Java, Go, Python语言的垃圾回收是怎么工作的？

01 Java

Java 提供多种垃圾回收器，每种回收器都适用于不同的使用情况。

1. 串行 GC：

• 最适合单线程环境或小型应用程序。
• 使用单线程执行所有垃圾收集工作。

2. 并行 GC：

• 也称为 "吞吐量收集器"。
• 使用多个线程进行垃圾收集，优化应用程序的最大吞吐量。

3. CMS GC：

• 低延迟收集器，旨在尽量减少暂停时间。
• 与应用程序同时工作，以减少暂停时间。

4. G1 GC：

• 旨在平衡吞吐量和延迟。
• 它将堆划分为若干区域，重点先收集垃圾最多的区域。

5. ZGC：

• 一种低延迟的垃圾收集器，专为需要大堆大小和最少暂停时间的应用而设计。
• 与应用程序线程同时运行。

02 Python

Python 的垃圾回收基于引用计数和循环垃圾回收器。

1. 引用计数：

• Python 内存管理的主要方法。
• 每个对象都有一个引用计数；当引用计数为零时，内存被释放。

2. 循环垃圾回收器：

• 处理引用计数无法解决的循环引用。
• Python 的 gc 模块提供了与垃圾收集器交互的工具，包括启用/禁用收集和调整阈值的函数。

03 GoLang

Go 使用的并发垃圾回收器随着时间的推移有了很大的发展：

• CMS 垃圾收集器（Concurrent Mark-and-Sweep Garbage Collector）：Go 的垃圾收集器与应用程序同时运行，最大限度地减少了 "世界停顿"（stop-the-world）。它标记活对象，清扫死对象，回收内存。

04 差异和性能目标

1. Java

• 多种 GC 算法：Java 提供多种垃圾回收器，如串行、并行、CMS、G1 和 ZGC，允许开发人员根据应用需求（吞吐量、延迟、内存占用）进行选择。
• 代际垃圾收集：Java 通常使用代际垃圾收集，将对象分为年轻一代和老一代，以优化收集过程。在年轻一代中多次收集后存活下来的对象会被转移到老一代中。
• 调整和配置：Java 为垃圾收集提供了大量调整选项，包括调整堆大小、启用/禁用特定收集器以及设置暂停时间目标。
• 灵活性和定制：Java 的多个垃圾收集器允许进行广泛的定制，以满足不同的性能目标，如最大化吞吐量或最小化延迟。
• 暂停时间控制：Java 提供了控制暂停时间（Pause Time）的机制，使其适用于有实时性要求的应用程序。

2. Python

• 引用计数：Python 主要使用引用计数进行内存管理。每个对象都会对指向它的引用进行计数；当计数降为零时，对象就会被去分配。
• 循环 GC：Python 有一个辅助垃圾回收机制，用于检测和回收循环引用（对象之间相互引用，但无法从根集访问）。gc 模块允许对循环垃圾回收器进行微调。
• 没有代际 GC：虽然 Python 确实有一个循环收集器，但它并没有像 Java 那样明确地使用代际方法。
• 简单易用：Python 将简单和易用放在首位。引用计数和循环 GC 的结合为开发人员提供了一个简单明了的模型，尽管对微调的控制较少。
• 开销：引用计数机制会增加一些开销，而且循环垃圾收集器的效率可能不如其他语言的生成收集器。

3. Go

• 并发标记和扫描：Go 使用并发标记和清扫垃圾收集器，该收集器与应用程序代码同时运行，旨在最大限度地减少停顿时间，降低延迟。
• 无世代垃圾回收器：Go 不会将对象分成不同的世代。重点在于保持低延迟和可预测的性能。
• 自动调整：Go 的垃圾回收器会根据应用程序行为自动调整，与 Java 相比，手动调整选项非常有限。
• 低延迟：Go 的垃圾回收器专为低延迟应用而设计。它最大限度地减少了 "世界停顿"（stop-the-world）的停顿时间，力求做到不引人注目。
• 并发性：Go 的垃圾回收器与应用程序同时运行，因此非常适合高吞吐量、低延迟的应用程序，尤其是在网络或云环境中。

总之，Java、Python 和 Go 中的垃圾回收机制是根据每种语言的特定目标和特点量身定制的。Java 提供了广泛的自定义功能和多种垃圾回收算法，Python 则将引用计数和循环垃圾回收相结合，以简化为优先考虑，而 Go 则侧重于低延迟、并发的垃圾回收，尽量减少开发人员的干预。

文章来源于ByteByteGo ，作者李华