Python

python每个对象都会有一个引用计数变量，当引用计数为0时，会被回收。使用了引用计数的地方，就会存在循环引用。

Python 为了解决这个问题，在虚拟机中引入了一个双向链表，把所有对象都放到这个链表里。Python 的每个对象头上都有一个名为 PyGC_Head 的结构。

在这个结构里，gc_next 和 gc_prev 的作用就是把对象关联到链表里。而 gc_refs 则是用于消除循环引用的。当链表中的对象达到一定数目时，Python 的 GC 模块就会执行一次标记清除。具体来讲，一共有四步。

1. 将 ob_refcnt 的值复制到 gc_refs 中。
2. 遍历整个链表，对每个对象，将它直接引用的对象的 gc_refs 的值减一。
3. 将 gc_refs 值为 0 的对象，从对象链表中摘下来，放入一个名为“临时不可达”的链表中。
4. 以可达对象链表中的对象为根开始深度优先搜索，将所有访问到 gc_refs 为 0 的对象，再从临时不可达链表中移回可达链表中。最后留在临时不可达链表中的对象，就是真正的垃圾对象了。

Go

Go 语言采用的垃圾回收算法是并发标记清理（Concurrent Mark Sweep，CMS）算法。

那为什么 Go 语言还是选择了 CMS 作为其 GC 算法呢？这里原因主要有两点：

1. Go 语言通过内存分配策略缓解了 CMS 容易产生内存碎片的缺陷。
2. Go 语言是有值类型数据的，即 struct 类型。有了值类型的介入，编译器只需要关注函数内部的逃逸分析（intraprocedural escape analysis），而不用关注函数间的逃逸分析（interprocedural analysis），由此可以将生命周期很短的对象安排在栈上分配。

Go 语言通过采用 TCMalloc 的分配器思路，以及对内存对象类别大小的精确控制，保障了程序在运行过程中能够有高速的分配效率，以及维持较低的碎片率，这样回收器就可以采用相对简单的 CMS 算法。

TCMalloc 会给每个线程分配一个 Thread-Local Cache，对于每个线程的分配请求，就可以从自己的 Thread-Local Cache 区间来进行分配。此时因为不会涉及多线程操作，所以并不需要进行加锁，从而减少了因为锁竞争而引起的性能损耗。

此文章为7月Day24学习笔记，内容来源于极客时间《编程高手必学的内存知识》