具体描述
★ Ruby之父Matz作推荐语:上古传承的魔法,彻底揭开垃圾回收的秘密!
★ 日本天才程序员兼Lisp黑客竹内郁雄审校
本书前半介绍基本GC算法,包括标记-清除GC、引用计数、复制算法的GC、串行GC的算法、并发GC的算法等。后半介绍V8、Rubinius、Dalvik、CPython等几种具体GC的实现。本书适合各领域程序员阅读。
作者简介
目录信息
GC的定义 1
GC的好处 2
GC的历史 3
为什么我们现在要学GC 4
读者对象 6
本书中的符号 7
算法篇
第1章 学习GC之前
1.1 对象/头/域 12
1.2 指针 14
1.3 mutator 15
1.4 堆 15
1.5 活动对象/非活动对象 16
1.6 分配 16
1.7 分块 17
1.8 根 17
1.9 评价标准 19
第2章 GC标记-清除算法
2.1 什么是GC标记-清除算法 22
2.2 优点 29
2.3 缺点 29
2.4 多个空闲链表 31
2.5 BiBOP法 33
2.6 位图标记 34
2.7 延迟清除法 37
第3章 引用计数法
3.1 引用计数的算法 40
3.2 优点 44
3.3 缺点 44
3.4 延迟引用计数法 46
3.5 Sticky引用计数法 50
3.6 1位引用计数法 52
3.7 部分标记-清除算法 55
第4章 GC复制算法
4.1 什么是GC复制算法 66
4.2 优点 73
4.3 缺点 74
4.4 Cheney的GC复制算法 74
4.5 近似深度优先搜索方法 78
4.6 多空间复制算法 83
第5章 GC标记-压缩算法
5.1 什么是GC标记-压缩算法 89
5.2 优点 94
5.3 缺点 95
5.4 Two-Finger算法 95
5.5 表格算法 100
5.6 ImmixGC算法 106
第6章 保守式GC
6.1 什么是保守式GC 119
6.2 优点 122
6.3 缺点 122
6.4 准确式GC 123
6.5 间接引用 125
6.6 MostlyCopyingGC 127
6.7 黑名单 139
第7章 分代垃圾回收
7.1 什么是分代垃圾回收 142
7.2 Ungar的分代垃圾回收 143
7.3 优点 153
7.4 缺点 154
7.5 记录各代之间的引用的方法 154
7.6 多代垃圾回收 156
7.7 列车垃圾回收 157
第8章 增量式垃圾回收
8.1 什么是增量式垃圾回收 166
8.2 优点和缺点 174
8.3 Steele的算法 174
8.4 汤浅的算法 176
8.5 比较各个写入屏障 178
第9章 RC Immix算法
9.1 目的 180
9.2 合并型引用计数法 180
9.3 合并型引用计数法和Immix的融合 185
9.4 优点和缺点 189
实现篇
第10章 Python的垃圾回收
10.1 本章前言 192
10.2 对象管理 194
10.3 Python的内存分配器 196
10.4 第0层 通用的基础分配器 197
10.5 第1层 Python低级内存分配器 198
10.6 第2层 Python对象分配器 208
10.7 第3层 对象特有的分配器 231
10.8 引用计数法 234
10.9 引用的所有权 239
10.10 如何应对有循环引用的垃圾对象 245
10.11 性能调整的建议 269
第11章 DalvikVM的垃圾回收
11.1 本章前言 271
11.2 重新学习mmap 275
11.3 DalvikVM的源代码 279
11.4 DalvikVM的GC算法 282
11.5 对象管理 282
11.6 标记阶段 299
11.7 清除阶段 322
11.8 Q&A 327
第12章 Rubinius的垃圾回收
12.1 本章前言 329
12.2 Rubinius的GC算法 333
12.3 对象管理 334
12.4 走向准确式GC之路 343
12.5 GC复制算法 359
12.6 Q&A 375
第13章 V8的垃圾回收
13.1 本章前言 379
13.2 V8的GC算法 382
13.3 对象管理 382
13.4 通往准确式GC之路(V8篇) 389
13.5 GC标记-压缩算法 398
13.6 标记阶段 400
13.7 压缩阶段 412
13.8 Q&A 431
附录
附录A 简单语言入门:Python篇 432
附录B 简单语言入门:Java篇 435
附录C 简单语言入门:Ruby篇 436
附录D 简单语言入门:JavaScript篇 437
后记 439
参考文献 441
· · · · · · (收起)
读后感
全书分成算法和实现两个部分。从简单算法讲到复杂的,以丰富的图片解释说明了算法的过程,还是比较容易读的,并且中间会穿插一些GC界论文的related work,还是比较有趣的。但是,对算法的使用场景和对比之前各个算法优缺点大都只是一笔带过,并且真的就是只讲算法,完全脱离算...
全书分成算法和实现两个部分。从简单算法讲到复杂的,以丰富的图片解释说明了算法的过程,还是比较容易读的,并且中间会穿插一些GC界论文的related work,还是比较有趣的。但是,对算法的使用场景和对比之前各个算法优缺点大都只是一笔带过,并且真的就是只讲算法,完全脱离算...
用户评价
最近工作上接触了一些分布式系统,对数据一致性和资源管理的挑战有了更深的体会。在那种场景下,如何有效地回收不再被引用的数据,避免不必要的存储开销和网络通信,从而提升系统的整体吞吐量和稳定性,变得尤为关键。我一直觉得,看似简单的“垃圾回收”概念,背后却蕴藏着深刻的计算机科学思想。比如,在内存管理中,GC算法的设计直接影响到应用程序的响应时间和吞吐量,过度的GC会引入“stop-the-world”的停顿,而太弱的GC则会导致内存溢出。我希望能在这本书中找到关于不同GC算法在分布式环境下的适用性分析,例如它们在处理大规模、高并发数据时的性能表现,以及如何通过参数调优来应对特定的业务场景。此外,对于一些特殊的资源,比如分布式缓存中的过期键,或者消息队列中的已消费消息,它们的回收机制也与传统的内存GC有所不同,我期待能看到相关的探讨和实现方案。这本书的名字让我联想到,它或许能够提供一套系统性的框架,帮助理解和构建更健壮、更高效的分布式数据管理和回收系统。
作为一个对编程语言设计充满好奇的人,我对“垃圾回收”的实现细节非常感兴趣。我一直想了解,不同的编程语言是如何在底层实现自动内存管理的,比如 Java 的 JVM、Python 的 CPython、JavaScript 的 V8 引擎,它们各自采用了哪些垃圾回收策略,又有哪些独到的优化手段。我尤其关注那些能够动态适应程序运行状态的算法,比如能够根据对象的存活时间来调整回收策略的算法,或者能够与应用程序的执行线程协同工作的算法,以最大程度地减少对应用程序性能的影响。我设想这本书能够深入剖析这些主流语言的 GC 实现,提供详细的图解和伪代码,帮助我理解它们在内存分配、对象跟踪、垃圾标记、对象清理等各个环节的运作原理。同时,我也对内存泄漏的检测和诊断技术很感兴趣,希望书中能提供一些实用的工具和方法,帮助开发者识别和修复潜在的内存问题。这本书的名字听起来就非常技术导向,我期待它能解答我心中关于内存管理和 GC 的诸多疑问,让我能够更深入地理解现代编程语言的底层运作机制。
这本书的封面设计非常吸引人,淡雅的绿色搭配简洁的字体,让人一眼就能感受到它与“环保”、“可持续”等概念的关联。我当初被这本书吸引,很大程度上是因为它名字里“算法与实现”这几个字。在如今信息爆炸的时代,我们每天都在产生海量的数据,而如何高效、智能地处理这些数据,尤其是那些不再需要、冗余的“垃圾”数据,已经成为一个重要的课题。我一直对计算机科学中的底层机制和效率优化很感兴趣,例如内存管理、垃圾回收机制是如何工作的,它们在操作系统、虚拟机、数据库等领域扮演着怎样的角色,又存在哪些经典的算法和前沿的优化思路。我设想这本书能够深入浅出地讲解这些原理,从最基础的引用计数、标记-清除,到更复杂的梳理、分代回收,再到并发、并行等高级话题,能够提供清晰的图示和代码示例,帮助我理解它们背后的逻辑和权衡。同时,“实现”这个词也让我期待它能提供一些实际的代码片段,甚至是跨语言的实现思路,让我能够将理论知识与实践相结合,亲手验证这些算法的有效性,甚至在自己的项目中有所借鉴。我希望这本书能够像一本宝典一样,在遇到性能瓶颈或者内存泄漏问题时,能够提供有效的指导和解决方案。
我是一名数据科学家,日常工作需要处理和分析海量数据集。在数据处理过程中,我经常会遇到需要临时存储大量中间结果或者模型的状态信息,而这些信息在计算完成后如果不及时清理,就会占用大量的内存和磁盘空间,严重影响后续的计算效率。我一直希望能够找到一种更智能、更自动化的方式来管理这些临时数据,从而避免手动进行繁琐的清理操作,并减少因为资源不足而导致的计算中断。这本书的名字“垃圾回收的算法与实现”引起了我的注意,我猜测它可能不仅仅局限于传统的计算机内存回收,而是可以引申到更广泛的数据资源管理领域。我希望能在这本书中学习到一些数据清理和资源释放的通用算法和设计模式,比如如何基于数据的使用频率、生命周期或者某些业务逻辑来自动化地释放不再需要的数据。我期望这本书能为我提供一些解决实际数据处理问题的启发,帮助我构建更高效、更具可扩展性的数据管道。
我在一家游戏公司担任客户端开发工程师,游戏运行时的性能表现至关重要,任何微小的卡顿都可能影响玩家的游戏体验。内存管理是性能优化的一个重要方面,而垃圾回收机制的效率直接关系到游戏帧率的稳定性。我们经常会遇到在复杂场景下,因为频繁创建和销毁大量对象而导致 GC 暂停时间过长,从而引发掉帧的问题。我一直很想深入了解不同 GC 算法在游戏开发场景下的优劣,比如它们对于短生命周期对象和长生命周期对象的处理效率,以及如何通过调整 GC 参数来最小化暂停时间。我希望这本书能够提供一些针对游戏引擎的 GC 优化策略,或者介绍一些专门为实时应用设计的 GC 算法。此外,对于跨平台开发,不同平台的内存管理和 GC 实现可能存在差异,我也期待书中能够提供一些跨平台的注意事项和最佳实践。这本书的名字让我觉得它可能能够为我带来一些关于如何构建高性能、低延迟游戏客户端的宝贵见解。
前面还好,中间开始有些翻译读起来瞬间出戏关于书的内容,有图解很方便理解~实现篇中,Dalvik虚拟机那部分应该说是跟出书的当时彻底不同了吧。 ------------------- 17.7.24 前面好个毛线。本来还想参考这本书的翻译,从头对着看才发现这译者太扯淡。
好难啊,基础知识储备不够,看起来事倍功半,囫囵吞枣一遍先。
还可以,前面讲算法还有些看头,中间讲代码的时候,伪代码所以没什么意思,无论是引用计数还是分代,都有这种问题,感觉很像工程上的优化问题。实现部分看了 Python 的。
# 垃圾回收的算法与实现 > http://naotu.baidu.com/file/6423c5671cd14ba3b30e69ab9af4746e?token=71379dbbc06c7ad3
相比handbook生动形象很多,对主流gc的实现也有涉及;不过不如handbook来得系统,对并发,并行gc讲述较少。总的来说是18年读的第一本好书。