上面三個(gè)”M”標(biāo)記的對(duì)象為活躍對(duì)象，依然被我們的程序使用。在Ruby解釋器內(nèi)部，通常使用”free bitmap”的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來保存一個(gè)對(duì)象是否被標(biāo)記：

Ruby將”free bitmap”保存在一個(gè)獨(dú)立的內(nèi)存區(qū)域，以便可以更好的利用Unix的”copy-on-write”特性。更詳細(xì)的信息，請(qǐng)參考我的另一篇文章《為什么Ruby2.0的垃圾回收器讓我們?nèi)绱伺d奮》。

如果活躍對(duì)象被標(biāo)記了，那么其余的便是垃圾對(duì)象，意味著它們不再會(huì)被代碼使用。在下圖中，我使用白色的方塊表示垃圾對(duì)象：

接下來，Ruby將清理沒有使用的，垃圾對(duì)象，將它們鏈入空閑對(duì)象鏈表(free list)：

在解釋器內(nèi)部，這個(gè)過程非常迅速，Ruby并不會(huì)真正的將對(duì)象從一個(gè)地方拷貝到另一個(gè)地方。相反的，Ruby會(huì)將垃圾對(duì)象組成一個(gè)新的鏈表，并且鏈入空閑對(duì)象鏈表(free list)。

現(xiàn)在，當(dāng)我們要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)新的Ruby對(duì)象的時(shí)候，Ruby將為我們返回收集的垃圾對(duì)象。在Ruby中，對(duì)象是可以重生的，享受著多次的生命!

標(biāo)記回收算法 vs. 引用計(jì)數(shù)算法

咋一看，Python的垃圾回收算法對(duì)于Ruby來說是相當(dāng)讓人感到驚訝的：既然可以生活在一個(gè)整潔干凈的房間，為什么要生活在一個(gè)臟亂的房間呢?為什么Ruby周期性的強(qiáng)制停止程序的運(yùn)行去清理垃圾，而不使用Python的算法呢?

然而，引用計(jì)數(shù)實(shí)現(xiàn)起來不會(huì)像它看起來那樣簡單。這里有一些許多語言不愿像Python一樣使用引用計(jì)數(shù)算法的原因：

首先，實(shí)現(xiàn)起來很困難。Python必須為每一個(gè)對(duì)象留有一定的空間來保存引用計(jì)數(shù)。這會(huì)導(dǎo)致一些細(xì)微的內(nèi)存開銷。但更遭的是，一個(gè)簡答的操作例如改變一個(gè)變量或引用將導(dǎo)致復(fù)雜的操作，由于Python需要增加一個(gè)對(duì)象的計(jì)數(shù)，減少另一個(gè)對(duì)象的計(jì)數(shù)，有可能釋放一個(gè)對(duì)象。

其次，它會(huì)減慢速度。盡管Python在程序運(yùn)行過程中垃圾回收的過程非常順暢(當(dāng)你把臟盤子放到水槽后，它立馬清洗干凈)，但是運(yùn)行的并不十分迅速。Python總是在更新引用計(jì)數(shù)。并且當(dāng)你停止使用一個(gè)巨大的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)時(shí)，例如一個(gè)包含了大量元素的序列，Python必須一次釋放許多對(duì)象。減少引用計(jì)數(shù)可能是一個(gè)復(fù)雜的，遞歸的過程。

最后，它并不總是工作的很好。在我演講的下一部分，也就是下一篇帖子中能看到，引用計(jì)數(shù)不能處理循環(huán)引用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它包含循環(huán)引用。

下一次…

下周我將發(fā)布演講的其他部分。我將討論P(yáng)ython怎樣處理循環(huán)引用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以及在即將到來的Ruby2.1中，垃圾回收器是怎樣工作的。