新手必看：垃圾回收的 5 个基本概念，看完不再迷茫

原创于 2025-12-10 09:12:52 发布 · 573 阅读

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刚接触编程的小伙伴，大概率都被“垃圾回收”这个词绕晕过——明明代码写得好好的，怎么突然就冒出“内存泄漏”“GC 停顿”这些让人头大的问题？其实，垃圾回收（Garbage Collection，简称 GC）本质上是帮我们“打扫”内存的“清洁工”，搞懂它的核心概念，就能轻松避开很多基础坑。今天就用最直白的话，拆解垃圾回收的 5 个基本概念，新手也能一看就懂。

一、什么是“垃圾”？—— 不再被使用的内存资源

聊垃圾回收前，得先明确：这里的“垃圾”不是生活里的废纸塑料，而是程序运行中不再被任何变量引用、失去使用价值的内存数据。

举个例子：你用 Python 定义了一个列表 list1 = [1,2,3]，系统会给这个列表分配一块内存存数据；后来你又写了 list1 = None，这时候原来的列表数据就没人“认领”了——没有变量指向它，程序再也用不到它，这块内存就成了“垃圾”。

如果这些“垃圾”一直堆积，内存就会被占满，程序轻则卡顿，重则直接崩溃。而垃圾回收的核心工作，就是找到这些“垃圾”，并释放它们占用的内存。

二、引用：垃圾回收的“判断标尺”

怎么区分“有用数据”和“垃圾”？核心依据就是“引用”——引用是变量与内存数据之间的“连接关系”，只要数据被至少一个引用指向，就会被判定为“有用”，不会被回收。

引用的形式很灵活，比如：

直接引用：变量直接指向数据，比如 a = 10，变量 a 直接引用整数 10 所在的内存；
间接引用：通过容器对象间接指向，比如 list2 = [a, 20]，列表 list2 引用了 a 指向的内存，这就形成了间接引用。

举个反例：如果 a = None，同时 list2 也被赋值为 None，那整数 10 就失去了所有引用，会被 GC 标记为“垃圾”。简单说，没有引用的“孤魂野鬼”，就是 GC 的清理目标。

三、标记-清除：最经典的垃圾回收算法

知道了“垃圾”的判断标准，GC 怎么动手清理？“标记-清除”（Mark and Sweep）是最基础、应用最广的算法，核心分两步走，像给房间大扫除一样：

标记阶段：从“根对象”（比如全局变量、当前栈帧中的局部变量，这些是程序运行的核心依赖，绝对不能删）出发，遍历所有能通过引用关联到的数据，给它们打上“有用”的标记；
清除阶段：遍历整个内存区域，把没有打“有用”标记的“垃圾”数据直接删除，释放对应的内存空间。

这个算法的优点是简单直观，但有个小问题：清理后内存会出现很多“碎片”——就像把书架上的书拿走后，留下的空位大小不一，后续想放一本大书（需要连续内存）可能就放不下。不过后续的“标记-整理”“复制算法”都是在它基础上优化的，搞懂它，就掌握了 GC 算法的核心逻辑。

四、GC 停顿：为什么程序会突然“卡一下”？

很多新手会遇到一个问题：程序运行得好好的，突然卡顿几十毫秒甚至几秒，排查后发现是“GC 停顿”导致的。这是因为，GC 在执行清理操作时，需要暂停程序的正常运行，避免程序在 GC 过程中修改内存数据，造成混乱——相当于打扫房间时，让所有人暂时停止活动，不然刚扫干净又被扔了垃圾。

比如 Java 的传统 GC 算法，在“标记-清除”的整个过程中，程序都会处于停顿状态，这就是“Stop-The-World”（STW）现象。不过现在的 GC 技术已经很先进了，像 Java 的 G1、ZGC，Python 的分代回收，都在尽量缩短停顿时间，甚至实现“几乎无停顿”，但核心逻辑没变——GC 要安全清理，就需要短暂“接管”内存操作。

对新手来说，不需要过度纠结优化手段，只要知道：程序突然卡顿，大概率是 GC 在“加班干活”，如果卡顿严重，再去排查是否有内存泄漏（垃圾没被正常回收）的问题。

五、内存泄漏：GC 也搞不定的“顽固垃圾”

有人会问：既然有 GC 自动清理，怎么还会出现“内存泄漏”？因为 GC 不是万能的，它只会清理“无引用的垃圾”，如果数据明明没用了，却还被错误地保留着引用，GC 就会把它当成“有用数据”，一直留在内存里，这就是内存泄漏。

新手最容易踩的内存泄漏坑有两种：

全局变量滥用：把临时数据存到全局列表里，用完后忘了删除，这些数据会一直被全局变量引用，永远不会被回收；
循环引用：比如 A 引用 B，B 又引用 A，两个对象互相“绑定”，但程序里再也没人用到它们，这种情况下，部分简单的 GC 算法就无法识别它们是垃圾（不过现在主流 GC 都能解决循环引用问题，比如 Python 的标记-清除就支持）。

内存泄漏的危害是渐进式的：刚开始程序运行正常，随着“顽固垃圾”越来越多，内存占用越来越高，最终导致程序崩溃。所以新手写代码时，要养成“用完就释放引用”的习惯，比如把临时变量赋值为 None，或者用局部变量代替不必要的全局变量。

总结：新手该记住的核心逻辑

其实垃圾回收的本质很简单：用“引用”做标尺，通过算法找到“垃圾”，清理时短暂暂停程序，同时要警惕人为导致的“内存泄漏”。对新手来说，不用一开始就啃透复杂的 GC 优化技术，先搞懂这 5 个基本概念，再结合实际代码观察——比如用 Python 的 gc 模块查看回收情况，用 Java 的 JVisualVM 监控内存变化，很快就能对 GC 建立清晰的认知。

下次再遇到“GC 相关”的问题，不妨先问自己：这个数据有引用吗？它是不是垃圾？GC 清理时会暂停程序吗？想通这几个问题，很多困惑自然就迎刃而解了。你在学习中遇到过哪些 GC 相关的坑？欢迎在评论区留言分享～