【IT用語解説】ガベージコレクション（GC）とは？１分でわかりやすく

ガベージコレクション（GC）とは、コンピュータプログラミングにおいて使われなくなったメモリ（プログラムがデータを一時的に保存するために使用するスペース）を自動で探し出して、そのスペースを再利用可能にする仕組みのこと。

例えば、あなたが部屋でプラモデルを作るとします。作業を進めるうちに、使わなくなった材料や道具が部屋の中に散らばっていきます。もしこれらをそのままにしておくと部屋はごちゃごちゃして、新しい物を作るスペースがなくなってしまいます。

ここで、もし誰かが定期的に部屋を掃除して不要な物を片付けてくれれば、あなたはスムーズに作業を続けることができるようになるでしょう。この「部屋の掃除」のような役割をコンピュータ上で実施してくれるのがガベージコレクションです。

ガベージコレクションとは？

ガベージコレクションを理解するために、まずは「メモリ」というものを簡単に説明します。

メモリは、コンピュータがデータを一時的に保存しておくためのスペースです。プログラムが動作するとき、メモリの中にデータや計算結果などを保存します。いわばメモリは勉強するときの「机」のようなもので、ここには鉛筆やノート、本棚からとってきた参考書などが置かれるようなイメージです。

プログラムが動作するときもこれと同じで、必要なデータを「机」にもってきたり、「ペン」を準備したりしますが、この「机＝メモリ」のスペースは有限です。使い終わったペンや参考書をきちんと片付けておかないと、いずれ机の上のスペースがいっぱいになってしまい、新しいデータを保存できなくなるか、プログラムが正しく動かなくなってしまいます。

ガベージコレクションは、使われなくなったデータ（ガベージ）を自動的に見つけ出し、メモリ上から片付ける役割を持っています。これにより、プログラマーはメモリ管理の手間をかけずに、よりプログラムの開発に集中することができるようになります。

要は、ガベージコレクションはコンピュータのプログラムが効率良く動作し続けるために、メモリ内の不要なデータを自動的に管理・削除する仕組みのことを指します。プログラムの安定性や効率を高めるために非常に重要な機能であると言えるでしょう。

【深堀編】プログラマー向けにさらに詳しく

【前提】メモリの基本概念

メモリはコンピュータ内部の記憶装置であり、プログラムの実行中にデータや命令を一時的に保存する場所です。主に以下のような種類があります。

• RAM（ランダムアクセスメモリ）
  プログラムが実行される際に、CPUが必要なデータや命令を素早く読み書きするための揮発性メモリです。電源が切れるとその内容は失われます。プログラム実行時の主作業領域として機能し、高速なアクセスが可能であるため、システムのパフォーマンスに大きく寄与します。
• キャッシュメモリ
  CPUとRAMの間に配置され、頻繁に使われるデータを一時的に保持するための超高速メモリです。これにより、CPUは必要な情報をより迅速に取り出すことができます。
• ヒープ
  ヒープは、プログラムの実行中に動的にメモリを割り当てる領域です。たとえば、オブジェクトやリスト、配列など、実行時にそのサイズや個数が決まるデータ構造は主にヒープ領域に確保されます。メモリの動的割り当ては柔軟性を提供しますが、管理を誤るとメモリリークなどの問題が発生します。
• スタック:
  スタックは、関数呼び出しの際のローカル変数や戻り先アドレスを保持するための領域です。LIFO（後入れ先出し）の構造を持ち、プログラムの呼び出しや戻りが規則正しく管理されるため、アクセスが高速です。しかし、スタックは通常サイズが固定されているため、大量のデータを扱うのには向いていません。

メモリの役割と重要性

コンピュータプログラムは、常にメモリ内のデータを操作しながら動作しています。メモリはプログラムが保持する変数、オブジェクト、配列、文字列、関数の状態などすべての情報を一時的に格納する場所であり、その管理はプログラムのパフォーマンスや安定性に直結します。

たとえば、十分なメモリ管理が行われていない場合、不要なデータがメモリに残り続け、システム全体の応答速度が低下したり、最悪の場合クラッシュを引き起こすこともあります。

メモリ管理の課題と手動管理の限界

プログラマは、プログラムの実行中に必要に応じてメモリを動的に確保する場面が多くあります。たとえば、ユーザーからの入力に基づいてリストやオブジェクトを作成する場合などが該当します。ここで重要なのは、確保したメモリが不要になったときに適切に解放されなければ、メモリリークが発生するという点です。メモリリークとは、不要になったメモリが解放されずに残り続け、長時間の実行で利用可能なメモリが徐々に減少する現象です。

また、手動でメモリ解放を行う際には、同じメモリ領域を誤って二重に解放してしまう「二重解放」のリスクも存在します。これらの問題は、プログラマが手作業でメモリ管理を行う場合に避けるのが非常に難しく、プログラムの不具合やクラッシュの原因となることが多いのです。

自動メモリ管理の必要性

このようなリスクを軽減するため、現代の多くのプログラミング言語では、ガベージコレクション（GC）による自動メモリ管理が採用されています。

GCは、プログラマが明示的にメモリを解放する必要をなくし、不要なオブジェクトを自動的に検出して解放することで、プログラムの安定性と生産性を向上させます。とはいえ、GCにも独自の課題があり、実行中の一時停止（ポーズ）やパフォーマンスへの影響などを理解しておく必要があります。

ガベージコレクション（GC）の基本概念と仕組み

ガベージコレクションは、プログラムの実行中に不要になったオブジェクトを自動的に識別し、メモリから解放する機能です。これにより、プログラマはメモリの確保や解放といった低レベルの作業から解放され、アプリケーションのロジックや機能実装に集中することができます。また、GCにより、メモリリークや二重解放といった典型的なバグを未然に防ぐことが可能になります。

到達可能性の原則

GCが動作する際の基本的な考え方は、「到達可能性（Reachability）」です。プログラムの実行状態において、以下のような「ルート」から参照されているオブジェクトは生存していると判断されます。

• スタック上の変数: 関数のローカル変数や一時変数
• グローバル変数: プログラム全体で参照可能な変数
• 静的変数: クラスやモジュールに属する変数

これらのルートから辿ることができないオブジェクトは、プログラム内でどこからも参照されていないとみなし、不要なメモリ領域として解放される対象となります。たとえば、関数が終了した後にローカル変数として確保されたオブジェクトは、もはやアクセス不能となり、GCによって回収されることが一般的です。

GCアルゴリズムの種類

ガベージコレクションには、さまざまなアルゴリズムが存在し、それぞれに長所と短所があります。代表的なアルゴリズムを以下に示します。

マーク＆スイープ法

このアルゴリズムは、まず全オブジェクトの中からルートから到達可能なオブジェクトに印（マーク）を付け、その後、印が付いていないオブジェクトを一括で解放します。シンプルで理解しやすい一方、全体のヒープを走査するため、一度に大きな停止時間が発生する可能性があります。

世代別GC（Generational GC）

世代別GCは、オブジェクトの寿命に基づいてヒープ領域を「若い世代」と「古い世代」に分割して管理します。多くの場合、生成されたオブジェクトは短命であるという経験則に基づき、若い世代で頻繁にGCを実行し、長寿命のオブジェクトについてはあまり頻繁に検査しません。これにより、全体のGC処理時間を短縮し、パフォーマンスを向上させることが可能となります。

インクリメンタルGCとコンカレントGC

近年、リアルタイム性を求めるアプリケーション向けに、GCの実行を小刻みに分割するインクリメンタルGCや、アプリケーションの実行と並行してGCをバックグラウンドで行うコンカレントGCが導入されています。これらの手法は、プログラムのレスポンス低下を最小限に抑えるために、短いポーズで複数回に分けてGCを実施するなど、ユーザー体験の向上に大きく寄与しています。

GCがプログラムパフォーマンスに与える影響

GCによる一時停止（Pause）の問題

ガベージコレクションは自動でメモリを管理する大きな利点がありますが、実行中に「ストップ・ザ・ワールド」と呼ばれる一時停止が発生することがあります。これは、GCが安全にメモリを解放するために、他の処理を一時的に停止させる必要があるためです。特に、大規模なヒープや大量のオブジェクトを扱う場合、この停止時間が目立ち、リアルタイム性が要求されるシステムやユーザーインターフェースに悪影響を及ぼすことがあります。

ヒープサイズとGCの調整

多くのランタイム環境では、ヒープのサイズを適切に調整することで、GCの発生頻度や一時停止時間を最適化することができます。

たとえば、ヒープサイズを大きく設定すると、GCが発生するまでの間により多くのオブジェクトを扱うことが可能になり、結果的にGCの回数を減らすことができます。しかし、その一方で、ヒープが大きすぎると一度のGC処理にかかる時間が長くなる可能性もあるため、プログラムの特性や実行環境に合わせたバランスが求められます。

リアルタイムアプリケーションにおけるGCの注意点

リアルタイムシステムやゲーム、金融システムなど、厳しいレスポンスが求められるアプリケーションでは、GCによる一時停止が致命的な影響を及ぼす可能性があります。そのため、こうした分野では、GCの動作を細かくモニタリングし、場合によっては手動によるメモリ管理や専用のGCアルゴリズムを採用するなど、パフォーマンスに対する細かなチューニングが求められます。プログラマは、使用する言語やランタイムのGCの特性を十分に理解し、適切な設定や対策を行う必要があります。

言語ごとのGC実装とその違い

JavaにおけるGC（ガベージコレクション）

Javaは長らくGCを中心としたメモリ管理を行う言語として知られており、JVM（Java Virtual Machine）は多様なGCアルゴリズムを実装しています。

たとえば、古くから使われている「Serial GC」や、パフォーマンス向上を狙った「Parallel GC」、リアルタイム性を意識した「G1 GC」などがあり、アプリケーションの特性に合わせて最適なGC方式を選択することができます。JavaのGCは、複雑な内部ロジックを持ちながらも、プログラマがメモリ管理の多くを意識せずに開発できるよう設計されています。

C#と.NETにおけるGC（ガベージコレクション）

C#をはじめとする.NET系言語も、強力なGC機能を持っています。C#のGCは、世代別GCの考え方を採用し、若い世代で頻繁にオブジェクトを回収することで、パフォーマンスの最適化を図っています。さらに、.NETランタイムはコンカレントGCをサポートしており、アプリケーションの動作をほとんど妨げずにバックグラウンドでメモリ回収を行う工夫がなされています。

Pythonのメモリ管理

Pythonは、主にリファレンスカウントという方式でオブジェクトの生存管理を行っています。これは、各オブジェクトが参照されるたびにカウンタを増減させ、参照がゼロになった時点で自動的にメモリを解放するという仕組みです。しかし、リファレンスカウントだけでは循環参照といった問題を完全に解決できないため、定期的に「サイクル検出」を行うGCも併用されています。これにより、Pythonは自動的に不要なオブジェクトを回収し、開発者はメモリ管理の細部に気を取られることなくプログラミングに集中できるようになっています。