PHP
PHP普通的web开发模式，由于起程序执行周期短，一个请求结束进程就会释放的特性，通常不会内存泄漏的问题，这种设计方式天然的成为PHP内存安全的保障，PHP开发很少会关心项目整体的内存方面问题
但对于一些 cli web项目或者大数据处理场景，就需要GC的介入执行了
八股文概念
php5.3前使用引用计数法，但是无法解决循环应用的内存释放问题，现在又引入了循环垃圾回收
也就是 引用计数法+循环垃圾回收 组合
其中循环垃圾回收是一种周期回收清理机制，里面分为三步 遍历、删除、释放
而引用计算是个 +1 -1的过程，性能影响效果小一些
通俗的来说，PHP采用引用计数机制实时回收，为了解决循环引用问题，又融入了周期性的循环垃圾回收机制用于辅助回收
这些概念类东西，自行google
触发场景
达到内存阈值时：当分配的内存达到
zend.memory_limit配置的阈值（默认通常是128M）时，会触发回收。手动调用时：通过
gc_collect_cycles()函数可以手动强制触发垃圾回收。请求结束时：每个PHP请求执行结束后，会自动回收该请求期间产生的所有未释放内存。
周期性检测：当疑似循环引用的变量数量达到一定阈值（默认10000个）时，会启动循环引用检测并回收。
由于php还采用了两种模式组合GC，引用计数为0时，会实时立马回收内存
总结下来就是，引用计数（实时）+ 循环垃圾收集器（周期性）的设计，既保证了内存的及时释放，又能处理复杂的循环引用问题
下面是代码编写过程中，栈堆分配的场景
代码层次优化
当PHP项目也要需要对GC调优时，应当关注下业务代码情况
例如，常用的PHP手动gc函数，gc_collect_cycles gc_mem_caches unset 有实际效果的就这两个函数
php 的优化上限非常低，不建议在此浪费过多时间
堆分配
1. 大对象分配
// 当对象或数组超过一定大小时，会分配到堆上
$largeArray = array_fill(0, 100000, str_repeat('x', 1000));
// 大数组会直接分配到堆内存
$bigString = str_repeat('A', 10 * 1024 * 1024); // 10MB字符串
// 大字符串也会分配到堆上
2. 长期存活的对象
class LongLivedCache {
private static $cache = [];
public static function store($key, $value) {
// 静态变量中的数据通常分配到堆上
// 因为需要在整个脚本生命周期中保持
self::$cache[$key] = $value;
}
}
// 全局变量也会分配到堆上
$GLOBALS['config'] = [
'database' => [...], // 配置数据分配到堆
'cache' => [...]
];
3. 动态分配的复杂数据结构
// 循环引用的对象会分配到堆上
class Node {
public $children = [];
public $parent = null;
public $data;
public function addChild($child) {
$child->parent = $this;
$this->children[] = $child;
// 这种复杂的引用关系通常在堆上管理
}
}
// 深层嵌套的数组
function createDeepArray($depth) {
if ($depth <= 0) return "leaf";
return [
'level' => $depth,
'child' => createDeepArray($depth - 1)
];
// 深层嵌套结构会分配到堆上
}
4. 资源类型对象
// 文件资源
$file = fopen('large_file.txt', 'r');
// 文件句柄及其缓冲区在堆上分配
// 数据库连接
$pdo = new PDO('mysql:host=localhost;dbname=test', $user, $pass);
// 连接对象和相关数据在堆上
// curl资源
$ch = curl_init();
curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, 'https://example.com');
// curl句柄及其数据在堆上分配
5. 超出栈限制的递归
function recursiveFunction($depth) {
if ($depth > 1000) { // 深递归
return "deep";
}
$localArray = range(1, 1000); // 每层递归的大数组
return recursiveFunction($depth + 1);
// 当递归深度很大时，数据可能被移到堆上
}
栈分配
1. 小的局部变量
function simpleFunction() {
$a = 10; // 简单整数，可能在栈上
$b = "hello"; // 短字符串，可能在栈上
$c = [1, 2, 3]; // 小数组，可能在栈上
return $a + count($c);
}
2. 函数参数和返回值
function calculate($x, $y) { // 参数在栈上
$result = $x + $y; // 局部变量在栈上
return $result; // 返回值通过栈传递
}
Golang
STW 可以理解为程序阻塞，停顿的意思，一个损耗性能的物质
三色标记清除算法
原理
- 三色标记法：将对象分为白色（未访问）、灰色（已访问但子对象未访问）、黑色（已访问且子对象已访问）
- 并发执行：GC与应用程序并发运行，减少Stop-the-World时间
- 写屏障：使用写屏障技术确保并发标记的正确性
通俗的理解，你就当作垃圾分类，干湿垃圾 可回收垃圾吧
这个写屏障，你可以理解为，GC是在并发执行的，当扫描内存的状态时，加了一把写锁，来防止程序修改操作内存的状态，性能开销很小
GC的执行过程
- 标记准备（Mark Setup）- STW
- 并发标记（Concurrent Mark）
- 标记终止（Mark Termination）- STW
- 并发清扫（Concurrent Sweep）
触发场景
- 内存分配量达到阈值：当新分配的内存达到上次GC后内存的2倍时（GOGC=100，默认值）
- 定时触发：超过2分钟未进行GC时强制触发
- 手动触发：调用runtime.GC()
这里我们来看一段代码
一个web项目的主程序中
ballast := make([]byte, 1*1024*1024*1024) // 1G
runtime.KeepAlive(ballast)
首先，这个大切片肯定是分配在堆上的，申请了1G内存相当于该项目的内存下限抬高了1G，GC不会回收这段内存，能够相对调整GC的执行此次，来降低一些CPU的波动
当然，优化项目还是要看具体的业务
GC执行的影响
先说好的地方
- 自动内存管理：开发者无需手动管理内存，减少内存泄漏风险
- 并发执行：大部分GC工作与应用程序并行，减少延迟
- 低延迟：Go 1.5+版本STW时间通常在亚毫秒级别
影响性能的地方
- CPU开销：GC过程消耗CPU资源，影响应用程序性能
- 内存开销：需要额外内存存储GC元数据
- 暂停时间：尽管很短，但仍有STW阶段
程序的优化
1. 调整GOGC参数
// 设置GOGC=200，降低GC频率但增加内存使用
os.Setenv("GOGC", "200")
// 或在代码中调整
debug.SetGCPercent(200)
2. 减少内存分配
// 避免频繁的小对象分配
// 使用对象池减少分配压力
var bufferPool = sync.Pool{
New: func() interface{} {
return make([]byte, 1024)
},
}
func processData() {
buf := bufferPool.Get().([]byte)
defer bufferPool.Put(buf)
// 使用buf处理数据
}
3. 合理使用指针
// 减少指针使用可以降低GC扫描压力
type Data struct {
ID int // 值类型，GC无需扫描
Name string // string内部有指针，但结构简单
}
4. 批量处理
// 批量分配减少GC压力
items := make([]Item, 1000) // 一次性分配
for i := range items {
// 初始化items[i]
}
rust
以上的PHP Golang的垃圾回收，非常的相似，包括Java python 都属于高级编程语言，开发者对呀GC的人工干预还不是特别的多，这类统称为编程语言的自动GC过程
未完待续
