摘要：基本概念垃圾回收機(jī)制。對(duì)兩個(gè)不同生代的不同垃圾回收策略構(gòu)成了整個(gè)的垃圾回收機(jī)制。此種方式會(huì)導(dǎo)致下一次內(nèi)存中產(chǎn)生大量碎片，即內(nèi)存空間不連續(xù)，導(dǎo)致內(nèi)存分配時(shí)面對(duì)大對(duì)象可能會(huì)無(wú)法滿足，提前出發(fā)下一次的垃圾回收機(jī)制。

: 聊一聊垃圾回收機(jī)制吧。
  : 恩，垃圾回收是自動(dòng)的。

GC（Garbage collection）垃圾回收機(jī)制。目的是解釋器去判別需要回收的內(nèi)容，當(dāng)解釋器認(rèn)為一個(gè)占著房子的人已經(jīng)沒(méi)有存在的意義了，就自動(dòng)收回房子重新對(duì)外出租（available）。JS和PY都選擇不相信程序員，選擇自己操控內(nèi)存問(wèn)題。

Node的對(duì)象都是分配在堆內(nèi)存上，V8主要把內(nèi)存分為 new-space 和 old-space ，64位系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的大小約為 32MB 和 1400MB（32位系統(tǒng)對(duì)應(yīng)折半）。二者共同構(gòu)成Node的總內(nèi)存（約為1.4G）。

新生代空間的對(duì)象生存周期比較短，容量也比較小，老生代的對(duì)象都是“強(qiáng)硬派”，生命力旺盛，容量比較大。Node 不是 HipHop 為啥非要把內(nèi)存分這個(gè) “new-school”，“old-school” ？，就是因?yàn)樵趯?shí)際的情況中，各種垃圾回收策略并不能滿足解決不同的對(duì)象聲明周期長(zhǎng)短不一的問(wèn)題，而只是針對(duì)某一種特定情況非常有用，所以基于分代策略能夠根據(jù)對(duì)象的生命周期不同，采用最適合的算法策略進(jìn)行高效垃圾回收。

Node對(duì)兩個(gè)不同生代的不同垃圾回收策略構(gòu)成了整個(gè)Node的垃圾回收機(jī)制。下面就來(lái)詳細(xì)說(shuō)明這兩個(gè)不同的生代究竟是怎么處理的辣雞的。

回顧一下 new-space 的特點(diǎn)：對(duì)象的生存周期普遍都比較短。這意味著，“頑固派”對(duì)象比較少

Scavenge 策略把 new-space 一分為兩個(gè) “simispace"(半空間)，一個(gè)叫 處于使用狀態(tài)的 From 空間 一個(gè)叫閑置的 TO 空間。整個(gè)回收的過(guò)程就是如下圖：

那么在新生代中如何讓GC知道某一個(gè)對(duì)象已經(jīng)沒(méi)有價(jià)值即該對(duì)象的生命周期已經(jīng)結(jié)束了呢？

引用計(jì)數(shù)：所謂引用計(jì)數(shù)就是跟蹤并記錄每一個(gè)值被引用的次數(shù)，當(dāng)我們生命了一個(gè)變量并且將一個(gè)引用類型賦值給該變量，那么該引用對(duì)象的引用計(jì)數(shù)加一，如果同一個(gè)變量又賦值給了另外一個(gè)變量，那么計(jì)數(shù)再一次增加1。那么相反的是如果某一個(gè)有引用類型值得變量又被賦了另外一個(gè)值，那么原先的引用類型的計(jì)數(shù)就相應(yīng)的減一，或者當(dāng)在一個(gè)函數(shù)執(zhí)行完畢之后，該函數(shù)在執(zhí)行時(shí)所創(chuàng)建的作用域?qū)N毀，與此同時(shí)在該函數(shù)作用域中聲明的局部變量所對(duì)應(yīng)的內(nèi)存空間的引用計(jì)數(shù)將隨之減一，不出現(xiàn)閉包的情況下，下一次的垃圾回收機(jī)制在被觸發(fā)的時(shí)候，作用域中的變量所對(duì)應(yīng)的空間就會(huì)結(jié)束聲明周期。像下面的代碼那樣：

function callOnce(){
    let local = {}
    let foo = {}
    let bar = {a:{},b:{}}
}

那么所謂閉包，一個(gè)在面試中都快被問(wèn)爛了的概念:),其實(shí)說(shuō)白了就是運(yùn)用函數(shù)可以作為參數(shù)或者返回值使得一個(gè)外部作用域想要訪問(wèn)內(nèi)部作用域中的私有變量的一種方式

function foo(){
    let local = {a:"ray"}
    return function(){
        return local
    }
}

let bar = foo()

上述代碼就形成了一個(gè)閉包，使得一旦有了變量引用了foo函數(shù)的返回值函數(shù)，就使得該返回值函數(shù)得不到釋放，也使得foo函數(shù)的作用域得不到釋放，即內(nèi)存也不會(huì)釋放，除非不再有引用，才會(huì)逐步釋放。

分代之中除了 new-space 之外即是 old-space 了 ，分代的目的是為了針對(duì)不同的對(duì)象生命周期運(yùn)用不同的回收算法。

滿足條件晉升到老生代的的對(duì)象都有著比較頑強(qiáng)的生機(jī)，意味著在老生代中，存活的對(duì)象占有者很大的比重，使用新生代基于復(fù)制的策略會(huì)有著比較差的效率，此外，新生代中一分為二的空間策略面對(duì)著存活對(duì)象較多的情況也比較不合適。所以在老生代中V8采用了標(biāo)記-清除與標(biāo)記-整理這這兩種方式結(jié)合的策略。

標(biāo)記清除分為標(biāo)記和清除兩個(gè)步驟，先在老生代中遍歷所有的對(duì)象，把那些在遍歷過(guò)程中還活著的對(duì)象都加上一個(gè)標(biāo)記，在下一步的時(shí)候那些沒(méi)有被標(biāo)記的對(duì)象就會(huì)自然的被回收了。示意圖如下：

黑色的即為沒(méi)有被標(biāo)記已經(jīng)死了對(duì)象，下一次就會(huì)被回收內(nèi)存空間。

此種方式會(huì)導(dǎo)致下一次內(nèi)存中產(chǎn)生大量碎片，即內(nèi)存空間不連續(xù)，導(dǎo)致內(nèi)存分配時(shí)面對(duì)大對(duì)象可能會(huì)無(wú)法滿足，提前出發(fā)下一次的垃圾回收機(jī)制。所以便又有了一種標(biāo)記-整理的方式。

對(duì)比標(biāo)記-清除，他多了異步整理的過(guò)程，即把標(biāo)記為存活的兌現(xiàn)統(tǒng)統(tǒng)整理到內(nèi)存的一端，完成整理之后直接清除掉另一端連續(xù)的死亡對(duì)象空間，如下：

最后，由于標(biāo)記-整理這種方式設(shè)計(jì)大量移動(dòng)對(duì)象操作，導(dǎo)致速度非常慢，多以 V8 主要使用標(biāo)記-清除的方式，當(dāng)老生代空間中不足以為新生代晉升過(guò)來(lái)的頑固派們分配空間的時(shí)候，才使用標(biāo)記-整理

由于在進(jìn)行垃圾回收的時(shí)候會(huì)導(dǎo)致應(yīng)用邏輯陷入全停頓的狀態(tài)，在進(jìn)行老生代的回收時(shí)，V8引入了 增量式標(biāo)記，增量式整理，延遲清理等策略，中心思想就是為了能讓一次垃圾回收過(guò)程不那么占用太長(zhǎng)的應(yīng)用程序停頓時(shí)間，而提出類似于時(shí)間片輪轉(zhuǎn)一樣的策略，讓整個(gè)過(guò)程“雨露均沾”，GC弄一會(huì)，應(yīng)用程序執(zhí)行一會(huì)。

使用process.memoryUsage()可以查看node進(jìn)程的內(nèi)存使用情況。單位是字節(jié)

{ rss: 22233088,
  heapTotal: 7708672,
  heapUsed: 5095384,
  external: 28898 }

其中 rss 就是 node 進(jìn)程的常駐內(nèi)存。V8對(duì)內(nèi)存有限制，但是不同于瀏覽器，Node在服務(wù)端難免會(huì)操作大文件流，所以有了一種跳脫 V8 的內(nèi)存限制方式就是使用 buffer 進(jìn)行堆外內(nèi)存分配。如下代碼：

let showMem = () => {
    let mem = process.memoryUsage()
    //process.memoryUsage()值得單位都是字節(jié),轉(zhuǎn)化為兆
    let format = (byte) => {
        return (byte/1024/1024).toFixed(2)+"MB"
    }
    console.log(`rss:${format(mem.rss)}
 heapTotal:${format(mem.heapTotal)}
 heapUsed:${format(mem.heapUsed)}
 external:${format(mem.external)}`);
    console.log("------------------------------------");
}

let useMem = () => {
    let size = 20*1024*1024
    let arr = new Array(size)
    for (let index = 0; index < size; index++) {
        arr[index] = 0      
    }
    return arr
}

let useMemBuffer = () => {
    let size = 20*1024*1024
    let buf = new Buffer(size)
    for (let index = 0; index < size; index++) {
        buf[index] = 0      
    }
    return buf
}

let total = []

for (let index = 0; index < 100; index++) {
    showMem()
    total.push(useMemBuffer())
}

showMem()

下面為分別調(diào)用 useMem()和useMemBuffer() 使用數(shù)組是通過(guò)V8分配堆內(nèi)存，使用 Buffer 是不使用V8分配堆外內(nèi)存，分別打印：

上圖一表示堆內(nèi)內(nèi)存在一定循環(huán)次數(shù)之后達(dá)到溢出邊緣，

圖二可見(jiàn)，external和rss在不斷增大但是其值早就突破了V8的內(nèi)存上限。是因?yàn)?strong>堆外內(nèi)存并不是V8進(jìn)行內(nèi)存分配的。

下一篇所要討論的緩存算法中，緩存就是一個(gè)有可能造成內(nèi)存泄漏的場(chǎng)景。

參考：

《深入淺出NodeJS》-- 樸靈