浅谈V8垃圾回收机制

发表于 2年以前 | 总阅读数：413 次

对于C/C++等底层语言，内存需要手动进行申请，使用完后手动进行释放。而对于javascript语言使用者来说，因为有垃圾回收器的工作，在使用中通常不需要关心内存的使用情况。但有时不当的代码会意外的导致变量未被垃圾回收器回收，积少成多后造成内存泄漏，潜在的提高应用卡顿的风险。本文从垃圾回收器的工作原理进行分析，总结可能造成内存泄漏的几个典型场景，避免工作中出现内存泄漏造成应用卡顿。

内存生命周期

无论哪种编程语言，内存的生命周期都是差不多的：申请内存、使用内存（读写）、释放或归还内存。

为什么需要垃圾回收

显而易见，用户设备内存是有限的，只申请不释放，内存被占满时，就无法给新创建的对象分配内存。这里类比我们去公司食堂吃饭的场景：打饭后找到空位（申请内存）、在空位吃饭（使用内存）、吃完饭收拾餐盘放回回收区（释放内存）。想象一下，我们吃完不收拾餐盘（释放内存），后来的人就没有餐桌可以吃饭了（程序崩溃）。

对于大多数学校和公司食堂，都是使用者吃完饭释放餐桌（收拾餐盘放回回收区），和C/C++等底层语言类似，使用者申请内存空间，使用完毕再释放内存。

如果我们去外边餐馆吃饭，也是同样的流程。只不过不需要自己找餐桌，由引导服务员给分配，使用后，不需要关心留在餐桌上的餐盘，由回收餐盘服务员去回收。对于JS 来说，垃圾回收器（Garbage Collector）就在做类似于餐盘服务员垃圾回收的工作：将不再使用的内存进行释放回收，从而能够循环利用有限的内存空间。

function grow() {

   var x = []

   let str = new Array(100000).join('x');
   // 1亿个
   for (let i=0; i<100000000; i++) {
      x.push(str)
   }
}

document.getElementById('grow').addEventListener('click', grow);

以上面这段代码为例，点击 grow按钮后，会向数组x中存入大量的（一亿个）字符串，然后这个tab就崩溃了。看到下图，大概率是内存超过了浏览器单 tab的内存上限。以chrome为例，其单tab内存上限在32位系统上为 512M，64位系统上为1.4GB左右。

变量存储方式

JS中变量分为原始类型和引用类型，不同的变量类型存储方式不同。我们先回顾一下 JS 是如何存储变量的。原始类型直接存储在栈（Stack）中，引用类型存储在堆（Heap）中。

var a = 1;

function doSomething() {
    let b = 2;
    let obj = { c: 3}
    console.log(a， b);
}

doSomething();

以上面的一段代码为例，全局执行上下文中存在一个值类型变量 a，doSomething 函数执行上下文中存在一个值类型变量b，一个引用类型变量obj。从下面的内存分配图可以看到，值类型直接存储在栈中，引用类型存储在堆中。

栈内存垃圾回收

栈内存回收相对来说很简单，函数执行完毕后，该函数执行上下文从栈中弹出，存储在执行上下文中的变量立即被回收掉。还是以上面的一段代码为例，当 doSomething 执行完毕后，内存结构如下图：

doSomething 执行上下文被弹出，该执行上下文中所有变量都被销毁回收。对于值类型b来说，就直接释放了其占用的内存，对于引用类型obj来说，销毁的只是变量obj对堆内存地址 1001 的引用，obj的值 { c: 3 } 依然存在于堆内存中。那么堆内存中的变量如何进行回收呢？

堆内存垃圾回收

代际假说（Generational Hypothesis）

代际假说认为，大部分新对象的生存时间比较短，在一次垃圾回收周期内被回收。

基于此，V8 将堆内存分为新生代和老生代。新生代又将内存分为 Nursery 和 Intermediate两个区域。新对象存放到Nursery区域中，经过一次垃圾回收，存活的对象被复制到 Intermediate 区域。经过两次垃圾回收仍然存活的对象将被移动到老生代中。有点像我们上学的过程，从幼儿园到小学到中学。

主垃圾回收器（Major GC）

垃圾回收器有一些基本的任务：识别活动对象（marking）、回收或重用垃圾对象内存（sweeping)、整理碎片内存（defragment）。

标记阶段（Marking)

标记阶段通过变量是否可达（reachability)，判断是否为活动对象。通常为从一个根对象进行递归遍历，所有遍历到的对象都是可达的，为活动对象。没有遍历到的对象为非活动对象，需要进行回收。

var obj1 = { a: 1};
var obj2 = = { b: 2};

执行如下代码后obj2失去对 1002 的引用，在垃圾回收器遍历完之后发现没有对 1002 这块内存的引用变量，标记为其非活动变量。

obj2 = null;

清除阶段（Sweeping）

GC会维护一个 freeList 列表，将非活动对象占用的内存片段地址添加到 freeList。有新对象申请内存时，freeList里有合适大小的内存块，会优先分配给新对象。

整理阶段（Defragmenting）

这个阶段是可选的。内存在经过垃圾回收之后，活动对象将内存块分割的很零碎，这个时候会进行整理，将活动对象复制到相同连续的内存区域内。

副垃圾回收器（Minor GC）

副垃圾回收器负责新生代垃圾回收。主要有四个步骤：标记、复制、更新指针、切换角色。新生代将内存分为 from space（Nursery) 和 to space (Intermediate)。当有新对象申请内存，会分配from space 区域中的地址，to space 区域为备用区域。

标记阶段同主垃圾回收器，将可达对象标记为活动对象。

复制阶段将from space中标记的活动对象复制到 to space区域，并给活动对象做标记，此时其已经位于 intermediate中，下一次垃圾回收时如果仍为活动对象，就要被复制到老生代中。

将活动对象复制到 to space 中之后，需要更新指针引用地址，这样原引用才能保证正确的指向。

最后切换 from space 和 to space 的角色。在下一次垃圾回收周期后，存活两次的对象会被复制到老生代区域。

GC执行时机

在最初，GC运行在主线程，与 JS交替执行。在GC执行阶段，主线程停止JS代码执行，这称为全停顿（Stop-the-World)。如果垃圾回收器需要处理（标记-复制-整理）的对象比较多，就需要比较长的时间才能完成一次周期内的任务。在这期间如果有更高优的任务需要执行，是无法及时响应的，比如用户输入、动画的执行，给用户的感觉就是卡顿。

提高GC执行效率

Goal: Free Main Thread

Orinoco是 Google 垃圾回收器（Garbage Collector）的项目代号，致力于研究如何提高垃圾回收效率。经过多年的发展，产出了三种能有效提高垃圾回收效率的方案：并行（Parallel）、增量标记（Incremental）、并发（Concurrent）。

并行（Parallel）

在主线程执行垃圾回收任务的同时，开几个辅助线程同时进行，这样可以大大减少主线程全停顿（Stop the World）的时间。

增量（increment）

将主线程垃圾回收任务分成多个小任务，与JS交替执行。这种方式并没有缩短GC工作的时间，但是给了JS响应高优任务的时间，避免了出现卡顿。

并发（concurrent)

并发是主线程专注执行JS，开启辅助线程进行垃圾回收。这种方式没有了全停顿，完全解放主线程，实现了 Free Main Thread 的目标。

几个典型场景

通过了解V8垃圾回收机制，我们知道垃圾回收器会和JS线程争夺资源和时间。V8也在不断通过更先进的技术来减少全停顿（Stop the World）的时间。对于我们开发者来说，能做的就是尽量减少GC的工作负担。总结来说就是，变量不用之后立即释放。下面我们总结了几种容易造成内存泄漏的bad case，大家在工作中可以规避。

减少全局变量

下面这段代码，函数作用域中变量未使用关键字声明，导致非严格模式下挂载到全局作用域。这样foo()函数执行完毕之后，由于 window.bar的引用一直存在，导致被GC识别为活动对象。这样只要程序在运行，该对象的内存就会一直存在无法被回收，增加垃圾回收器的工作负担。

// 非严格模式下，bar会被挂在全局上
function foo(arg) {
    bar = { a: 1 };
    this.obj = { b: 1};
    console.log(bar, obj);
}

foo();

对于这种情况建议开启严格模式，或者使用 lint工具检查这种错误。

及时清理对DOM的引用

有了React和Vue这种UI库，我们就很少直接操作DOM了。在我们业务中，需要对富文本内的一些内容进行操作中，有很多直接操作DOM的场景。在操作完DOM之后，需及时清掉对DOM节点的引用，不然也会造成对内存的泄露。

<body>
  <input type="text" id="input">
  <div id="node"></div>

  <script>
    let node = document.getElementById('node');
    node.parentNode.removeChild(node); 
    console.log('node', node) // 对node节点操作完成之后，内存中仍然保存着node节点
    node = null ; // 通过将 node 赋值为null，切掉对 DOM 节点的引用
  </script>
</body>

事件监听&计时器

在我们业务中经常需要在组件挂载后给元素添加事件监听。这时需要在组件卸载时将监听事件移除，来避免无用的内存消耗。

componentDidMount() {
    this.myScaleBar?.addEventListener('mousedown', this.handleMouseDown);
    document.addEventListener('mousemove', this.handleMouseMove);
    document.addEventListener('mouseup', this.handleMouseUp);
}

componentDidMount() {
    this.myScaleBar?.addEventListener('mousedown', this.handleMouseDown);
    document.addEventListener('mousemove', this.handleMouseMove);
    document.addEventListener('mouseup', this.handleMouseUp);
}

如何查看是否存在内存泄漏

chrome devtools 中的 performance 面板可以记录内存使用的timeLine，在录制之前选中内存，报告中会有内存的使用情况。我们主要关注JS堆中内存的使用情况。

我们以下面这段代码为例，通过点击grow按钮，会向grow 函数内的变量x 内添加大量的长度为100000的字符串。

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
   <title>内存测试</title>
</head>
<body>
   <div>
      <button id="grow">grow</button>
   </div>

   <script>

      function grow() {
        var x = [];

        const str = new Array(100000).join('x');

        for (let i=0; i<100000000; i++) {
          x.push(str)
        }
      }

      document.getElementById('grow').addEventListener('click', grow);
   </script>
</body>
</html>

记录开始后先点击【强制垃圾回收】，然后点击grow，记录一段时间后再点击【强制垃圾回收】后查看报告。可以看到第二次垃圾回收与操作之前的内存相等，说明没有垃圾泄漏。

我们再稍微改一下代码，看一下内存的使用情况。

function grow() {
  x = [];

  let str = new Array(100000).join('x');

  for (let i=0; i<100000000; i++) {
    x.push(str)
  }
}

记录发现强制垃圾回收之后，内存的占用要高于grow函数执行之前。与上面第一次记录的区别是，grow内变量 x 的声明没有使用关键字声明，非严格模式下直接挂载到window上。这样grow函数执行完毕，全局对 x依然的引用，GC无法回收 x 占用的内存。

总结

V8垃圾回收器帮助JS使用者周期性的回收不再使用的内存。过多的对象会对垃圾回收器造成额外的负担，甚至影响到主线程JS的执行，造成页面的卡顿。作为开发者应该有意识的减少全局变量的数量、及时移除不再使用DOM引用、事件监听及计时器，来减少垃圾回收器的负担。

参考资料

[1]Trash talk: the Orinoco garbage collector · V8: https://v8.dev/blog/trash-talk

[2]代际假说: https://www.memorymanagement.org/glossary/g.html#term-generational-hypothesis

[3]代际垃圾回收器: https://www.memorymanagement.org/glossary/g.html#term-generational-garbage-collection

本文由哈喽比特于2年以前收录，如有侵权请联系我们。
文章来源：https://mp.weixin.qq.com/s/wT8_cz82Y5Ur74xGKpPgtQ

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