什么方法可以管理内存资源

1. 手机内存不足怎么清理 快速清理手机内存的方法

手机内存不足怎样清理最彻底
1、删除不常用的软件系统工具—设置—应用卸载，把不常用的软件都删了，因为现在有一些小程序，完全可以代替这些APP啦。2、清简猛理手机垃圾系统工具—文件帆咐碧管理—清理，把应用缓存、垃圾文件、安装包、卸载残留、内存占用这些全部清理掉3、逐一清理APP缓存这里估计有人就问学姐了，学姐呀，你上面说的清理缓存，为什么这里还要清理缓存呢，是不是重复了？不是的，上面只是手机整体扫描缓存，整体扫描能清理百分之30就不错了，剩下的需要手动一点点清理。系统工具—设置—应用管理，然后手动点开每个应用，学姐先点开微信，因为微信最占内存。这里重点来了，可执行的有两个选项，一个是清除缓存，另外一个是清除全部数据。清除缓存，清理的垃圾不会太多，不够彻底。清除全部数据，你的微信聊天产生的所有的文字，图片，视频，文件等资料都会被清理滑顷干净，然后微信需要重新登录。如果微信没有重要的资料，或者备份完毕后，学姐建议大家可以这么清理，这样清理非常彻底！4、删除手机文件夹这信纳陆招是学姐的大招！很多朋友估计都没有用过，也不敢尝试。学姐用了好几年，没有出现啥问题。系统工具—文件管理—文件夹，这时候你会看到有很多文件夹，都是英文名字，但是这里面有一个文件夹的名字很特别，那就是tencent腾讯，这个文件夹。学姐建议这个文件夹别删，其他都可以删，为什么呢？因为这个删完，你的微信所有聊天记录都没有了。所以这是学姐的大招，这么做，会给很多垃茄亩圾清理干净，但是前提，你的相册，视频需要备份哈。5、手机清理软件再全盘清理以上学姐说的是手动清理方法，其实清理软件有很多，学姐推荐的是腾讯手机管家，为什么是这个呢？因为腾讯手机管家清理微信垃圾非常方便哈。在腾讯手机管家，点清理加速，然后点微信清理，下方还有微信深度清理，这样能释放很多微信存储空间的缓存。6、手机恢复出厂设置学姐很自信得告诉你，上面这些方法你都用完了，发现肯定是不卡了。如果手机再卡，那学态举姐还有个更牛的大招！那就是给手机恢复到出厂设置。方法是关闭手机，再重启手机，重启手机的同时按住音量+和电源键，这样系统就进入recovery模式了，点wipe data/factory reset就可以清除所有数据了，这样一部崭新的新手机即将诞生！如果你手机恢复出厂后还是卡，那么学姐告诉你，朋友，你该换手机了！
还有个重要的事，学姐提醒大家，大家在清理手机过程中，如果图片或者视频等数据被误删了，那就用数据恢洞高复软件及时找回，这样的软件有很多，下载直接安装应用缺脊即可伏颤渗。

手机内存不足怎样清理最彻底
1、删除不常用的软件系统工具—设置—应用卸载，把不常用的软件都删了，因为现在有一些小程序，完全可以代替这些APP啦。2、清简猛理手机垃圾系统工具—文件帆咐碧管理—清理，把应用缓存、垃圾文件、安装包、卸载残留、内存占用这些全部清理掉3、逐一清理APP缓存这里估计有人就问学姐了，学姐呀，你上面说的清理缓存，为什么这里还要清理缓存呢，是不是重复了？不是的，上面只是手机整体扫描缓存，整体扫描能清理百分之30就不错了，剩下的需要手动一点点清理。系统工具—设置—应用管理，然后手动点开每个应用，学姐先点开微信，因为微信最占内存。这里重点来了，可执行的有两个选项，一个是清除缓存，另外一个是清除全部数据。清除缓存，清理的垃圾不会太多，不够彻底。清除全部数据，你的微信聊天产生的所有的文字，图片，视频，文件等资料都会被清理干净，然后微信需要重新登录。如果微信没有重要的资料，或者备份完毕后，学姐建议大家可以这么清理，这样清理非常彻底！4、删除手机文件夹这招是学姐的大招！很多朋友估计都没有用过，也不敢尝试。学姐用了好几年，没有出现啥问题。系统工具—文件管理—文件夹，这时候你会看到有很多文件夹，都是英文名字，但是这里面有一个文件夹的名字很特别，那就是tencent腾讯，这个文件夹。学姐建议这个文件夹别删，其他都可以删，为什么呢？因为这个删完，你的微信所有聊天记录都没有了。所以这是学姐的大招，这么做，会给很多垃圾清理干净，但是前提，你的相册，视频需要备份哈。5、手机清理软件再全盘清理以上学姐说的是手动清理方法，其实清理软件有很多，学姐推荐的是腾讯手机管家，为什么是这个呢？因为腾讯手机管家清理微信垃圾非常方便哈。在腾讯手机管家，点清理加速，然后点微信清理，下方还有微信深度清理，这样能释放很多微信存储空间的缓存。6、手机恢复出厂设置学姐很自信得告诉你，上面这些方法你都用完了，发现肯定是不卡了。如果手机再卡，那学态举姐还有个更牛的大招！那就是给手机恢复到出厂设置。方法是关闭手机，再重启手机，重启手机的同时按住音量+和电源键，这样系统就进入recovery模式了，点wipe data/factory reset就可以清除所有数据了，这样一部崭新的新手机即将诞生！如果你手机恢复出厂后还是卡，那么学姐告诉你，朋友，你该换手机了！
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2. 内存不足怎么办

清理电脑垃圾，或者更换硬盘。
电脑硬盘是计算机最主要的存储设备。硬盘由一个或者多个铝制或者玻璃制的盘片组成。这些盘片外覆盖有铁磁性材料。
绝大多数硬盘都是固定硬盘，被永久性地密封固定在硬盘驱动器中。硬盘是非常害怕灰尘的了。如果灰尘吸到了电路板上的话，就会导致硬盘工作不稳定，或者导致内部零件损坏。
硬盘的功能工作状态与寿命和温度有很大的关系，温度过高或是过低都会导致晶体振荡器的时钟主频发生改变，会造成电路元件失灵，而如果温度过低时会导致，空气中水分凝结在元件上，导致短路的现象。
其次，我们要定期整理你的硬盘。这样会提高你的硬盘速度。如果，硬盘上的垃圾文件过多的话，速度会减慢，还有可能损坏磁道。但是，不要三天两头的清理，这样也会减少硬盘寿命的。
最后，就是防毒。病毒在硬盘的存储的文件是一个最大的威胁。所也我们发现病毒应该及时采取办法清除，尽量不要格式化硬盘。

3. 内存有几种管理方式

3种 ：
段式管理（每次分配的大小不固定）
页式管理（每次分配的大小固定）
段页式（整体分段，段内分页，和整体分页，页内分段）

页式管理：把主存分为一页一页的，每一页的空间要比一块一块的空间小很多，显然这种方法的空间利用率要比块式管理高很多。

段式管理：把主存分为一段一段的，每一段的空间又要比一页一页的空间小很多，这种方法在空间利用率上又比页式管理高很多，但是也有另外一个缺点。一个程序片断可能会被分为几十段，这样很多时间就会被浪费在计算每一段的物理地址上（计算机最耗时间的大家都知道是I/O吧）。

段页式管理：结合了段式管理和页式管理的优点。把主存分为若干页，每一页又分为若干段。

4. 电脑内存不足怎么办

扩大虚拟内存，磁盘清理，设置内存比例。
电脑提示内存不足，那肯定就是内存不足了，如果提示英文的话，可能会有部分用户还不知道什么意思呢，只会见到一个大大的感叹号，还会有一声“咚”的声音。顾名思义内存不足，就是内存不足，电脑也有内存，就像我岁并森们使用乎亩的手机，RAM就是内存，RAM越大手机运行的越流畅，同理可证，电脑的RAM越大，肯定也是越好的。
电脑每次打开应用，都需要占用内存，不然怎么应用运行呢?有的用户经常吐槽，电脑没用多久变卡了，点一下管家就流畅了，这是很正常的，电脑变卡的原因主要还是因为内存越来越少，当然会变卡了，只需要清理一内存就可以了。
也就是把后台运行的程序关闭即可，所以遇到这种情况只需要选中任务栏，点击鼠标右键，启动任务管理器，将占用大量内存的应用全部停止运行就可以了，内存不足的蔽销问题就解决了。

5. 计算机管理内存的方法有哪些优缺点是什么

内存管理是操作系统最重要的一部分，它决定了操作系统的性能。为了说明如何进行内存访问的操作，有必要先介绍有关内存管理的一些术语及背景。

2.1 虚拟内存

所谓虚拟内存就是用硬盘空间来弥补计算机物理内存不足的技术。Windows操作系统用虚拟内存来动态管理运行时的交换文件。为了提供比实际物理内存还多的内存容量，Windows操作系统占用了硬盘上的一部分空间作为虚拟内存。当CPU有要求时，首先会读取内存中的资料。当内存容量不够用时，Windows就会将需要暂时存储的数据写入硬盘。所以，计算机的内存大小等于实际物理内存容量加上“分页文件”（就是交换文件）的大小。Windows 98中分页文件名采用Win386.swp形式，而Windows 2K/XP/2003中采用pagefile.sys，默认位于系统分区的根目录下，具有隐藏属性。如果需要的话，“分页文件”会动用硬盘上所有可以使用的空间。

安装好Windows以后，系统采用默认的设置自动处理虚拟内存，为了优化系统的 工作性能，根据Windows操作系统中虚拟内存的设置方法，可以自己动手设置内存管理参数。

2.2 CPU工作模式

计算机系统有不同的工作模式，在不同的模式下，CPU的寻址方式是不一样的，通常见到的CPU工作模式如下所述。

2.2.1．实模式

实模式是为了Pentium处理器与8086／8088兼容而设置的。8086和8088只能工作于实模式，而80286及以上的处理器可工作于实模式或者保护模式下。实模式操作方式只允许微处理器寻址第一个1MB的存储空间，从0x00000～0xFFFFF。在实模式下的存储器寻址是段地址＋偏移地址。例如段寄存器的内容是0x1000，则它寻址开始于0x10000的段，偏移量大小从0x0000～0xFFFF，即偏移量的空间大小是216=64KB。

2.2.2．保护地址模式

保护地址模式又称为虚拟地址存储管理方式。保护模式下主要有两种特征。
（1）内存分段管理
在保护模式下，各个16位的段寄存器里面放置的是选择符。各项任务共享的内存空间由全局选择符来索引；而某个任务独立使用的内存空间由局部选择符来索引。由选择符的高13位作为偏移量，再以CPU内部事先初始化好的GDTR（全局描述符表寄存器）中的32位基地址为基，可以获得相应的描述符。由描述符中的线性地址决定段的基地址。再利用指令（或其他方式）给出的偏移量，便可以得到线性地址，即
线性地址=段线性基地址+偏移量
保护模式采用上面介绍的分段管理，可以实现的存储器寻址范围为4GB，通常把通过段变换获得的地址称为线性地址。这种线性地址是同32位物理地址对应的，为了获得更大的寻址范围，还可以对线性地址实行分页管理。在保护模式下，处理器通过CRO控制寄存器的PG（page）位进行管理，当PG=0时，由段变换获得的线性地址可直接作为物理地址使用；若PG=1，则进一步进行页变换。
（2）内存分页管理

分页管理的基本思想是将内存分为大小固定为4KB或者1MB的若干页，通过一定机制对内存进行管理。与前面的分段管理类似，程序或数据将根据其长度分配若干页。为了进行页面管理，在分页管理机制中采用了页表、页目录对线性地址作页变换。

2.3 逻辑、线性和物理地址

在保护地址模式下，经常遇到三种地址：逻辑地址（Logical Address）、线性地址（Linear Address）和物理地址（Physical Address）。CPU通过分段机制将逻辑地址转换为线性地址，再通过分页机制将线性地址转换为物理地址。
（1）逻辑地址
这是内存地址的精确描述，通常表示为十六进制：xxxx:YYYYYYYY，这里xxxx为selector（选择器），而YYYYYYYY是针对selector所选择的段地址的线性偏移量。除了指定xxxx的具体数值外，还可使用具体的段寄存器的名字来替代，如CS（代码段），DS（数据段），ES（扩展段），FS（附加数据段#1），GS（附加数据段#2）和SS（堆栈段）。这些符号都来自旧的“段：偏移量”风格，在 8086 实模式下使用此种方式来指定“far pointers”（远指针）。
（2）线性地址
线性地址是逻辑地址到物理地址变换之间的中间层，是处理器可寻址的内存空间（称为线性地址空间）中的地址。程序代码会产生逻辑地址，或者说是段中的偏移地址，加上相应段的基地址就生成了一个线性地址。
如果启用了分页机制，那么线性地址可以再经变换以产生一个物理地址。若没有启用分页机制，那么线性地址直接就是物理地址。不过，在开启分页功能之后，一个线性地址可能没有相对映的物理地址，因为它所对应的内存可能被交换到硬盘中。32位线性地址可用于定位4GB存储单元。
（3）物理地址

所谓物理地址，就是指系统内存的真正地址。对于32 位的操作系统，它的范围为0x00000000～0xFFFFFFFF，共有4GB。只有当CPU工作于分页模式时，此种类型的地址才会变得非常“有趣”。本质上，一个物理地址是CPU插脚上可测量的电压。操作系统通过设立页表将线性地址映射为物理地址。Windows 2K/XP所用页表布局的某些属性对于调试软件开发人员非常有用。

2.4 存储器分页管理机制

程序代码和数据必须驻留在内存中才能得以运行，然而系统内存量很有限，往往不能容纳一个完整程序的所有代码和数据，特别是在多任务系统中，如Windows，可能需要同时打开多个执行程序，如画图程序，浏览器等，想让内存驻留所有这些程序显然不大可能，因此首先能想到的就是将程序分割成小部分，只让当前系统运行它所有需要的那部分留在内存，其他部分都留在硬盘（虚拟内存）。当系统处理完当前任务片段后，再从外存中调入下一个待运行的任务片段。于是，存储器分页管理机制随之而被发明。
如前所述，在保护模式下，控制寄存器CR0中的最高位PG位控制分页管理机制是否生效。如果PG=1，分页机制生效，把线性地址转换为物理地址。如果PG=0，分页机制无效，线性地址就直接作为物理地址。必须注意，只有在保护方式下分页机制才可能生效。只有在保证使PE位为1的前提下，才能够使PG位为1，否则将引起通用保护 故障。

分页机制把线性地址空间和物理地址空间分别划分为大小相同的块。这样的块称为页。通过在线性地址空间的页与物理地址空间的页之间建立映射，分页机制可以实现线性地址到物理地址的转换。线性地址空间的页与物理地址空间的页之间的映射可根据需要来确定。线性地址空间的任何一页，可以映射为物理地址空间中的任何一页。

2.5 线性地址到物理地址的转换

线性地址空间的页到物理地址空间的页之间的映射用表来描述。目前所见到的有4KB和1MB大小的物理分页，对于4KB页面的分页，线性地址到物理地址的转换过程如图所示。对于1MB页面分页，线性地址到物理地址的转换与4KB的基本相似，不同的是线性地址的低22位对应一个物理页面。

对于4KB页面的线性地址到物理地址的转换示意图

对于4KB页面分页，页映射表的第一级称为页目录表，存储在一个物理页中。页目录表共有1024个页目录项（PDE，page directory entry），其中，每个PDE为4字节长，包含对应第二级表所在物理地址空间页的页码。页映射表的第二级称为页表，每张页表也被存储在一个物理页中。每张页表有1024个页表项（PTE，page table entry），每个PTE为4字节长，其中PTE的低12位用来存放诸如“页是否存在于内存”或“页的权限”等信息。

一个线性地址大小为4个字节（32bit），包含着找到物理地址的信息，分为3个部分：第22位到第31位这10位（最高10位）是页目录中的索引，第12位到第21位这10位是页表中的索引，第0位到第11位这12位（低12位）是页内偏移。在把一个线性地址转换成物理地址时，CPU首先根据CR3中的值，找到页目录所在的物理页。然后根据线性地址的第22位到第31位这10位（最高的10bit）的值作为索引，找到相应的PDE，其中含有这个虚拟地址所对应页表的物理地址。有了页表的物理地址，再把虚拟地址的第12位到第21位这10位的值作为索引，找到该页表中相应的PTE，其中就有这个虚拟地址所对应物理页的物理地址。最后用线性地址的最低12位，也就是页内偏移，加上这个物理页的物理地址，就得到了该线性地址所对应的物理地址。

6. 常用的内存管理方法有哪几种

常用的内存管理 方法 有哪几种?下面是我给大家收集整理的一些相关方法技巧，希望对大家有帮助!

常用的内存管理方法

传统的内存整理软件工作原理大概是：先申请一块“巨大内存”。因为物理内存几乎全被内码御誉存整理软件占用，因此Windows被迫把其他软件的内存数据转移到硬盘上的“虚拟内存交换文件”(PageFile)中，完成这一迟段过程之后内存整理软件就会释放掉刚刚申请的内存，至此整理过程完成，可用物理内存显着增加。

大体上都是那么回事，就是通过辅助空间，重新安排内存内容 ....

但是其中使用的算法，效率是有很大的区别的 ～～ <script type="text/javascript"><!-- google_ad_client = "pub-4403405132739389"; google_ad_width = 250; google_ad_height = 250; google_ad_format = "250x250_as"; google_ad_type = "text"; //2007-10-22: 250*250 google_ad_channel = "7687946060"; google_ui_features = "rc:10"; //--> </script><script type="text/javascript" src=pagead2.googlesyndication/pagead/show_ads.js"> </script>

拓荒时代

国内的程序员大多是在 Java 语言中第一次感受到垃圾收集技术的巨大魅力的，许多人也因此把 Java 和垃圾收集看成了密不可分的整体。但事实上，垃圾收集技术早在 Java 语言问世前 30 多年就已经发展和成熟起来了， Java 语言所做的不过是把这项神奇的技术带到了广大程序员身边而已。

如果一定要为垃圾收集技术找一个孪生兄弟，那么， Lisp 语言才是当之无愧的人选。 1960 年前后诞生于 MIT 的 Lisp 语言是第一种高度依赖于动态内存分配技术的语言： Lisp 中几乎所有数据都以“表”的形式出现，而“表”所占用的空间则是在堆中动态分配得到的。 Lisp 语言先天就具有的动态内存管理特性要求 Lisp 语言的设计者必须解决堆中每一个内存块的自动释放问题(否则， Lisp 程序员就必然被程序中不计其数的 free 或 delete 语句淹没)，这直接导致了垃圾收集技术的诞生和发展——说句题外话，上大学时，一位老师曾告诉我们， Lisp 是对现代软件开发技术贡献最大的语言。我当时对这一说法不以为然：布满了圆括号，看上去像迷宫一样的 Lisp 语言怎么能比 C 语言或 Pascal 语言更伟大呢?不过现在，当我知道垃圾收集技术、数据结构技术、人工智能技术、并行处理技术、虚拟机技术、元数据技术以及程序员们耳熟能详的许多技术都起源于 Lisp 语言时，我特别想向那位老师当面道歉，并收回我当时的幼稚想法。

知道了 Lisp 语言与垃圾收集的密切关系，我们就不难理解，为什么垃圾收集技术的两位先驱者 J. McCarthy 和 M. L. Minsky 同时也是 Lisp 语言发展史上的重要人物了。 J. McCarthy 是 Lisp 之父，他在发明 Lisp 语言的同时也第一次完整地描述了垃圾收集的算法和实现方式; M. L. Minsky 则在发展 Lisp 语言的过程中成为了今天好几种主流垃圾收集算法的奠基人——和当时不少技术大师的经历相似， J. McCarthy 和 M. L. Minsky 在许多不同的技术领域里都取得了令人艳羡的成就。也许，在 1960 年代那个软件开发史上的拓荒时代里，思维敏捷、意志坚定的研究者更容易成为无所不能的西部硬汉吧。

在了解垃圾收集算法的起源之前，有必要先回顾一下内存分配的主要方式。我们知道，大多数主流的语言或运行环境都支持三种最基本的内存分配方式，它们分拆清别是：

一、静态分配( Static Allocation )：静态变量和全局变量的分配形式。我们可以把静态分配的内存看成是家里的耐用家具。通常，它们无需释放和回收，因为没人会天天把大衣柜当作垃圾扔到窗外。

二、自动分配( Automatic Allocation )：在栈中为局部变量分配内存的方法。栈中的内存可以随着代码块退出时的出栈操作被自动释放。这类似于到家中串门的访客，天色一晚就要各回各家，除了个别不识时务者以外，我们一般没必要把客人捆在垃圾袋里扫地出门。

三、动态分配( Dynamic Allocation )：在堆中动态分配内存空间以存储数据的方式。堆中的内存块好像我们日常使用的餐巾纸，用过了就得扔到垃圾箱里，否则屋内就会满地狼藉。像我这样的懒人做梦都想有一台家用机器人跟在身边打扫卫生。在软件开发中，如果你懒得释放内存，那么你也需要一台类似的机器人——这其实就是一个由特定算法实现的垃圾收集器。

也就是说，下面提到的所有垃圾收集算法都是在程序运行过程中收集并清理废旧“餐巾纸”的算法，它们的操作对象既不是静态变量，也不是局部变量，而是堆中所有已分配内存块。

引用计数( Reference Counting )算法

1960 年以前，人们为胚胎中的 Lisp 语言设计垃圾收集机制时，第一个想到的算法是引用计数算法。拿餐巾纸的例子来说，这种算法的原理大致可以描述为：

午餐时，为了把脑子里突然跳出来的设计灵感记下来，我从餐巾纸袋中抽出一张餐巾纸，打算在上面画出系统架构的蓝图。按照“餐巾纸使用规约之引用计数版”的要求，画图之前，我必须先在餐巾纸的一角写上计数值 1 ，以表示我在使用这张餐巾纸。这时，如果你也想看看我画的蓝图，那你就要把餐巾纸上的计数值加 1 ，将它改为 2 ，这表明目前有 2 个人在同时使用这张餐巾纸(当然，我是不会允许你用这张餐巾纸来擦鼻涕的)。你看完后，必须把计数值减 1 ，表明你对该餐巾纸的使用已经结束。同样，当我将餐巾纸上的内容全部誊写到 笔记本 上之后，我也会自觉地把餐巾纸上的计数值减 1 。此时，不出意外的话，这张餐巾纸上的计数值应当是 0 ，它会被垃圾收集器——假设那是一个专门负责打扫卫生的机器人——捡起来扔到垃圾箱里，因为垃圾收集器的惟一使命就是找到所有计数值为 0 的餐巾纸并清理它们。

引用计数算法的优点和缺陷同样明显。这一算法在执行垃圾收集任务时速度较快，但算法对程序中每一次内存分配和指针操作提出了额外的要求(增加或减少内存块的引用计数)。更重要的是，引用计数算法无法正确释放循环引用的内存块，对此， D. Hillis 有一段风趣而精辟的论述：

一天，一个学生走到 Moon 面前说：“我知道如何设计一个更好的垃圾收集器了。我们必须记录指向每个结点的指针数目。” Moon 耐心地给这位学生讲了下面这个 故事 ：“一天，一个学生走到 Moon 面前说：‘我知道如何设计一个更好的垃圾收集器了……’”

D. Hillis 的故事和我们小时候常说的“从前有座山，山上有个庙，庙里有个老和尚”的故事有异曲同工之妙。这说明，单是使用引用计数算法还不足以解决垃圾收集中的所有问题。正因为如此，引用计数算法也常常被研究者们排除在狭义的垃圾收集算法之外。当然，作为一种最简单、最直观的解决方案，引用计数算法本身具有其不可替代的优越性。 1980 年代前后， D. P. Friedman ， D. S. Wise ， H. G. Baker 等人对引用计数算法进行了数次改进，这些改进使得引用计数算法及其变种(如延迟计数算法等)在简单的环境下，或是在一些综合了多种算法的现代垃圾收集系统中仍然可以一展身手。

标记-清除( Mark-Sweep )算法

第一种实用和完善的垃圾收集算法是 J. McCarthy 等人在 1960 年提出并成功地应用于 Lisp 语言的标记-清除算法。仍以餐巾纸为例，标记-清除算法的执行过程是这样的：

午餐过程中，餐厅里的所有人都根据自己的需要取用餐巾纸。当垃圾收集机器人想收集废旧餐巾纸的时候，它会让所有用餐的人先停下来，然后，依次询问餐厅里的每一个人：“你正在用餐巾纸吗?你用的是哪一张餐巾纸?”机器人根据每个人的回答将人们正在使用的餐巾纸画上记号。询问过程结束后，机器人在餐厅里寻找所有散落在餐桌上且没有记号的餐巾纸(这些显然都是用过的废旧餐巾纸)，把它们统统扔到垃圾箱里。

正如其名称所暗示的那样，标记-清除算法的执行过程分为“标记”和“清除”两大阶段。这种分步执行的思路奠定了现代垃圾收集算法的思想基础。与引用计数算法不同的是，标记-清除算法不需要运行环境监测每一次内存分配和指针操作，而只要在“标记”阶段中跟踪每一个指针变量的指向——用类似思路实现的垃圾收集器也常被后人统称为跟踪收集器( Tracing Collector )

伴随着 Lisp 语言的成功，标记-清除算法也在大多数早期的 Lisp 运行环境中大放异彩。尽管最初版本的标记-清除算法在今天看来还存在效率不高(标记和清除是两个相当耗时的过程)等诸多缺陷，但在后面的讨论中，我们可以看到，几乎所有现代垃圾收集算法都是标记-清除思想的延续，仅此一点， J. McCarthy 等人在垃圾收集技术方面的贡献就丝毫不亚于他们在 Lisp 语言上的成就了。

复制( Copying )算法

为了解决标记-清除算法在垃圾收集效率方面的缺陷， M. L. Minsky 于 1963 年发表了着名的论文“一种使用双存储区的 Lisp 语言垃圾收集器( A LISP Garbage Collector Algorithm Using Serial Secondary Storage )”。 M. L. Minsky 在该论文中描述的算法被人们称为复制算法，它也被 M. L. Minsky 本人成功地引入到了 Lisp 语言的一个实现版本中。

复制算法别出心裁地将堆空间一分为二，并使用简单的复制操作来完成垃圾收集工作，这个思路相当有趣。借用餐巾纸的比喻，我们可以这样理解 M. L. Minsky 的复制算法：

餐厅被垃圾收集机器人分成南区和北区两个大小完全相同的部分。午餐时，所有人都先在南区用餐(因为空间有限，用餐人数自然也将减少一半)，用餐时可以随意使用餐巾纸。当垃圾收集机器人认为有必要回收废旧餐巾纸时，它会要求所有用餐者以最快的速度从南区转移到北区，同时随身携带自己正在使用的餐巾纸。等所有人都转移到北区之后，垃圾收集机器人只要简单地把南区中所有散落的餐巾纸扔进垃圾箱就算完成任务了。下一次垃圾收集的工作过程也大致类似，惟一的不同只是人们的转移方向变成了从北区到南区。如此循环往复，每次垃圾收集都只需简单地转移(也就是复制)一次，垃圾收集速度无与伦比——当然，对于用餐者往返奔波于南北两区之间的辛劳，垃圾收集机器人是决不会流露出丝毫怜悯的。

M. L. Minsky 的发明绝对算得上一种奇思妙想。分区、复制的思路不仅大幅提高了垃圾收集的效率，而且也将原本繁纷复杂的内存分配算法变得前所未有地简明和扼要(既然每次内存回收都是对整个半区的回收，内存分配时也就不用考虑内存碎片等复杂情况，只要移动堆顶指针，按顺序分配内存就可以了)，这简直是个奇迹!不过，任何奇迹的出现都有一定的代价，在垃圾收集技术中，复制算法提高效率的代价是人为地将可用内存缩小了一半。实话实说，这个代价未免也太高了一些。

无论优缺点如何，复制算法在实践中都获得了可以与标记-清除算法相比拟的成功。除了 M. L. Minsky 本人在 Lisp 语言中的工作以外，从 1960 年代末到 1970 年代初， R. R. Fenichel 和 J. C. Yochelson 等人也相继在 Lisp 语言的不同实现中对复制算法进行了改进， S. Arnborg 更是成功地将复制算法应用到了 Simula 语言中。

至此，垃圾收集技术的三大传统算法——引用计数算法、标记-清除算法和复制算法——都已在 1960 年前后相继问世，三种算法各有所长，也都存在致命的缺陷。从 1960 年代后期开始，研究者的主要精力逐渐转向对这三种传统算法进行改进或整合，以扬长避短，适应程序设计语言和运行环境对垃圾收集的效率和实时性所提出的更高要求。

走向成熟

从 1970 年代开始，随着科学研究和应用实践的不断深入，人们逐渐意识到，一个理想的垃圾收集器不应在运行时导致应用程序的暂停，不应额外占用大量的内存空间和 CPU 资源，而三种传统的垃圾收集算法都无法满足这些要求。人们必须提出更新的算法或思路，以解决实践中碰到的诸多难题。当时，研究者的努力目标包括：

第一，提高垃圾收集的效率。使用标记-清除算法的垃圾收集器在工作时要消耗相当多的 CPU 资源。早期的 Lisp 运行环境收集内存垃圾的时间竟占到了系统总运行时间的 40% !——垃圾收集效率的低下直接造就了 Lisp 语言在执行速度方面的坏名声;直到今天，许多人还条件反射似地误以为所有 Lisp 程序都奇慢无比。

第二，减少垃圾收集时的内存占用。这一问题主要出现在复制算法中。尽管复制算法在效率上获得了质的突破，但牺牲一半内存空间的代价仍然是巨大的。在计算机发展的早期，在内存价格以 KB 计算的日子里，浪费客户的一半内存空间简直就是在变相敲诈或拦路打劫。

第三，寻找实时的垃圾收集算法。无论执行效率如何，三种传统的垃圾收集算法在执行垃圾收集任务时都必须打断程序的当前工作。这种因垃圾收集而造成的延时是许多程序，特别是执行关键任务的程序没有办法容忍的。如何对传统算法进行改进，以便实现一种在后台悄悄执行，不影响——或至少看上去不影响——当前进程的实时垃圾收集器，这显然是一件更具挑战性的工作。

研究者们探寻未知领域的决心和研究工作的进展速度同样令人惊奇：在 1970 年代到 1980 年代的短短十几年中，一大批在实用系统中表现优异的新算法和新思路脱颖而出。正是因为有了这些日趋成熟的垃圾收集算法，今天的我们才能在 Java 或 .NET 提供的运行环境中随心所欲地分配内存块，而不必担心空间释放时的风险。

标记-整理( Mark-Compact )算法

标记-整理算法是标记-清除算法和复制算法的有机结合。把标记-清除算法在内存占用上的优点和复制算法在执行效率上的特长综合起来，这是所有人都希望看到的结果。不过，两种垃圾收集算法的整合并不像 1 加 1 等于 2 那样简单，我们必须引入一些全新的思路。 1970 年前后， G. L. Steele ， C. J. Cheney 和 D. S. Wise 等研究者陆续找到了正确的方向，标记-整理算法的轮廓也逐渐清晰了起来：

在我们熟悉的餐厅里，这一次，垃圾收集机器人不再把餐厅分成两个南北区域了。需要执行垃圾收集任务时，机器人先执行标记-清除算法的第一个步骤，为所有使用中的餐巾纸画好标记，然后，机器人命令所有就餐者带上有标记的餐巾纸向餐厅的南面集中，同时把没有标记的废旧餐巾纸扔向餐厅北面。这样一来，机器人只消站在餐厅北面，怀抱垃圾箱，迎接扑面而来的废旧餐巾纸就行了。

实验表明，标记-整理算法的总体执行效率高于标记-清除算法，又不像复制算法那样需要牺牲一半的存储空间，这显然是一种非常理想的结果。在许多现代的垃圾收集器中，人们都使用了标记-整理算法或其改进版本。

增量收集( Incremental Collecting )算法

对实时垃圾收集算法的研究直接导致了增量收集算法的诞生。

最初，人们关于实时垃圾收集的想法是这样的：为了进行实时的垃圾收集，可以设计一个多进程的运行环境，比如用一个进程执行垃圾收集工作，另一个进程执行程序代码。这样一来，垃圾收集工作看上去就仿佛是在后台悄悄完成的，不会打断程序代码的运行。

在收集餐巾纸的例子中，这一思路可以被理解为：垃圾收集机器人在人们用餐的同时寻找废弃的餐巾纸并将它们扔到垃圾箱里。这个看似简单的思路会在设计和实现时碰上进程间冲突的难题。比如说，如果垃圾收集进程包括标记和清除两个工作阶段，那么，垃圾收集器在第一阶段中辛辛苦苦标记出的结果很可能被另一个进程中的内存操作代码修改得面目全非，以至于第二阶段的工作没有办法开展。

M. L. Minsky 和 D. E. Knuth 对实时垃圾收集过程中的技术难点进行了早期的研究， G. L. Steele 于 1975 年发表了题为“多进程整理的垃圾收集( Multiprocessing compactifying garbage collection )”的论文，描述了一种被后人称为“ Minsky-Knuth-Steele 算法”的实时垃圾收集算法。 E. W. Dijkstra ， L. Lamport ， R. R. Fenichel 和 J. C. Yochelson 等人也相继在此领域做出了各自的贡献。 1978 年， H. G. Baker 发表了“串行计算机上的实时表处理技术( List Processing in Real Time on a Serial Computer )”一文，系统阐述了多进程环境下用于垃圾收集的增量收集算法。

增量收集算法的基础仍是传统的标记-清除和复制算法。增量收集算法通过对进程间冲突的妥善处理，允许垃圾收集进程以分阶段的方式完成标记、清理或复制工作。详细分析各种增量收集算法的内部机理是一件相当繁琐的事情，在这里，读者们需要了解的仅仅是： H. G. Baker 等人的努力已经将实时垃圾收集的梦想变成了现实，我们再也不用为垃圾收集打断程序的运行而烦恼了。

分代收集( Generational Collecting )算法

和大多数软件开发技术一样，统计学原理总能在技术发展的过程中起到强力催化剂的作用。 1980 年前后，善于在研究中使用统计分析知识的技术人员发现，大多数内存块的生存周期都比较短，垃圾收集器应当把更多的精力放在检查和清理新分配的内存块上。这个发现对于垃圾收集技术的价值可以用餐巾纸的例子概括如下：

如果垃圾收集机器人足够聪明，事先摸清了餐厅里每个人在用餐时使用餐巾纸的习惯——比如有些人喜欢在用餐前后各用掉一张餐巾纸，有的人喜欢自始至终攥着一张餐巾纸不放，有的人则每打一个喷嚏就用去一张餐巾纸——机器人就可以制定出更完善的餐巾纸回收计划，并总是在人们刚扔掉餐巾纸没多久就把垃圾捡走。这种基于统计学原理的做法当然可以让餐厅的整洁度成倍提高。

D. E. Knuth ， T. Knight ， G. Sussman 和 R. Stallman 等人对内存垃圾的分类处理做了最早的研究。 1983 年， H. Lieberman 和 C. Hewitt 发表了题为“基于对象寿命的一种实时垃圾收集器( A real-time garbage collector based on the lifetimes of objects )”的论文。这篇着名的论文标志着分代收集算法的正式诞生。此后，在 H. G. Baker ， R. L. Hudson ， J. E. B. Moss 等人的共同努力下，分代收集算法逐渐成为了垃圾收集领域里的主流技术。

分代收集算法通常将堆中的内存块按寿命分为两类，年老的和年轻的。垃圾收集器使用不同的收集算法或收集策略，分别处理这两类内存块，并特别地把主要工作时间花在处理年轻的内存块上。分代收集算法使垃圾收集器在有限的资源条件下，可以更为有效地工作——这种效率上的提高在今天的 Java 虚拟机中得到了最好的证明。

应用浪潮

Lisp 是垃圾收集技术的第一个受益者，但显然不是最后一个。在 Lisp 语言之后，许许多多传统的、现代的、后现代的语言已经把垃圾收集技术拉入了自己的怀抱。随便举几个例子吧：诞生于 1964 年的 Simula 语言， 1969 年的 Smalltalk 语言， 1970 年的 Prolog 语言， 1973 年的 ML 语言， 1975 年的 Scheme 语言， 1983 年的 Mola-3 语言， 1986 年的 Eiffel 语言， 1987 年的 Haskell 语言……它们都先后使用了自动垃圾收集技术。当然，每一种语言使用的垃圾收集算法可能不尽相同，大多数语言和运行环境甚至同时使用了多种垃圾收集算法。但无论怎样，这些实例都说明，垃圾收集技术从诞生的那一天起就不是一种曲高和寡的“学院派”技术。

对于我们熟悉的 C 和 C++ 语言，垃圾收集技术一样可以发挥巨大的功效。正如我们在学校中就已经知道的那样， C 和 C++ 语言本身并没有提供垃圾收集机制，但这并不妨碍我们在程序中使用具有垃圾收集功能的函数库或类库。例如，早在 1988 年， H. J. Boehm 和 A. J. Demers 就成功地实现了一种使用保守垃圾收集算法( Conservative GC Algorithmic )的函数库。我们可以在 C 语言或 C++ 语言中使用该函数库完成自动垃圾收集功能，必要时，甚至还可以让传统的 C/C++ 代码与使用自动垃圾收集功能的 C/C++ 代码在一个程序里协同工作。

1995 年诞生的 Java 语言在一夜之间将垃圾收集技术变成了软件开发领域里最为流行的技术之一。从某种角度说，我们很难分清究竟是 Java 从垃圾收集中受益，还是垃圾收集技术本身借 Java 的普及而扬名。值得注意的是，不同版本的 Java 虚拟机使用的垃圾收集机制并不完全相同， Java 虚拟机其实也经过了一个从简单到复杂的发展过程。在 Java 虚拟机的 1.4.1 版中，人们可以体验到的垃圾收集算法就包括分代收集、复制收集、增量收集、标记-整理、并行复制( Parallel Copying )、并行清除( Parallel Scavenging )、并发( Concurrent )收集等许多种， Java 程序运行速度的不断提升在很大程度上应该归功于垃圾收集技术的发展与完善。

尽管历史上已经有许多包含垃圾收集技术的应用平台和 操作系统 出现，但 Microsoft .NET 却是第一种真正实用化的、包含了垃圾收集机制的通用语言运行环境。事实上， .NET 平台上的所有语言，包括 C# 、 Visual Basic .NET 、 Visual C++ .NET 、 J# 等等，都可以通过几乎完全相同的方式使用 .NET 平台提供的垃圾收集机制。我们似乎可以断言， .NET 是垃圾收集技术在应用领域里的一次重大变革，它使垃圾收集技术从一种单纯的技术变成了应用环境乃至操作系统中的一种内在 文化 。这种变革对未来软件开发技术的影响力也许要远远超过 .NET 平台本身的商业价值。

大势所趋

今天，致力于垃圾收集技术研究的人们仍在不懈努力，他们的研究方向包括分布式系统的垃圾收集、复杂事务环境下的垃圾收集、数据库等特定系统的垃圾收集等等。

但在程序员中间，仍有不少人对垃圾收集技术不屑一顾，他们宁愿相信自己逐行编写的 free 或 delete 命令，也不愿把垃圾收集的重任交给那些在他们看来既蠢又笨的垃圾收集器。

我个人认为，垃圾收集技术的普及是大势所趋，这就像生活会越来越好一样毋庸置疑。今天的程序员也许会因为垃圾收集器要占用一定的 CPU 资源而对其望而却步，但二十多年前的程序员还曾因为高级语言速度太慢而坚持用机器语言写程序呢!在硬件速度日新月异的今天，我们是要吝惜那一点儿时间损耗而踟躇不前，还是该坚定不移地站在代码和运行环境的净化剂——垃圾收集的一边呢?