分析和分代假说。

可达性与标记 (Reachability and Marking)

GC 判断一个对象是否为“垃圾”的依据是其可达性 (Reachability)。

  • 根 (Roots): V8 将一些对象定义为“根”，它们是必然存活的，主要包括调用栈中的局部变量、全局对象（如 window）等。
  • 标记 (Marking): GC 的工作始于“标记”阶段。它从根对象出发，递归地遍历所有可以从根访问到的对象，并为这些可达对象打上“存活”标记。
  • 清除 (Sweeping): 标记阶段结束后，所有未被打上标记的对象都被认为是不可达的“垃圾”，它们所占用的内存将在后续被回收。
// 定义一个全局对象作为根
let globalObj = {};

// 创建一个对象并赋值给 globalObj 的属性
globalObj.reachable = { name: "我是可达对象" };

// 创建一个独立对象，没有被任何根引用
let unreachable = { name: "我是不可达对象" };

// 解除 globalObj 对 reachable 对象的引用
globalObj.reachable = null;

// 此时，unreachable 对象从未被根引用，reachable 对象引用也被置空
// 两者都可能成为不可达对象，等待垃圾回收

分代假说 (The Generational Hypothesis)

V8 的 GC 策略基于一个在多种编程语言中都被验证过的观察——分代假说。

分代假说

  1. 绝大多数对象的生命周期都非常短暂 (Most objects die young)。
  2. 存活时间较长的对象，其继续存活的可能性也更大。

基于此假说，V8 将其管理的堆内存 (Heap) 划分为两个主要区域：新生代 (Young Generation) 和老生代 (Old Generation)，并针对不同区域的特点，采用不同的回收策略。新生代和老生代的大小会根据运行时内存压力和应用程序行为动态调整，例如新生代通常为 1-8MB，但具体大小因环境而异。

Minor GC (Scavenge): 新生代的快速回收

新生代空间较小（通常为 1-8MB），存放着新创建的、生命周期短暂的对象。针对该区域的垃圾回收被称为 Minor GC，其算法称为 Scavenge，特点是执行频率高、速度快。

  • 机制: 新生代被分为两个等大的空间：From-Space（或称为 Nursery）和 To-Space（或称为 Intermediate）。

    1. 所有新创建的对象都被分配在 From-Space。
    2. 当 From-Space 写满，触发 Minor GC。
    3. GC 从根出发，将 From-Space 中所有存活的对象复制并紧凑地排列到 To-Space 中。

    1. 复制完成后，From-Space 中剩下的所有对象都是“垃圾”，GC 直接清空整个 From-Space。
    2. 最后，交换 From-Space 和 To-Space 的角色。原来的 To-Space 成为新的 From-Space，用于下一次的对象分配；原来的 From-Space 则成为新的 To-Space，等待下一次 GC。
    3. 在复制过程中，如果一个对象已经是第二次在 Minor GC 中存活（即从 Intermediate 区存活），它将被晋升 (promote) 到老生代。

  • 优点：Scavenge 算法速度快，适合短生命周期对象，且通过紧凑排列有效避免内存碎片。

  • 局限性：半空间设计导致空间利用率较低（一半空间始终空闲），且当存活对象较多时，复制开销会显著增加。

Major GC (Mark-Sweep-Compact): 老生代的深度清理

老生代 (Old Generation) 空间容量较大，用于存放多次 Minor GC 仍然存活、生命周期较长的对象。该区域的垃圾回收称为 Major GC，触发频率低，但单次耗时显著高于 Minor GC。其核心机制是 标记–清除–整理 (Mark–Sweep–Compact) 算法。

  1. 标记 (Marking): 与 Minor GC 类似，从根出发，标记所有老生代中的存活对象。
  2. 清除 (Sweeping): 在标记阶段完成后，清除阶段会遍历整个堆内存。此过程并不会立即物理移除垃圾对象的数据，而是执行逻辑回收 (Logical Deallocation)：将这些对象所占用的内存标记为可用，并记录到一个称为空闲链表 (freelist) 的数据结构中。freelist 按内存块大小组织，方便内存分配器在为新对象分配空间时快速定位到合适的块，而无需扫描整个堆。只有当新的对象被分配到该空闲块时，原有的残留数据才会在写入过程中被物理覆盖 (Physical Overwriting)。
Sweeping
  1. 整理 (Compacting): 在清除阶段结束后，堆内存中可能出现大量不连续的小块空闲区域，这种现象称为内存碎片化 (Memory Fragmentation)。碎片化会导致一个问题：即使总的空闲内存容量足够，也可能因为缺乏足够大的连续空间而无法为新对象分配内存。为解决这一问题，垃圾回收器会按需触发整理阶段。在整理过程中，所有存活对象会被移动到内存的一端，使其排列得更加紧凑，从而将零散的空闲块合并为一个大的连续空闲区。该过程有效消除了碎片，但由于需要更新所有指向已移动对象的引用指针，因此计算开销较高。
Compacting

Orinoco: V8 垃圾回收的现代化演进

传统垃圾回收 (GC) 的挑战

传统的垃圾回收 (Garbage Collection, GC) 算法在执行时，需要将 JavaScript 主线程 (Main Thread) 完全暂停，这一现象被称为“停止世界 (Stop-the-World)”。

对于耗时较长的主垃圾回收 (Major GC)，这种长时间的停顿会阻塞应用的响应，导致用户可感知的延迟或“卡顿 (Jank)”。为了解决这一性能瓶颈，V8 的现代 GC 项目 Orinoco 引入了一系列先进技术，旨在将 GC 工作从主线程中解耦或分片，以最大限度地减少主线程的停顿时间。

Orinoco 的核心技术

Orinoco 的优化策略主要围绕以下三种技术展开，它们在不同阶段协同工作。

  • 并行 (Parallelism)：在主线程暂停期间，V8 会启动多个辅助线程 (Helper Threads) 来协同完成 GC 的任务。虽然主线程依然被阻塞，但通过多线程并行处理，总的停顿时间被显著缩短。

  • 增量 (Incrementalism)：将一项耗时很长的 GC 任务 (如完整的标记过程) 分解成许多小的步骤。这些小步骤穿插在 JavaScript 主线程的执行中进行，主线程执行一小段 JS 代码，然后执行一小步 GC，如此交替，避免了单次长时间的停顿。

  • 并发 (Concurrency)：最高级的优化。GC 的辅助线程在后台独立工作，与 JavaScript 主线程同时执行，几乎不产生停顿。这需要通过写屏障 (Write Barriers) 等复杂技术来保证数据一致性，即拦截主线程在并发标记期间对对象引用进行的修改，并通知后台的 GC 线程。

技术在 GC 类型中的具体应用

Orinoco 将上述技术精妙地应用在 Minor GC 和 Major GC 中：

Minor GC (Scavenge) 的并行化

新生代的 Scavenge 算法本身速度很快，其“停止世界”的暂停时间很短。因此，Orinoco 在此主要应用并行 (Parallelism) 技术。

Major GC 的并发与增量化

老生代的 Major GC 耗时最长，是优化的重点。Orinoco 在此采用了一套复杂的组合：

  1. 并发标记 (Concurrent Marking): 耗时最长的标记阶段，主要由后台辅助线程并发执行，此时 JS 主线程可以继续运行。
  2. 增量标记 (Incremental Marking): 主线程也会增量地参与到标记工作中，进一步加快进度。
  3. 并行清除与整理 (Parallel Sweeping & Compacting): 在最终需要短暂“停止世界”的清除和整理阶段，则采用并行技术，由多个辅助线程协同完成，以最大限度缩短最后的暂停时间。

GC 的触发与控制

  • 触发时机：垃圾回收（GC）由系统自动触发，通常取决于内存分配阈值（如新生代空间写满）或堆内存大小的动态增长率等因素。
  • 空闲时间回收：现代浏览器通过 requestIdleCallback 等机制感知页面空闲时段，优先在这些时段“见缝插针”地执行部分 GC 任务，以减少对用户体验的影响。
  • 不可控性：开发者无法通过 JavaScript 代码（如 gc()，仅用于开发和调试环境）手动触发或精确控制垃圾回收。
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