python垃圾回收

写在开头：

永远记住一句话：引用计数为主，标记清除和分代为辅+缓存

本节内容：

1：引用计数器

2：标记清除

3：分代

4：缓存

https://pythonav.com/wiki/detail/6/88/

一、引用计数器

1.1：环状双向链表

在讲Python回收的时候，我们先讲一讲Python如果创建了一个对象name="python"这个对象会放到哪里去？

划重点：在Python程序中如果创建了任何对象都会放到一个神奇的狗链子中去-叫做refchain环状双向链表中去。

 

在上面的图片中，我们创建一个"武沛齐"的字符串对象和整型的18对象，这些对象都放到这条狗链子中去。

那么有个问题，放进去的对象有什么特点吗？为什么可以变成一个环？

我们查看Python的C语言源码的时候，可以发现。

比如在创建一个float数据结构时候的时候，他的对象内部是会保存这些值：

  typedef struct {
      PyObject_HEAD  //这对象是
      double ob_fval; //这是对象的值
  } PyFloatObject;

Python在创建对象的时候，对象内部会他们都会保存上一个对象的地址以及下一个对象的地址，这样他们之间就可以用环链接起来了。

创建了float类型的时候，除了上一个和下一个的地址外，还会保存这个对象的引用计数器，以及这个对象的类型。

1.2：引用计数器实现

我们知道了创建一对象会放到refchain的环状双向链表，以及这个对象内部会保存上一个和下一个的地址、引用计数器、对象类型。

在创建float的时候是保存这些的，如果创建字符串或者列表的时候他会额外保存一些东西。比如字典他还会保存key、value 。列表还是保存元素的个数。

age = 18
name = "武沛齐"
nickname = name

上述代码表示内存中有 18 和 “武沛齐” 两个值，他们的引用计数器分别为：1、2 。

当值被多次引用时候，不会在内存中重复创建数据，而是引用计数器+1 。 当对象被销毁时候同时会让引用计数器-1,

如果引用计数器为0，则将对象从refchain链表中摘除，同时在内存中进行销毁（暂不考虑缓存等特殊情况）。

age = 18
number = age  # 对象18的引用计数器 + 1
del age          # 对象18的引用计数器 - 1
def run(arg):
    print(arg)
run(number)   # 刚开始执行函数时，对象18引用计数器 + 1，当函数执行完毕之后，对象18引用计数器 - 1 。
num_list = [11,22,number] # 对象18的引用计数器 + 1

二、标记清除

 基于引用计数器进行垃圾回收非常方便和简单，但他还是存在循环引用的问题，导致无法正常的回收一些数据，例如：

v1 = [11,22,33]        # refchain中创建一个列表对象，由于v1=对象，所以列表引对象用计数器为1.
v2 = [44,55,66]        # refchain中再创建一个列表对象，因v2=对象，所以列表对象引用计数器为1.
v1.append(v2)        # 把v2追加到v1中，则v2对应的[44,55,66]对象的引用计数器加1，最终为2.
v2.append(v1)        # 把v1追加到v1中，则v1对应的[11,22,33]对象的引用计数器加1，最终为2.
del v1    # 引用计数器-1
del v2    # 引用计数器-1

对于上述代码会发现，执行del操作之后，没有变量再会去使用那两个列表对象，但由于循环引用的问题，他们的引用计数器不为0，

所以他们的状态：永远不会被使用、也不会被销毁。项目中如果这种代码太多，就会导致内存一直被消耗，直到内存被耗尽，程序崩溃。

为了解决循环引用的问题，引入了标记清除技术，就是多加一条链子，链子里面放的就是可能存在循环的数据类型【列表、元组、字典、集合、自定义类等那些能进行数据嵌套的类型】

标记清除：创建特殊链表专门用于保存 列表、元组、字典、集合、自定义类等对象，之后再去检查这个链表中的对象是否存在循环引用，如果存在则让双方的引用计数器均 - 1 。

三、分代

对于标记清除记录来说，我们也有新的要思考的问题。什么时候会进行扫描一次这个链表 ?还有就是每次全扫描的话必然对于性能有影响,怎么保证性能？

这样的话我们的分代概念就出来了：

0代：当创建了可能的存在循环类型之后会放到环状双向链表中，和新的特殊链表中去。当这条链表存在的对象，达到700个的时候，就会开始扫描，扫描完成之后会将还存在的对象放到1代中去。

1代：当0代扫描了10次之后，1代开始扫描。1代扫描之后，还存在的对象就会放到2代中去。

2代：当1代扫描了10次之后，2代开始扫描。

分代回收：对标记清除中的链表进行优化，将那些可能存在循引用的对象拆分到3个链表，链表称为：0/1/2三代，每代都可以存储对象和阈值，当达到阈值时，就会对相应的链表中的每个对象做一次扫描，除循环引用各自减1并且销毁引用计数器为0的对象。

// 分代的C源码
#define NUM_GENERATIONS 3
struct gc_generation generations[NUM_GENERATIONS] = {
    /* PyGC_Head,                                    threshold,    count */
    {{(uintptr_t)_GEN_HEAD(0), (uintptr_t)_GEN_HEAD(0)},   700,        0}, // 0代
    {{(uintptr_t)_GEN_HEAD(1), (uintptr_t)_GEN_HEAD(1)},   10,         0}, // 1代
    {{(uintptr_t)_GEN_HEAD(2), (uintptr_t)_GEN_HEAD(2)},   10,         0}, // 2代
};

特别注意：0代和1、2代的threshold和count表示的意义不同。

• 0代，count表示0代链表中对象的数量，threshold表示0代链表对象个数阈值，超过则执行一次0代扫描检查。
• 1代，count表示0代链表扫描的次数，threshold表示0代链表扫描的次数阈值，超过则执行一次1代扫描检查。
• 2代，count表示1代链表扫描的次数，threshold表示1代链表扫描的次数阈值，超过则执行一2代扫描检查。

四、缓存

从上文大家可以了解到当对象的引用计数器为0时，就会被销毁并释放内存。而实际上他不是这么的简单粗暴，因为反复的创建和销毁会使程序的执行效率变低。Python中引入了“缓存机制”机制。
例如：引用计数器为0时，不会真正销毁对象，而是将他放到一个名为 free_list 的链表中，之后会再创建对象时不会在重新开辟内存，而是在free_list中将之前的对象来并重置内部的值来使用。

float类型，维护的free_list链表最多可缓存100个float对象。

v1 = 3.14 # 开辟内存来存储float对象，并将对象添加到refchain链表。
print( id(v1) ) # 内存地址：4436033488
del v1 # 引用计数器-1，如果为0则在rechain链表中移除，不销毁对象，而是将对象添加到float的free_list.
v2 = 9.999 # 优先去free_list中获取对象，并重置为9.999，如果free_list为空才重新开辟内存。
print( id(v2) ) # 内存地址：4436033488
# 注意：引用计数器为0时，会先判断free_list中缓存个数是否满了，未满则将对象缓存，已满则直接将对象销毁。

int类型，不是基于free_list，而是维护一个small_ints链表保存常见数据（小数据池），小数据池范围：-5 <= value < 257。即：重复使用这个范围的整数时，不会重新开辟内存。

v1 = 38 # 去小数据池small_ints中获取38整数对象，将对象添加到refchain并让引用计数器+1。
print( id(v1)) #内存地址：4514343712
v2 = 38 # 去小数据池small_ints中获取38整数对象，将refchain中的对象的引用计数器+1。
print( id(v2) ) #内存地址：4514343712
# 注意：在解释器启动时候-5~256就已经被加入到small_ints链表中且引用计数器初始化为1，代码中使用的值时直接去small_ints中拿来用并将引用计数器+1即可。另外，small_ints中的数据引用计数器永远不会为0（初始化时就设置为1了），所以也不会被销毁。

str类型，维护unicode_latin1[256]链表，内部将所有的ascii字符缓存起来，以后使用时就不再反复创建。

  v1 = "A"
  print( id(v1) ) # 输出：4517720496
  del v1
  v2 = "A"
  print( id(v1) ) # 输出：4517720496
  # 除此之外，Python内部还对字符串做了驻留机制，针对那么只含有字母、数字、下划线的字符串（见源码Objects/codeobject.c），如果内存中已存在则不会重新在创建而是使用原来的地址里（不会像free_list那样一直在内存存活，只有内存中有才能被重复利用）。
  v1 = "wupeiqi"
  v2 = "wupeiqi"
  print(id(v1) == id(v2)) # 输出：True

ist类型，维护的free_list数组最多可缓存80个list对象。

 v1 = [11,22,33]
  print( id(v1) ) # 输出：4517628816
  del v1
  v2 = ["武","沛齐"]
  print( id(v2) ) # 输出：4517628816

tuple类型，维护一个free_list数组且数组容量20，数组中元素可以是链表且每个链表最多可以容纳2000个元组对象。元组的free_list数组在存储数据时，是按照元组可以容纳的个数为索引找到free_list数组中对应的链表，并添加到链表中。

  v1 = (1,2)
  print( id(v1) )
  del v1  # 因元组的数量为2，所以会把这个对象缓存到free_list[2]的链表中。
  v2 = ("武沛齐","Alex")  # 不会重新开辟内存，而是去free_list[2]对应的链表中拿到一个对象来使用。
  print( id(v2) )

dict类型，维护的free_list数组最多可缓存80个dict对象。

  v1 = {"k1":123}
  print( id(v1) )  # 输出：4515998128
  del v1
  v2 = {"name":"武沛齐","age":18,"gender":"男"}
  print( id(v1) ) # 输出：4515998128