虚幻引擎的GC是追踪式、非实时、精确式，非渐近、增量回收（时间片）。
垃圾回收算法分类：
分类
项目
描述
引用计数/追踪式GC
引用计数
通过额外的计数来对单个对象的引用次数进行计算，当引用计数为零时，回收对象
追踪式
扫描系统对象引用网络，寻找被引用的对象，留下的对象即为需要回收的垃圾对象
保守/精确
保守式
不需要额外信息来进行辅助识别指针字段，根据一些特性推断出可能为指针的区域，根据这些指针判断对象已被引用，从而释放“绝对不可能被引用”的对象，不求全部回收，但求不错删
精确式
需要额外信息来进行辅助识别指针字段，但是能够精确识别每一个被引用的对象
实时/非实时
实时
实时GC不需要中断用户程序进行
非实时
非实时GC会要求中断用户程序运行来进行垃圾回收
渐进/非渐进
渐进
逐步完成搜索与回收
非渐进
一次完成搜索和回收操作
UClass包含了类的成员变量信息，类的成员变量包含了“是否是指向对象的指针”，因此具备选择精确式GC的客观条件。
利用反射系统，完成对每一个被引用的对象的定位。故采用追踪式GC。
虚幻在回收过程中，没有搬迁对象，应该是考虑到对象搬迁过程中修正指针的庞大成本。
选择了一个非实时但是渐进式的垃圾回收算法，将垃圾回收的过程分步、并行化，以削弱选择追踪式GC带来的暂停等消耗。
垃圾回收函数 CollectGarbage
锁定
回收
解锁
虚幻的GC入口是CollectGarbage()
COREUOBJECT_API void CollectGarbage(EObjectFlags KeepFlags, bool bPerformFullPurge = true);
void CollectGarbage(EObjectFlags KeepFlags, bool bPerformFullPurge)
{
// No other thread may be performing UOBject operations while we’re running
GGarbageCollectionGuardCritical.GCLock();
// Perform actual garbage collection
CollectGarbageInternal(KeepFlags, bPerformFullPurge);
// Other threads are free to use UObjects
GGarbageCollectionGuardCritical.GCUnlock();
}
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锁定/解锁
借助GGarbageCollectionGuardCritical.GCLock/GCUnLock函数，在垃圾回收期间，其他线程的任何UObject操作都不会工作，从而避免出现一边回收一边操作导致各种问题。
回收
回收过程对应函数CollectGarbageInternal中的FRealtimeGC::PerfomReachablilityAnanlysis函数，可以看做两个步骤：标记和清除。不过，增加了簇和增量清除，簇是为了提高回收效率，增量清除是为了避免垃圾回收时导致的卡顿。
标记过程：全部标记为不可达，然后遍历对象引用网络来标记可达对象。
清除过程：直接检查标记，对没有被标记可达的对象，调用ConditionalBeginDestroy函数来请求删除。
标记过程的实现原理：
全部标记为不可达：虚幻引擎的MarkObjectsAsUnreachable函数就是用来标记不可达的。借助FRawObjectIterator遍历所有的UObject，然后设置标记为Unreachable即可。
MarkObjectsAsUnreachable(ObjectsToSerialize, KeepFlags);
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遍历对象引用网络来标记可达对象：
FGCReferenceProcessor ReferenceProcessor;
TFastReferenceCollector<FGCReferenceProcessor, FGCCollector, FGCArrayPool> ReferenceCollector(ReferenceProcessor, FGCArrayPool::Get());
ReferenceCollector.CollectReferences(ObjectsToSerialize, bForceSingleThreaded);
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这里有几个重要的对象TFastReferenceCollector、FGCReferenceProcessor、以及FGCCollector，分别介绍一下。
TFastReferenceCollector：用于可达性分析。
如果是单线程就调用ProcessObjectArray()函数，遍历UObject的记号流(token stream)来查找存在的引用，如果没有记号流，调用UClass::AssembleReferenceTokenStream()函数就是用生成记号流(token steam，其实就是记录了什么地方有UObject引用)，用CLASS_TokenStreamAssembled来保存。
如果是多线程，创建几个FCollectorTask来处理，最终还是调用ProcessObjectArray()函数来处理。
UClass::AssembleReferenceTokenStream()函数
如果没有创建token stream，那么就会遍历当前UClass的所有UProperty，对每个UProperty调用EmitReferenceInfo()函数，这是一个虚函数，如果它有父类，那么就会调用父类的AssembleReferenceTokenStream()函数，并把父类添加到数组的前面，最后加上GCRT_EndOfStream到记号流中，并设置CLASS_TokenStreamAssembled来保存。
FGCReferenceProcessor
处理由TFastReferenceCollector查找得到的UObject引用。
如果Object->IsPendingKill()的返回值为true且允许引用消除，那么把Object的引用设置为NULL
否则，调用ThisThreadAtomicallyClearedRFUnreachable()清除不可达标记，标记为可达，如果这个UObject是簇的根，调用MarkReferencedClustersAsReachable函数，把当前簇引用的其他簇标记为可达。
基于簇的垃圾回收
其中跟Cluster相关的几个函数在UObjectBaseUtility中，如下图所示：
用于加速Cook后的对象的回收，所以编辑器下不会使用簇来GC。能够作为簇根的为UMaterial和UParticleSystem，基本上所有的类都可以在簇中。当垃圾回收阶段检查到一个簇根不可达，整个簇都会被回收，加速回收的效率，节省了再去处理簇的子对象的时间。
FGCCollector
继承自FReferenceCollector，HandleObjectReference()和HandleObjectReferences()都调用了FGCReferenceProcessor的HandleObjectReference()方法来进行UObject的可达性分析。
清除过程的实现原理：
为了减少卡顿，虚幻增加了增量清除的概念(IncrementalPurgeGarbage()函数)，就是一次删除只占用固定的时间片，一段段进行销毁的触发。
需要注意的是，由于会在两次清除时间内产生新的UObject，故在每次进入清除时，需要检查GObjCurrentPurgeObjectIndexNeedsReset，如果为true，那么重新创建一个FRawObjectIterator用于遍历所有的UObject。
通过GObjCurrentPurgeObjectIndex来循环遍历所有的FUObjectItem（记录了UObject相关的信息，比如ClusterIndex，Flags等），如果对象不可达且IsReadyForFinishDestroy()为true，那么我们就调用ConditionalFinishDestroy()；
而如果IsReadyForFinishDestroy()为false，那么把它添加到GGCObjectPendingDestruction中去。待到下一次增量清除时，如果GGCObjectPendingDestructionCount不为0且IsReadyForFinishDestroy()为true，那么我们就调用ConditionalFinishDestroy()。
当然如果有时间限制，到了时间限制，也会退出。
