• python垃圾回收机制


    概述:

    不同于C/C++,像Python这样的语言是不需要程序员写代码来管理内存的,它的GC(Garbage Collection)机制 实现了自动内存管理。GC做的事情就是解放程序员的双手,找出内存中不用的资源并释放这块内存。 下面我们来看看Python的GC是怎么做的:

    Python自带的解释器CPython主要使用了三种垃圾回收机制(引用计数为主,标记-清除和分代回收为辅):

    • 引用计数
    • 标记清除
    • 分代回收

    引用计数:

    所谓引用计数,就是考虑到Python中变量的本质不是内存中一块存储数据的区域,而是对一块内存数据区域的引用。所以python可以给所有的对象(内存中的区域)维护一个引用计数的属性,在一个引用被创建或复制的时候,让python,把相关对象的引用计数+1;相反当引用被销毁的时候就把相关对象的引用计数-1。当对象的引用计数减到0时,自然就可以认为整个python中不会再有变量引用这个对象,所以就可以把这个对象所占据的内存空间释放出来了。

    这种方法主要存在两种问题:

    • 需要去维护引用计数,存在执行效率问题
    • 无法解决循环引用问题

    标记清除:

    标记清除Mark-Sweep是针对循环引用问题的回收机制,作用的对象是容器类型的对象(比如:list、set、dict等)。

    针对循环引用这个问题,比如有两个对象互相引用了对方,当外界没有对他们有任何引用,也就是说他们各自的引用计数都只有1的时候,如果可以识别出这个循环引用,把它们属于循环的计数减掉的话,就可以看到他们的真实引用计数了。基于这样一种考虑,有一种方法,比如从对象A出发,沿着引用寻找到对象B,把对象B的引用计数减去1;然后沿着B对A的引用回到A,把A的引用计数减1,这样就可以把这层循环引用关系给去掉了。

      不过这么做还有一个考虑不周的地方。假如A对B的引用是单向的, 在到达B之前我不知道B是否也引用了A,这样子先给B减1的话就会使得B称为不可达的对象了。为了解决这个问题,python中常常把内存块一分为二,将一部分用于保存真的引用计数,另一部分拿来做为一个引用计数的副本,在这个副本上做一些实验。比如在副本中维护两张链表,一张里面放不可被回收的对象合集,另一张里面放被标记为可以被回收(计数经过上面所说的操作减为0)的对象,然后再到后者中找一些被前者表中一些对象直接或间接单向引用的对象,把这些移动到前面的表里面。这样就可以让不应该被回收的对象不会被回收,应该被回收的对象都被回收了。

    分代回收:

    分代回收就根据系统中内存存活时间把它们划分成不同的集合:一共分成三个集合,每个集合称为一个。 它们的垃圾收集频率 随 对象 存活存活时间的增大 而 减小。也就是说:对于存活时间越长的对象,就越不可能是垃圾,减少对其的收集频率。而新创建的对象都在第一代,第一代集合总数达到上限后,会触发GC机制:可以回收的对象所占的内存被释放,不能被回收的移到中年代。
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