python gc教程_python中的垃圾回收(GC)机制
一、引用计数
Python 垃圾回收以引用计数为主,分代回收为辅。引用计数法的原理是每个对象维护一个ob_refcnt,用来记录对象被引用的次数,也就是用来追踪有多少个引用指向了对象,当发生以下四种情况的时候,对象的引用计数+1:
对象被创建,比如:a = 14
对象被引用,比如: b = a
对象被作为参数,传给函数,比如:func(a)
对象作为容器中的一个元素,比如:List = {a, ”a” , ”b”, 2}
与上述情况相对应,当发生以下四种情况时,对象的引用计数-1:
对象的别名被显式销毁,比如:del a
对象的别名被赋予新的对象,比如:a = 26
对象离开它的作用域,比如 func() 执行完毕时,函数里面的所有局部变量的引用计数都会减 1
将元素从容器中删除,或者容器被销毁
当对象的引用计数为 0 时,它将被 Python 虚拟机回收。
在 Python 中一切皆对象,它们的核心是 Py_Object 结构体,所有 Python 对象的头部都包含该结构:
// object.h
#define PyObject_HEAD
_PyObject_HEAD_EXTRA
Py_ssize_t ob_refcnt;
struct _typeobject *ob_type;
typedef struct _object {
PyObject_HEAD
} PyObject;
比如 int 类型的定义如下:
// intobj.h
typedef struct {
PyObject_HEAD
long ob_ival;
} PyIntObject;
简而言之,PyObject 是每个对象必有的内容,其中 ob_refcnt 是对象的引用计数。对象有新的引用时,它的 ob_refcnt 会增加;当对象的引用被删除时,ob_refcnt 会减少。当引用计数为 0 时,对象的生命周期就结束了。
// object.h
#define Py_INCREF(op) (
_Py_INC_REFTOTAL _Py_REF_DEBUG_COMMA
((PyObject*)(op))->ob_refcnt++)
#define Py_DECREF(op)
do {
if (_Py_DEC_REFTOTAL _Py_REF_DEBUG_COMMA
--((PyObject*)(op))->ob_refcnt != 0)
_Py_CHECK_REFCNT(op)
else
_Py_Dealloc((PyObject *)(op));
} while (0)
引用计数有很明显的优点:
高效
运行期没有停顿,即实时性:对象一旦没有引用,将直接被释放。实时性还带来一个好处是:处理回收内存的时间分摊到了平时
对象有确定的生命周期
易于实现
原始的引用计数法也有明显的缺点:
维护引用计数消耗资源,维护引用计数的次数和引用赋值成正比
无法解决循环引用的问题
比如:
list1 = []
list2 = []
list1.append(list2)
list2.append(list1)
为了解决这两个致命弱点,Python 又引入了以下两种 GC 机制。
二、标记-清除
『标记-清除(Mark-Sweep)』算法是一种基于追踪回收(tracing GC)技术实现的垃圾回收算法。它分为两个阶段:第一阶段是标记阶段,GC 会给所有『活动对象』打上标记;第二阶段是回收没有标记的『非活动对象』。那么 GC 如何判断哪些是活动对象、哪些是非活动对象呢?
对象之间通过引用(指针)连在一起,构成一个有向图。对象是有向图的顶点,引用关系是有向图的弧。从根对象(root object)出发,遍历有向图,将可达的(reachable)对象标记为活动对象,不可达的对象就是要被清除的非活动对象。根对象是全局变量、调用栈、寄存器。
在上图中,把小黑圈视为全局变量,也就是把它作为 root object,从小黑圈出发,对象 1 可直达,那么它将被标记,对象 2、3 可间接到达,也会被标记,而 4 和 5 不可达,因此 1、2、3 是活动对象,4 和 5 是非活动对象,会被 GC 回收。
标记清除算法作为 Python 的辅助垃圾回收技术,主要用于处理容器对象,比如 list、dict、tuple、instance 等,因为字符串、数值等原子类型的对象不可能造成循环引用问题。Python 使用双向链表将容器对象组织起来。不过这种简单粗暴的标记清除算法也有明显的缺点:清除非活动对象前,必须顺序扫描整个堆内存,哪怕只剩下小部分非活动对象,也要扫描所有对象。
三,分代回收
分代回收是一种以空间换时间的操作方式,Python 将内存根据对象的存活时间划分为不同的集合,每个集合称为一个代,Python 将内存分为了 3 代,分别为年轻代(第 0 代)、中年代(第 1 代)、老年代(第 2 代),它们对应是 3 个链表,垃圾回收频率随着对象存活时间的增大而减小。新创建的对象都会被分配到年轻代,当年轻代链表的节点总数达到上限时,Python 垃圾收集机制就会被触发,把可以被回收的对象回收掉,而不能被回收的对象会被移到中年代去,依此类推,老年代中的对象是存活时间最久的对象,甚至存活于整个系统的生命周期内。分代回收建立在标记清除的基础之上,分代回收同样作为 Python 处理容器对象的辅助垃圾回收技术。
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