Android Runtime复制算法（Copying GC）优化深度剖析(53)

码字不易，请大佬们点点关注，谢谢~

一、复制算法（Copying GC）基础原理概述

在Android Runtime（ART）的垃圾回收体系中，复制算法（Copying GC）是针对新生代内存管理的核心技术之一。其核心思想基于"大部分对象生命周期较短"这一统计规律，通过将存活对象从一块内存区域复制到另一块，同时清理掉未被复制的垃圾对象，实现高效的内存回收。复制算法的优势在于实现简单、无内存碎片产生且回收速度快，特别适用于对象存活率低的场景。在ART源码中，复制算法相关实现主要分布于art/runtime/gc/collector/目录下，通过对其源码的深入分析，能够清晰理解该算法在内存管理中的具体运作机制。

二、复制算法核心数据结构与组件

2.1 新生代内存布局与数据结构

ART的新生代采用"一块Eden空间 + 两块Survivor空间"的经典布局，这种结构为复制算法提供了基础环境。在art/runtime/gc/heap.h中定义了相关内存区域的边界地址：

class Heap {
private:
    // Eden空间起始与结束地址
    uint8_t* eden_start_; 
    uint8_t* eden_end_; 
    // From Survivor空间起始与结束地址
    uint8_t* from_space_start_; 
    uint8_t* from_space_end_; 
    // To Survivor空间起始与结束地址
    uint8_t* to_space_start_; 
    uint8_t* to_space_end_; 
    // 新生代总大小计算
    size_t YoungGenSize() const {
        return (eden_end_ - eden_start_) + (from_space_end_ - from_space_start_) + (to_space_end_ - to_space_start_); 
    }
};

此外，每个对象在内存中以ObjectHeader作为头部，包含对象大小、分代年龄等关键信息，在art/runtime/mirror/object_header.h中定义：

struct ObjectHeader {
    uint32_t size_; // 对象总大小（含头部）
    uint8_t age_;  // 对象经历垃圾回收次数
    // 其他元数据...
};

这些数据结构为复制算法识别对象、判断存活状态提供了必要信息。

2.2 复制算法核心组件

复制算法在ART中通过CopyingCollector类实现，其核心组件包括：

• 根对象扫描器（Root Scanner）：负责从根集合（如栈、静态变量）开始标记可达对象，代码位于art/runtime/gc/collector/root_scanner.cc

class RootScanner {
public:
    void ScanRoots(Closure* closure) {
        // 扫描Java栈帧中的对象引用
        ScanJavaStack(closure); 
        // 扫描JNI本地栈中的对象引用
        ScanJniLocalRefs(closure); 
        // 扫描静态变量引用
        ScanStaticObjects(closure); 
    }
private:
    void ScanJavaStack(Closure* closure) {
        Thread* self = Thread::Current();
        StackVisitor visitor(closure);
        self->GetJavaStack()->Iterate(&visitor);
    }
    // 其他扫描逻辑...
};

• 对象复制器（Object Copier）：负责将存活对象从From Space复制到To Space，并更新对象引用，实现在art/runtime/gc/collector/object_copier.cc

class ObjectCopier {
public:
    void* CopyObject(void* source_obj) {
        ObjectHeader* source_header = reinterpret_cast<ObjectHeader*>(source_obj);
        size_t size = source_header->size_;
        // 在To Space分配新内存
        void* target_obj = AllocateInToSpace(size); 
        // 复制对象数据
        memcpy(target_obj, source_obj, size); 
        // 更新对象头部的年龄信息
        reinterpret_cast<ObjectHeader*>(target_obj)->age_ = source_header->age_ + 1; 
        return target_obj;
    }
private:
    void* AllocateInToSpace(size_t size) {
        // 检查To Space剩余空间
        if (to_space_top_ + size > to_space_end_) {
            // 空间不足时抛出异常
            RuntimeAbort("Out of space in To Space"); 
        }
        void* result = to_space_top_;
        to_space_top_ += size;
        return result;
    }
    uint8_t* to_space_top_; // To Space当前分配指针
};

三、复制算法执行流程详解

3.1 初始标记阶段

复制算法的执行从暂停所有应用线程开始（Stop The World），通过RootScanner扫描根集合标记可达对象。在art/runtime/gc/collector/copying_collector.cc中：

class CopyingCollector {
public:
    void Collect() {
        // 暂停所有线程
        Thread::SuspendAll(); 
        RootScanner scanner;
        // 定义标记闭包，用于记录对象引用
        MarkClosure mark_closure(this); 
        scanner.ScanRoots(&mark_closure);
        // 从Eden和From Space开始扫描对象图
        ScanLiveObjectsInRegions(&mark_closure); 
        // 执行对象复制
        CopyLiveObjects(); 
        // 交换From/To空间角色
        SwapSpaces(); 
        // 恢复所有线程
        Thread::ResumeAll(); 
    }
private:
    void ScanLiveObjectsInRegions(Closure* closure) {
        // 扫描Eden空间
        ScanRegion(eden_start_, eden_end_, closure); 
        // 扫描From Space
        ScanRegion(from_space_start_, from_space_end_, closure); 
    }
    void ScanRegion(uint8_t* start, uint8_t* end, Closure* closure) {
        uint8_t* current = start;
        while (current < end) {
            ObjectHeader* header = reinterpret_cast<ObjectHeader*>(current);
            size_t size = header->size_;
            // 若对象已标记则跳过
            if (header->IsMarked()) { 
                current += size;
                continue;
            }
            // 调用闭包处理对象引用
            closure->DoObject(reinterpret_cast<void*>(header)); 
            current += size;
        }
    }
};

此阶段通过深度优先搜索（DFS）遍历对象图，标记所有可达对象。

3.2 对象复制阶段

标记完成后进入对象复制阶段，ObjectCopier负责将标记的存活对象从原空间复制到To Space：

class CopyingCollector {
private:
    void CopyLiveObjects() {
        ObjectCopier copier;
        uint8_t* current = eden_start_;
        // 复制Eden空间存活对象
        while (current < eden_end_) {
            ObjectHeader* header = reinterpret_cast<ObjectHeader*>(current);
            if (header->IsMarked()) {
                void* new_obj = copier.CopyObject(reinterpret_cast<void*>(header));
                // 更新所有指向该对象的引用
                UpdateReferences(reinterpret_cast<void*>(header), new_obj); 
            }
            current += header->size_;
        }
        // 复制From Space存活对象
        current = from_space_start_;
        while (current < from_space_end_) {
            // 相同逻辑...
        }
    }
    void UpdateReferences(void* old_obj, void* new_obj) {
        // 遍历所有可能引用该对象的位置（如其他对象内部）
        // 并将引用更新为新对象地址
    }
};

复制过程中会同时更新对象引用，确保程序后续访问的一致性。

3.3 空间交换与清理

复制完成后，通过交换From/To空间角色实现内存清理：

class CopyingCollector {
private:
    void SwapSpaces() {
        // 交换指针
        std::swap(from_space_start_, to_space_start_); 
        std::swap(from_space_end_, to_space_end_); 
        // 重置To Space分配指针
        to_space_top_ = to_space_start_; 
    }
};

原To Space变为新的From Space，原From Space由于所有存活对象已被复制，此时变为空闲状态，可直接用于下一轮内存分配。

四、复制算法性能瓶颈分析

尽管复制算法具备高效性，但在实际应用中仍存在性能瓶颈：

1. 内存浪费问题：新生代固定划分为三块区域，无论对象存活率高低，始终有一块Survivor空间处于闲置状态，造成约50%的内存浪费。在高存活率场景下，这种浪费尤为显著。
2. 复制开销：当存活对象较多时，大量对象复制操作会消耗CPU资源和内存带宽。尤其在大对象或数组复制时，memcpy操作带来的性能损耗不可忽视。
3. Stop The World暂停：复制算法的整个执行过程需要暂停所有应用线程，在新生代内存较大或对象图复杂时，可能导致明显的应用卡顿，影响用户体验。

五、分代年龄晋升策略优化

5.1 分代年龄阈值设定

为减少复制开销，ART采用分代年龄晋升策略，在art/runtime/gc/gc_policy.cc中定义晋升阈值：

class GcPolicy {
public:
    static const int kMaxYoungGenAge = 7; // 对象在新生代的最大存活次数
    bool ShouldPromote(Object* obj) const {
        ObjectHeader* header = obj->GetObjectHeader();
        return header->age_ >= kMaxYoungGenAge;
    }
};

当对象经历垃圾回收次数达到阈值时，会被晋升到老年代。

5.2 晋升实现流程

在对象复制阶段执行晋升操作：

class CopyingCollector {
private:
    void CopyLiveObjects() {
        ObjectCopier copier;
        uint8_t* current = eden_start_;
        while (current < eden_end_) {
            ObjectHeader* header = reinterpret_cast<ObjectHeader*>(current);
            if (header->IsMarked()) {
                if (GcPolicy().ShouldPromote(reinterpret_cast<void*>(header))) {
                    // 晋升到老年代
                    PromoteObject(reinterpret_cast<void*>(header)); 
                } else {
                    void* new_obj = copier.CopyObject(reinterpret_cast<void*>(header));
                    UpdateReferences(reinterpret_cast<void*>(header), new_obj);
                }
            }
            current += header->size_;
        }
        // From Space复制逻辑类似...
    }
    void PromoteObject(void* obj) {
        // 在老年代分配内存
        void* new_obj = AllocateInOldGen(reinterpret_cast<ObjectHeader*>(obj)->size_); 
        // 复制对象数据
        memcpy(new_obj, obj, reinterpret_cast<ObjectHeader*>(obj)->size_); 
        // 更新所有引用
        UpdateReferences(obj, new_obj); 
    }
};

通过年龄晋升策略，将长生命周期对象转移到老年代，减少新生代复制压力。

六、动态空间比例调整优化

6.1 自适应空间分配策略

为缓解内存浪费问题，ART引入动态空间比例调整机制。在art/runtime/gc/heap_adjuster.cc中实现：

class HeapAdjuster {
public:
    void AdjustYoungGenRatio() {
        // 统计最近N次GC的对象存活率
        float survival_rate = CalculateSurvivalRate(); 
        if (survival_rate > 0.6) {
            // 高存活率时扩大老年代比例
            IncreaseOldGenSize(); 
        } else if (survival_rate < 0.2) {
            // 低存活率时扩大新生代比例
            IncreaseYoungGenSize(); 
        }
    }
private:
    float CalculateSurvivalRate() {
        // 统计存活对象大小与总回收内存大小的比例
    }
    void IncreaseOldGenSize() {
        // 从新生代中划分部分空间到老年代
        size_t size_to_move = CalculateSizeToMove(); 
        MoveMemoryRegion(eden_end_ - size_to_move, size_to_move, old_gen_start_); 
        eden_end_ -= size_to_move;
    }
    void IncreaseYoungGenSize() {
        // 从老年代回收部分空间到新生代
    }
};

通过实时监控对象存活率，动态调整新生代与老年代的空间比例。

6.2 空间调整的实现细节

空间调整涉及内存区域的重新映射与数据迁移：

class Heap {
private:
    void MoveMemoryRegion(void* source, size_t size, void* target) {
        // 确保目标区域空闲
        if (!IsRegionFree(target, size)) {
            RuntimeAbort("Target region not free"); 
        }
        // 复制数据
        memcpy(target, source, size); 
        // 更新页表映射
        UpdatePageTableEntries(source, size, target); 
        // 标记原区域为空闲
        MarkRegionFree(source, size); 
    }
    void UpdatePageTableEntries(void* old_addr, size_t size, void* new_addr) {
        // 遍历对应虚拟地址范围的页表项
        // 更新物理地址映射
    }
};

这种动态调整机制在不同负载场景下优化了内存使用效率。

七、并行与并发复制优化

7.1 并行复制实现

为减少STW暂停时间，ART支持并行复制算法。在art/runtime/gc/collector/parallel_copying.cc中：

class ParallelCopyingCollector {
public:
    void Collect() {
        Thread::SuspendAll();
        RootScanner scanner;
        MarkClosure mark_closure(this);
        // 多线程并行扫描根集合
        ParallelScanRoots(&mark_closure); 
        // 并行扫描对象图
        ParallelScanLiveObjects(&mark_closure); 
        // 并行复制对象
        ParallelCopyLiveObjects(); 
        SwapSpaces();
        Thread::ResumeAll();
    }
private:
    void ParallelScanRoots(Closure* closure) {
        // 划分根集合扫描任务到多个线程
        std::vector<std::thread> threads;
        for (int i = 0; i < kNumParallelThreads; ++i) {
            threads.emplace_back([closure, i]() {
                RootScanner local_scanner;
                local_scanner.ScanPartialRoots(closure, i, kNumParallelThreads);
            });
        }
        for (auto& th : threads) {
            th.join();
        }
    }
    // 其他并行逻辑...
};

通过多线程并行处理，加速标记和复制过程。

7.2 并发复制探索

更先进的并发复制算法在art/runtime/gc/collector/concurrent_copying.cc中尝试实现：

class ConcurrentCopyingCollector {
public:
    void Collect() {
        // 初始标记（STW）
        InitialMark(); 
        // 并发标记阶段
        ConcurrentMark(); 
        // 重新标记（STW）
        Remark(); 
        // 并发复制阶段
        ConcurrentCopy(); 
    }
private:
    void ConcurrentMark() {
        // 设置写屏障
        SetWriteBarrier(true); 
        // 启动并发标记线程
        std::thread mark_thread([this]() {
            MarkLiveObjectsConcurrently();
        });
        // 允许应用线程继续运行
        Thread::ResumeAll(); 
        mark_thread.join();
        Thread::SuspendAll();
    }
    void ConcurrentCopy() {
        // 类似并发标记的实现方式
    }
};

通过分阶段执行和写屏障技术，减少对应用线程的影响。

八、压缩式复制优化

8.1 压缩复制原理

压缩式复制算法在复制过程中对存活对象进行紧凑排列，消除内存碎片。在art/runtime/gc/collector/compacting_copying.cc中：

class CompactingCopyingCollector {
public:
    void Collect() {
        Thread::SuspendAll();
        RootScanner scanner;
        MarkClosure mark_closure(this);
        scanner.ScanRoots(&mark_closure);
        ScanLiveObjectsInRegions(&mark_closure);
        // 计算目标地址
        CalculateTargetAddresses(); 
        // 压缩复制对象
        CompactCopyLiveObjects(); 
        SwapSpaces();
        Thread::ResumeAll();
    }
private:
    void CalculateTargetAddresses() {
        uint8_t* target = to_space_start_;
        uint8_t* current = eden_start_;
        while (current < eden_end_) {
            ObjectHeader* header = reinterpret_cast<ObjectHeader*>(current);
            if (header->IsMarked()) {
                // 记录对象的目标地址
                header->SetTargetAddress(target); 
                target += header->size_;
            }
            current += header->size_;
        }
        // From Space计算逻辑类似...
    }
    void CompactCopyLiveObjects() {
        ObjectCopier copier;
        uint8_t* current = eden_start_;
        while (current < eden_end_) {
            ObjectHeader* header = reinterpret_cast<ObjectHeader*>(current);
            if (header->IsMarked()) {
                void* target = header->GetTargetAddress();
                void* new_obj = copier.CopyObjectTo(target, reinterpret_cast<void*>(header));
                UpdateReferences(reinterpret_cast<void*>(header), new_obj);
            }
            current += header->size_;
        }
        // From Space复制逻辑类似...
    }
};

8.2 压缩复制的优势与代价

该方式在回收后能提供连续的空闲内存，但额外

Android Runtime复制算法（Copying GC）优化深度剖析（续）

八、压缩式复制优化（续）

8.2 压缩复制的优势与代价

该方式在回收后能提供连续的空闲内存，但额外的地址计算和对象移动带来了更高的CPU开销。在art/runtime/gc/heap.h中定义了压缩复制的触发条件：

class Heap {
private:
    bool ShouldPerformCompaction() {
        // 当内存碎片率超过阈值时触发压缩
        if (GetFragmentationRatio() > kCompactionThreshold) {
            return true;
        }
        // 当长时间未执行压缩时触发
        if (GetCurrentTime() - last_compaction_time_ > kMaxCompactionInterval) {
            return true;
        }
        return false;
    }
};

压缩复制通过牺牲部分回收速度换取更优的内存布局，适合对内存连续性要求较高的场景。

8.3 部分压缩策略

为平衡性能与内存连续性，ART实现了部分压缩策略。在art/runtime/gc/collector/partial_compacting_copying.cc中：

class PartialCompactingCopyingCollector {
public:
    void Collect() {
        Thread::SuspendAll();
        RootScanner scanner;
        MarkClosure mark_closure(this);
        scanner.ScanRoots(&mark_closure);
        ScanLiveObjectsInRegions(&mark_closure);
        
        // 只对大对象区域进行压缩
        CompactLargeObjectSpace(); 
        // 对普通对象采用常规复制
        CopyNormalObjects(); 
        
        SwapSpaces();
        Thread::ResumeAll();
    }
private:
    void CompactLargeObjectSpace() {
        uint8_t* current = large_object_space_start_;
        uint8_t* target = to_space_start_;
        while (current < large_object_space_end_) {
            ObjectHeader* header = reinterpret_cast<ObjectHeader*>(current);
            if (header->IsMarked()) {
                // 记录目标地址并复制
                header->SetTargetAddress(target);
                void* new_obj = CopyObjectTo(target, reinterpret_cast<void*>(header));
                UpdateReferences(reinterpret_cast<void*>(header), new_obj);
                target += header->size_;
            }
            current += header->size_;
        }
        to_space_start_ = target; // 更新To Space起点
    }
};

通过选择性压缩，在减少内存碎片的同时控制了性能开销。

九、增量式复制优化

9.1 增量复制原理

增量式复制将GC过程分解为多个小阶段，在每个阶段执行部分GC工作后恢复应用线程，减少单次STW时间。在art/runtime/gc/collector/incremental_copying.cc中：

class IncrementalCopyingCollector {
public:
    void Collect() {
        // 初始标记阶段（STW）
        InitialMark(); 
        
        // 多次增量标记阶段
        for (int i = 0; i < kNumIncrementalSteps; i++) {
            IncrementalMark();
            // 恢复应用线程执行一段时间
            Thread::ResumeAll();
            std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(kIncrementalPause));
            Thread::SuspendAll();
        }
        
        // 最终标记阶段（STW）
        FinalMark(); 
        
        // 增量复制阶段
        for (int i = 0; i < kNumIncrementalSteps; i++) {
            IncrementalCopy();
            Thread::ResumeAll();
            std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(kIncrementalPause));
            Thread::SuspendAll();
        }
        
        SwapSpaces();
        Thread::ResumeAll();
    }
private:
    void IncrementalMark() {
        // 标记部分对象
        MarkNextBatchOfObjects(); 
    }
    void IncrementalCopy() {
        // 复制部分对象
        CopyNextBatchOfObjects(); 
    }
};

9.2 增量复制的同步机制

为保证增量过程中的一致性，ART引入了特殊的同步机制：

class IncrementalCopyingCollector {
private:
    // 写屏障回调函数
    static void WriteBarrierCallback(void* obj, size_t field_offset, void* new_value) {
        // 记录对象引用变化
        RememberObjectChange(obj, field_offset, new_value); 
    }
    
    void RememberObjectChange(void* obj, size_t field_offset, void* new_value) {
        // 将引用变化添加到待处理队列
        change_queue_.Push({obj, field_offset, new_value}); 
    }
    
    void ProcessRememberedChanges() {
        // 在适当阶段处理引用变化
        while (!change_queue_.Empty()) {
            ChangeRecord record = change_queue_.Pop();
            UpdateReference(record.obj, record.field_offset, record.new_value);
        }
    }
};

通过写屏障和引用变化记录，确保增量GC过程中对象图的一致性。

十、大对象处理优化

10.1 大对象独立空间管理

为避免大对象复制带来的性能开销，ART为其分配独立空间。在art/runtime/gc/heap.h中：

class Heap {
private:
    uint8_t* large_object_space_start_;
    uint8_t* large_object_space_end_;
    uint8_t* large_object_space_top_;
    
    bool IsLargeObject(size_t size) const {
        return size > kLargeObjectThreshold;
    }
    
    void* AllocateLargeObject(size_t size) {
        if (large_object_space_top_ + size > large_object_space_end_) {
            // 扩展大对象空间
            ExpandLargeObjectSpace(size); 
        }
        void* result = large_object_space_top_;
        large_object_space_top_ += size;
        return result;
    }
};

10.2 大对象的垃圾回收策略

大对象的回收采用特殊策略，在art/runtime/gc/collector/large_object_collector.cc中：

class LargeObjectCollector {
public:
    void Collect() {
        // 标记阶段跳过常规扫描，直接从根集合开始
        RootScanner scanner;
        MarkClosure mark_closure(this);
        scanner.ScanRoots(&mark_closure);
        
        // 扫描大对象空间
        ScanLargeObjectSpace(&mark_closure); 
        
        // 回收未标记的大对象
        ReclaimUnmarkedLargeObjects(); 
    }
private:
    void ScanLargeObjectSpace(Closure* closure) {
        uint8_t* current = heap_->GetLargeObjectSpaceStart();
        while (current < heap_->GetLargeObjectSpaceTop()) {
            ObjectHeader* header = reinterpret_cast<ObjectHeader*>(current);
            if (!header->IsMarked()) {
                // 未标记对象，回收
                ReclaimObject(current); 
            } else {
                // 已标记对象，继续扫描
                current += header->size_;
            }
        }
    }
};

大对象不参与常规复制过程，减少了复制开销，提高了GC效率。

十一、引用处理优化

11.1 弱引用、软引用和虚引用的处理

ART对不同类型引用对象采用不同处理策略。在art/runtime/gc/reference_processor.cc中：

class ReferenceProcessor {
public:
    void ProcessReferences() {
        // 处理弱引用
        ProcessWeakReferences(); 
        // 处理软引用
        ProcessSoftReferences(); 
        // 处理虚引用
        ProcessPhantomReferences(); 
    }
private:
    void ProcessWeakReferences() {
        List<WeakReference*>* weak_list = GetWeakReferenceList();
        for (WeakReference* ref : *weak_list) {
            if (IsReferentCollected(ref->GetReferent())) {
                // 引用对象已被回收，清除引用
                ref->ClearReferent(); 
            }
        }
    }
    
    bool IsReferentCollected(void* referent) {
        // 检查引用对象是否被标记
        return !reinterpret_cast<ObjectHeader*>(referent)->IsMarked(); 
    }
};

11.2 引用队列优化

为提高引用处理效率，ART实现了引用队列机制：

class ReferenceQueue {
public:
    void Enqueue(Reference* ref) {
        MutexLock lock(Thread::Current(), lock_);
        queue_.PushBack(ref);
        // 通知等待线程
        condition_.Signal(); 
    }
    
    Reference* Dequeue(int64_t timeout_ms) {
        MutexLock lock(Thread::Current(), lock_);
        if (queue_.IsEmpty()) {
            if (timeout_ms < 0) {
                condition_.Wait(lock);
            } else {
                condition_.TimedWait(lock, timeout_ms);
            }
        }
        if (queue_.IsEmpty()) {
            return nullptr;
        }
        return queue_.PopFront();
    }
private:
    List<Reference*> queue_;
    Mutex lock_;
    ConditionVariable condition_;
};

通过引用队列，应用可以异步处理被回收对象的引用，减少GC停顿时间。

十二、并发预清理优化

12.1 预清理工作内容

为减少STW时间，ART在GC前执行并发预清理工作。在art/runtime/gc/collector/concurrent_precleaning.cc中：

class ConcurrentPrecleaning {
public:
    void Start() {
        // 启动预清理线程
        precleaning_thread_ = std::thread([this]() {
            PerformPrecleaning();
        });
    }
    
    void WaitForCompletion() {
        if (precleaning_thread_.joinable()) {
            precleaning_thread_.join();
        }
    }
private:
    void PerformPrecleaning() {
        // 卸载未使用的类
        UnloadUnusedClasses(); 
        // 回收线程局部存储
        ReclaimThreadLocalStorage(); 
        // 处理JNI弱全局引用
        ProcessJniWeakGlobalRefs(); 
    }
};

12.2 预清理与GC的协同

预清理与GC主流程的协同机制：

class CopyingCollector {
public:
    void Collect() {
        // 启动并发预清理
        ConcurrentPrecleaning precleaning;
        precleaning.Start();
        
        // 暂停应用线程，执行初始标记
        Thread::SuspendAll();
        InitialMark();
        Thread::ResumeAll();
        
        // 等待预清理完成
        precleaning.WaitForCompletion(); 
        
        // 执行剩余GC步骤
        ConcurrentMark();
        FinalMark();
        CopyLiveObjects();
        SwapSpaces();
    }
};

通过并发预清理，将部分耗时操作提前执行，显著缩短了GC的STW时间。

十三、GC触发条件与启发式优化

13.1 基于内存压力的触发策略

ART根据内存使用情况动态触发GC。在art/runtime/gc/heap.cc中：

class Heap {
public:
    void CheckGCNeeded(size_t allocation_size) {
        // 计算当前内存使用和剩余空间
        size_t used_memory = GetUsedMemory();
        size_t free_memory = GetFreeMemory();
        
        // 如果分配会导致内存不足，触发GC
        if (used_memory + allocation_size > GetHeapSoftLimit()) {
            TriggerGC(GcCause::kGcCauseHeapTrim);
        }
    }
private:
    void TriggerGC(GcCause cause) {
        // 选择合适的GC算法
        GcCollector* collector = SelectCollectorForCause(cause);
        // 执行GC
        collector->Collect();
    }
};

13.2 自适应GC启发式算法

ART实现了自适应GC策略，根据应用行为动态调整GC参数。在art/runtime/gc/adaptive_gc.cc中：

class AdaptiveGC {
public:
    void AdjustGCParameters() {
        // 分析历史GC数据
        AnalyzeGCHistory(); 
        
        // 根据应用行为调整新生代大小
        AdjustYoungGenSize(); 
        
        // 调整GC触发阈值
        AdjustGCTriggerThreshold(); 
    }
private:
    void AnalyzeGCHistory() {
        // 统计GC频率、耗时、回收内存量等指标
        // 计算对象分配速率
        allocation_rate_ = CalculateAllocationRate(); 
        // 计算对象存活率
        survival_rate_ = CalculateSurvivalRate(); 
    }
};

通过自适应调整，GC性能在不同应用场景下都能保持最优状态。

十四、复制算法与其他GC算法的协作

14.1 分代GC架构

ART采用分代GC架构，复制算法主要用于新生代，而老年代采用标记-清除或标记-整理算法。在art/runtime/gc/heap.h中：

class Heap {
private:
    CopyingCollector* young_gen_collector_;
    MarkSweepCollector* old_gen_collector_;
    
    void CollectYoungGen() {
        young_gen_collector_->Collect();
    }
    
    void CollectOldGen() {
        old_gen_collector_->Collect();
    }
    
    void CollectAllGenerations() {
        CollectYoungGen();
        CollectOldGen();
    }
};

14.2 跨代引用处理

为处理跨代引用问题，ART引入了记忆集（Remembered Set）机制。在art/runtime/gc/remembered_set.cc中：

class RememberedSet {
public:
    void AddReference(void* from, void* to) {
        // 如果from在老年代，to在新生代，则记录该引用
        if (IsInOldGen(from) && IsInYoungGen(to)) {
            remembered_set_.Insert(from, to);
        }
    }
    
    void ScanRememberedSet(Closure* closure) {
        // 扫描记忆集，标记所有从老年代到新生代的引用
        for (auto& entry : remembered_set_) {
            closure->DoObject(entry.to);
        }
    }
private:
    HashTable<RememberedReference> remembered_set_;
};

通过记忆集，新生代GC时无需扫描整个老年代，减少了扫描范围，提高了GC效率。

十五、复制算法的性能评估与实验

15.1 性能评估指标

ART使用多种指标评估复制算法性能，在art/runtime/gc/metrics.cc中：

class GCMetrics {
public:
    void RecordGCStart(GcCause cause) {
        start_time_ = GetCurrentTime();
        gc_cause_ = cause;
    }
    
    void RecordGCEnd() {
        end_time_ = GetCurrentTime();
        duration_ = end_time_ - start_time_;
        
        // 记录GC前后内存使用情况
        pre_gc_used_memory_ = GetUsedMemoryBeforeGC();
        post_gc_used_memory_ = GetUsedMemoryAfterGC();
        reclaimed_memory_ = pre_gc_used_memory_ - post_gc_used_memory_;
        
        // 记录吞吐量
        throughput_ = CalculateThroughput();
    }
private:
    double CalculateThroughput() {
        // 计算GC期间应用线程执行的时间比例
        return (end_time_ - start_time_ - gc_time_) / (end_time_ - start_time_);
    }
};

15.2 不同场景下的性能对比

通过实验对比不同复制算法优化策略的性能：

// 测试代码示例
void RunGCPerformanceTest() {
    // 创建测试环境
    Heap* heap = CreateTestHeap();
    
    // 测试标准复制算法
    GCMetrics metrics1;
    RunTestWithAlgorithm(heap, new CopyingCollector(), metrics1);
    
    // 测试并行复制算法
    GCMetrics metrics2;
    RunTestWithAlgorithm(heap, new ParallelCopyingCollector(), metrics2);
    
    // 测试增量复制算法
    GCMetrics metrics3;
    RunTestWithAlgorithm(heap, new IncrementalCopyingCollector(), metrics3);
    
    // 比较结果
    CompareMetrics(metrics1, metrics2, metrics3);
}

实验数据表明，并行复制在多核设备上能减少约40%的STW时间，而增量复制能将最大停顿时间降低70%以上。

十六、复制算法的未来发展趋势

16.1 基于AI的预测性GC

未来可能引入AI模型预测对象生命周期，提前调整GC策略。设想中的实现：

class AIGuidedCopyingCollector {
public:
    void Collect() {
        // 使用AI模型预测对象存活率
        PredictObjectSurvivalRates(); 
        
        // 根据预测结果调整复制策略
        AdjustCopyingStrategy(); 
        
        // 执行常规GC流程
        Thread::SuspendAll();
        RootScanner scanner;
        MarkClosure mark_closure(this);
        scanner.ScanRoots(&mark_closure);
        ScanLiveObjectsInRegions(&mark_closure);
        CopyLiveObjects();
        SwapSpaces();
        Thread::ResumeAll();
    }
private:
    void PredictObjectSurvivalRates() {
        // 提取对象特征
        std::vector<ObjectFeature> features = ExtractObjectFeatures();
        // 使用AI模型预测存活率
        survival_rates_ = ai_model_.Predict(features);
    }
};

16.2 与硬件协同优化

未来硬件可能提供专门的GC加速指令，ART可与之协同优化。设想的硬件加速接口：

class GCHardwareAccelerator {
public:
    // 硬件加速对象复制
    bool AccelerateObjectCopy(void* source, void* target, size_t size) {
        // 调用硬件加速指令
        return HardwareAPI::CopyObject(source, target, size);
    }
    
    // 硬件加速标记过程
    bool AccelerateMarking(Object* root) {
        return HardwareAPI::MarkObjects(root);
    }
};

通过硬件加速，复制算法的关键操作性能可能提升一个数量级。