什么是内存管理器(what)

Python作为一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，与大多数编程语言不同，Python中的变量无需事先申明，变量无需指定类型，程序员无需关心内存管理，Python解释器给你自动回收。开发人员不用过多的关心内存管理机制，这一切全部由python内存管理器承担了复杂的内存管理工作。

内存不外乎创建和销毁两部分，本文将围绕python的内存池和垃圾回收两部分进行分析。

Python内存池

为什么要引入内存池(why)

当创建大量消耗小内存的对象时，频繁调用new/malloc会导致大量的内存碎片，致使效率降低。内存池的作用就是预先在内存中申请一定数量的，大小相等的内存块留作备用，当有新的内存需求时，就先从内存池中分配内存给这个需求，不够之后再申请新的内存。这样做最显著的优势就是能够减少内存碎片，提升效率。python中的内存管理机制为Pymalloc

内存池是如果工作的(how)

首先，我们看一张CPython(python解释器)的内存架构图：

python的对象管理主要位于Level+1~Level+3层

Level+3层：对于python内置的对象(比如int,dict等)都有独立的私有内存池，对象之间的内存池不共享，即int释放的内存，不会被分配给float使用

Level+2层：当申请的内存大小小于256KB时，内存分配主要由 Python 对象分配器(Python’s object allocator)实施

Level+1层：当申请的内存大小大于256KB时，由Python原生的内存分配器进行分配，本质上是调用C标准库中的malloc/realloc等函数关于释放内存方面，当一个对象的引用计数变为0时，Python就会调用它的析构函数。调用析构函数并不意味着最终一定会调用free来释放内存空间，如果真是这样的话，那频繁地申请、释放内存空间会使Python的执行效率大打折扣。因此在析构时也采用了内存池机制，从内存池申请到的内存会被归还到内存池中，以避免频繁地申请和释放动作。

垃圾回收机制

Python的垃圾回收机制采用引用计数机制为主，标记-清除和分代回收机制为辅的策略。其中，标记-清除机制用来解决计数引用带来的循环引用而无法释放内存的问题，分代回收机制是为提升垃圾回收的效率。

引用计数

Python通过引用计数来保存内存中的变量追踪，即记录该对象被其他使用的对象引用的次数。

Python中有个内部跟踪变量叫做引用计数器，每个变量有多少个引用，简称引用计数。当某个对象的引用计数为0时，就列入了垃圾回收队列。

>>> a=[1,2]

>>> import sys

>>> sys.getrefcount(a) ## 获取对象a的引用次数

2

>>> b=a

>>> sys.getrefcount(a)

3

>>> del b ## 删除b的引用

>>> sys.getrefcount(a)

2

>>> c=list()

>>> c.append(a) ## 加入到容器中

>>> sys.getrefcount(a)

3

>>> del c ## 删除容器，引用-1

>>> sys.getrefcount(a)

2

>>> b=a

>>> sys.getrefcount(a)

3

>>> a=[3,4] ## 重新赋值

>>> sys.getrefcount(a)

2注意：当把a作为参数传递给getrefcount时，会产生一个临时的引用，因此得出来的结果比真实情况+1引用计数增加的情况：

一个对象被分配给一个新的名字(例如：a=[1,2])

将其放入一个容器中(如列表、元组或字典)(例如：c.append(a))

引用计数减少的情况：

使用del语句对对象别名显式的销毁(例如：del b)

对象所在的容器被销毁或从容器中删除对象(例如：del c )

引用超出作用域或被重新赋值(例如：a=[3,4])引用计数能够解决大多数垃圾回收的问题，但是遇到两个对象相互引用的情况，del语句可以减少引用次数，但是引用计数不会归0，对象也就不会被销毁，从而造成了内存泄漏问题。针对该情况，Python引入了标记-清除机制。

标记-清除

标记-清除用来解决引用计数机制产生的循环引用，进而导致内存泄漏的问题 。 循环引用只有在容器对象才会产生，比如字典，元组，列表等。

顾名思义，该机制在进行垃圾回收时分成了两步，分别是：标记阶段，遍历所有的对象，如果是可达的(reachable)，也就是还有对象引用它，那么就标记该对象为可达

清除阶段，再次遍历对象，如果发现某个对象没有标记为可达(即为Unreachable)，则就将其回收

>>> a=[1,2]

>>> b=[3,4]

>>> sys.getrefcount(a)

2

>>> sys.getrefcount(b)

2

>>> a.append(b)

>>> sys.getrefcount(b)

3

>>> b.append(a)

>>> sys.getrefcount(a)

3

>>> del a

>>> del ba引用b,b引用a,此时两个对象各自被引用了2次(去除getrefcout()的临时引用)

执行del之后，对象a,b的引用次数都-1，此时各自的引用计数器都为1，陷入循环引用

标记：找到其中的一端a,因为它有一个对b的引用，则将b的引用计数-1

标记：再沿着引用到b,b有一个a的引用,将a的引用计数-1，此时对象a和b的引用次数全部为0，被标记为不可达(Unreachable)

清除: 被标记为不可达的对象就是真正需要被释放的对象上面描述的垃圾回收的阶段，会暂停整个应用程序，等待标记清除结束后才会恢复应用程序的运行。为了减少应用程序暂停的时间，Python 通过“分代回收”(Generational Collection)以空间换时间的方法提高垃圾回收效率。

分代回收分代回收是基于这样的一个统计事实，对于程序，存在一定比例的内存块的生存周期比较短；而剩下的内存块，生存周期会比较长，甚至会从程序开始一直持续到程序结束。生存期较短对象的比例通常在 80%～90%之间。 因此，简单地认为：对象存在时间越长，越可能不是垃圾，应该越少去收集。这样在执行标记-清除算法时可以有效减小遍历的对象数，从而提高垃圾回收的速度，是一种以空间换时间的方法策略。

Python将所有的对象分为年轻代(第0代)、中年代(第1代)、老年代(第2代)三代。所有的新建对象默认是 第0代对象。当在第0代的gc扫描中存活下来的对象将被移至第1代，在第1代的gc扫描中存活下来的对象将被移至第2代。gc扫描次数(第0代>第1代>第2代)

当某一代中被分配的对象与被释放的对象之差达到某一阈值时，就会触发当前一代的gc扫描。当某一代被扫描时，比它年轻的一代也会被扫描，因此，第2代的gc扫描发生时，第0，1代的gc扫描也会发生，即为全代扫描。

>>> import gc

>>> gc.get_threshold() ## 分代回收机制的参数阈值设置

(700, 10, 10)700=新分配的对象数量-释放的对象数量，第0代gc扫描被触发

第一个10：第0代gc扫描发生10次，则第1代的gc扫描被触发

第二个10：第1代的gc扫描发生10次，则第2代的gc扫描被触发

思考

在标记-清除中，如果对象c也引用a,执行del操作后，会发生什么？

对象a,b,c的引用关系如下图所示：

>>> a=[1,2]

>>> b=[3,4]

>>> c=a

>>> a.append(b)

>>> b.append(a)

ref_count表示引用计数

对象a,b,c全部为reachable

执行del之后，引用关系如下图所示：

>>> del a

>>> del b

a,b,c的ref_count减1

执行gc扫描标记: a引用b,将b的ref_count减1到0，b引用a,将a的ref_count减1到1，将b放在unreachable下

再循环:因为a是可达的，所以会递归地将从a节点出发可以达到的所有节点标记为reachable下，即为：

清除:unreachable下没有可清除的对象，因此a,b,c对象不会被清除

总结

总体而言，python通过内存池来减少内存碎片化，提高执行效率。主要通过引用计数来完成垃圾回收，通过标记-清除解决容器对象循环引用造成的问题，通过分代回收提高垃圾回收的效率。

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