• Python内存管理&垃圾回收机制


    Python以引用计数器为主,标记清除与分代回收为辅+缓存机制来进行内存管理和垃圾回收

    1.引用计数器

      1.1 环状双向链表(refchain)

        Python中创建的任何对象都会放在refchain中

      

        eg:

          name = 'ty'  # 内部会创建一个结构体(上一个对象,下一个对象,类型,引用个数

          new  = name  # 此时'ty'结构体中的引用个数为2

            

          age = 18   # 内部创建一个结构体(上一个对象,下一个对象,类型,引用个数,val = 18)

          hobby = ['美女', '跑步']  # 内部创建一个结构体(上一个对象,下一个对象,类型,引用个数,元素个数,items = 元素)

          1.1.1 c源码中如何体现每个对象中都有相同的值:PyObject结构体(4个值)

            如何体现由多个元素组成的对象: PyObject结构体(4个值)+ob_size(元素个数)

            

          

      1.2 类型封装结构体

        

        eg

          data = 3.14

          内部创建:

            _ob_prev = refchain中上一个对象

            _obj_next = refchain中下一个对象

            _ob_refcnt = 1  # 引用计数器

            _ob_type = float

            _ob_fval = 3.14

      1.3 引用计数器

      

        v1 = 3.14

        v2 = 999

        v3 = (1, 2, 3)

        当Python运行时,会根据数据类型的不同找到其对应的结构体,根据结构体中的字段来进行创建相关的数据,然后将对象添加到refchain双向链表中。

        在源码中有两个关键的结构体:PyObject(公共的值) & PyVarObject(多个元素组成时公共的值)。

        每个对象中的ob_refcnt就是引用计数器,值默认为1,当有其他变量时,引用对象的引用计数器就会发生变化(+1)

        eg

          引用:

            a = 9999

            b = a  # 此时ob_refcnt = 2

          删除引用:

            a = 9999

            b = a

            del b  # b变量删除;对应对象引用计数器-1

            del a  # a变量删除;对应对象引用计数器-1

          当ob_refcnt为0时,意味着没有人使用此对象了,这个对象就是垃圾,进行垃圾回收

          问题:如何进行垃圾回收?

          1.对象从refchain链表中移除。

          2.将对象从内存中销毁,内存归还给操作系统。

      1.4循环引用&交叉感染

        -仅仅用ob_refcnt就会出现这个问题

        

        为了解决这个问题有引入了标记清除

    2.标记清除

      目的:解决引用计数器循环引用的不足

      实现:在Python的底层在维护一个链表,链表中专门存放那些可能存在循环引用的对象(list/dict/set/tuple)

      

        Python内部,某种情况下触发,会去扫描可能存在循环引用的链表中的每一个元素(元素的子元素也被扫描),检查是否有循环引用,如

      有让双方的引用计数器-1,若是0则垃圾回收。

      问题:什么时候扫描?

         可能存在循环引用的链表扫描代价太大,每次扫描耗时太久

      引入分代回收

    3.分代回收

      

      将可能存在循环引用的对象维护成3个链表

        0代:0代中对象个数达到700时扫描一次。

        1代:0代扫描10次,则1代扫描一次。

        2代:1代扫描10次,则2代扫描一次。

      将不是垃圾的对象向上升代,否则剔除。

    4.小结

      在Python中维护了一个refchain的双向环状链表,这个链表中存储程序创建的所有对象,每种类型的对象中都有一个ob_refcnt引用计数器的值,引用个数+1,-1,最后当引用计数器变为0时会进行垃圾回收(refchain中移除,对象销毁)。

      但是,在Python中对于那些可以有多个元素组成的对象,可能会存在循环引用的问题,为了解决这个问题Python又引入了标记清除和分代回收,在其内部维护4个链表。

      refchain

      2代,10次

      1代,10次

      0代,700个

    在源码内部当达到各自的阈值时,就会触发扫描链表进行标记清除的动作(有循环则各自-1)

    but,源码内部在上述的流程中提出了优化机制

    5.Python缓存

      5.1池(int)

      为了避免重复创建和销毁一些常见对象,维护池。

      # 启动解释器时,Python内部帮我们创建: -5,-4... ... ...257

      v1 = 7  # 内部不会开辟内存,直接去池中获取

      v2 = 9  # 内部不会开辟内存,直接去池中获取

      v3 = 9  # 内部不会开辟内存,直接去池中获取

      5.2 free_list (float/list/tuple/dict)

      当一个对象的引用计数器为0时,按理说应该回收,内部不会直接回收,而是将对象添加到free_list链表中当缓存。以后再去创建对象时,不再重新开辟内存,而是直接使用free_list。

    eg:

      v1 = 3.14  # 开辟内存,内部存储结构中定义那几个值,并存到refchainh中

      del v1  # refchain中移除,将对象添加到 free_list 中(80个),free_list满了则销毁。

      v9 = 999.99  # 不会重新开辟内存,而是去free_list中获取对象,对象内部数据初始化,再放到refchain中。

      

      

        

  • 相关阅读:
    c++父类指针子类指针转化分析
    setbuf手册
    c++细节
    cf727e
    总结
    UVa 10192 Vacation (最长公共子序列)
    HUNNU 11313 最长公共子序列(LCS)
    HDU 2069 Coin Change (经典DP)
    UVa 674 Coin Change (经典DP)
    UVa 10131 Is Bigger Smarter? (LDS+数据结构排序)
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/tyyy/p/13031388.html
Copyright © 2020-2023  润新知