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ArkTS运行时是如何实现垃圾回收的？
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ArkTS运行时是如何实现垃圾回收的？
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AI BotBETAArkTS运行时实现垃圾回收主要通过高性能部分垃圾回收（HPP GC）模型，具体实现方式如下：
一、分代模型
ArkTS将内存空间划分为不同的代，并采用不同的回收算法进行优化：
- 年轻代（Young Generation）：用于存放新创建的对象，存活率较低。年轻代空间分为两个半区（SemiSpace），分别用于对象的创建和回收。当年轻代空间不足或达到预设的阈值时，会触发年轻代GC。年轻代GC主要使用Copying算法，将存活的对象复制到另一个半区，并回收旧的半区。
- 老年代（Old Generation）：用于存放存活时间较长的对象，存活率较高。老年代空间用于存放年轻代GC中未被回收的对象。当老年代空间不足或达到预设的阈值时，会触发老年代GC。老年代GC主要使用Sweep和Compact等算法，对老年代空间进行清理和压缩。
此外，ArkTS还划分了大对象空间（HugeObjectSpace）、只读空间（ReadOnlySpace）、不可移动空间（NonMovableSpace）、快照空间（SnapshotSpace）和机器码空间（MachineCodeSpace）等，以适应不同场景下的内存管理需求。
二、混合算法
ArkTS的HPP GC模型结合了引用计数和对象追踪算法，以提高回收效率。引用计数算法可以快速判断对象是否可以被回收，而对象追踪算法则能够确保所有可达对象都被正确保留。
三、并行并发优化
为了进一步提高垃圾回收的效率，ArkTS采用了并行和并发优化策略：
- 并发标记（Concurrent Mark）：在应用程序运行期间，并发地遍历对象图进行标记，减少主线程的挂起时间。
- 并行回收（Parallel Collection）：使用多个线程并行执行垃圾回收任务，提高回收效率。
四、动态调整策略
ArkTS的HPP GC模型还具备动态调整策略，根据应用程序的运行情况和内存占用情况，动态调整GC触发阈值、空间预分配和对象晋升策略等，以平衡前台与后台的性能需求，保证应用的流畅运行。
综上所述，ArkTS运行时通过分代模型、混合算法、并行并发优化和动态调整策略等多种方式实现高效的垃圾回收机制，为开发者提供了可靠且高效的内存管理工具。
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ArkTS运行时基于分代模型（年轻代/老年代），混合使用引用计数和对象追踪算法来实现垃圾回收。年轻代存放新创建的对象，存活率低，主要使用copying算法进行内存回收；老年代存放年轻代多次回收仍存活的对象，根据场景混合多种算法进行内存回收。此外，ArkTS运行时还并行并发化执行GC任务，以实现不同场景下的高性能内存回收表现。
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