【转载】Python垃圾回收与内存泄露
Python是面向对象、高级编程语言，其世界里万物皆对象，当我们编写的程序运行时，代码中定义的对象在物理内存中会占用相应的空间。现在流行的高级语言如Java，C#等都采用了垃圾收集机制自动管理内存使用，而不像C，C++需要用户自己分配、释放内存。自己管理内存的优点是自由灵活，可以任意申请内存，但存在致命的缺点是可能会造成内存泄露。
Python解释器内核采用内存池方式管理物理内存，当创建新对象时，解释器在预先申请的物理内存块上分配相应的空间给对象使用，这样可以避免频繁的分配和释放物理内存。那么这些内存在什么时候释放呢？这涉及到Python对象的引用计数和垃圾回收。
1. 相关概念
1.1 什么是垃圾
先看一个例子。
# -*- coding: utf8 -*-
class A(object):
def __init__(self):
self.data = [x for x in range(10000)]
self.child = None
def ref():
a1 = A()
a2 = A()
a1.child = a2
在上述代码中，定义了类A，以及ref函数。在ref函数中，申明了A的两个实例对象，并且变量a1、a2分别指向这两个对象，且a1引用了a2指向的对象。当ref函数结束后，也就是a1和a2离开了作用域，在python解释器内部无任何地方引用这两个对象，因此a1、a2指向的两个对象变成“垃圾”对象。这些对象也就是所谓的内存垃圾，python解释器有一套垃圾回收机制，确保内存中无用对象及其空间及时被清理。
1.2 什么是垃圾回收
Python垃圾回收是指内存不再使用时的释放和回收过程。Python通过两种机制实现垃圾回收：引用计数、能解决循环引用问题的垃圾收集器。
1.2.1 引用计数
引用计数是每个python对象的一个属性，该属性记录着有多少变量引用（指向）了该对象，该属性就称之为引用计数。将一个对象直接或者间接赋值给一个变量时，对象的计数器会加1 ；当变量被del删除，或者离开变量所在作用域时，对象的引用计数器会减 1。当引用计数归零时，代表无任何地方引用该对象，解释器将该对象安全的销毁。我们可以通过sys模块getrefcount()函数获取对象当前的引用计数。
1.2.2 垃圾收集器
引用计数存在一个比较严重的缺陷是，无法及时回收存在循环引用对象。只有容器对象才会形成循环引用，比如list、class、deque、dict、set等都属于容器类型，那么什么是循环引用？看下下面这个例子：
# -*- coding: utf8 -*-
class A(object):
def __init__(self):
self.data = [x for x in range(10000)]
self.child = None
def cycle_ref():
a1 = A()
a2 = A()
a1.child = a2
a2.child = a1
上述代码cycle_ref函数，a1、a2指向的对象即存在循环引用。循环引用即两个对象互相引用对方，循环引用可能带来内存泄露问题。当函数cycle_ref结束后，a1、a2离开其作用域，因此他们指向的对象的引用计数减 1。但由于互相引用，两个对象的引用计数始终为 1，因此解释器不会对其进行垃圾回收，从而可能造成内存泄露。比如运行下面的粗暴代码，可以非常明显地看到内存一直在飙升：
# -*- coding: utf8 -*-
class A(object):
def __init__(self):
self.data = [x for x in range(100000)]
self.child = None
def __del__(self):
pass
def cycle_ref():
a1 = A()
a2 = A()
a1.child = a2
a2.child = a1
if __name__ == '__main__':
import time
while True:
time.sleep(0.5)
cycle_ref()
对于循环引用带来的问题，python解释器提供了垃圾收集器(gc)模块，gc使用分代回收算法回收垃圾。
所谓分代回收，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将内存分为了三个generation(代)，分别为年轻代（第 0 代）、中年代（第 1 代）、老年代（第 2 代），他们对应的是3个链表，它们的垃圾收集频率与对象的存活时间的增大而减小。新创建的对象都会分配在第 0 代，年轻代链表的总数达到设定阈值时，Python垃圾收集机制就会被触发，把那些可以被回收的对象回收掉，而那些不会回收的对象就会被移到中年代去，依此类推。老年代中的对象是存活时间最久的对象，甚至是存活于整个系统的生命周期内。同时，分代回收是建立在标记清除技术基础之上。分代回收同样作为Python的辅助垃圾收集技术处理那些容器对象。
分代回收在实现上，支持垃圾收集的对象（主要是容器对象），其内核的PyTypeObject结构体对象的tp_flags变量的Py_TYFLAGS_HAVE_GC位为1。凡是该标记位为1的对象，其底层物理内存的分配使用_PyObject_GC_Malloc函数，其他使用PyObject_Malloc函数。_PyObject_GC_Malloc本质上也是调用PyObject_Malloc函数在内存池上分配内存，但是会多分配PyGC_Head结构体大小的内存，该PyGC_Head位于对象实际内存的前面。PyGC_Head有一个gc_refs属性，垃圾收集器通过判断gc_refs值来实现垃圾回收。
所有支持垃圾收集的对象，在创建时都会被添加到一个gc双向链表，也就是前面所说的第 0 代的链表头部（解释器c源码中的_PyGC_generation0）。另外还有两个gc双向链表，存储了第 1 代和第 2 代对象。垃圾收集主要流程如下：
1. 对于每一个容器对象，设置一个gc_refs值，并将其初始化为该对象的引用计数值。 2. 对于每一个容器对象，找到所有其引用的对象，将被引用对象的gc_refs值减1。 3. 执行完步骤2以后所有gc_refs值还大于0的对象都被非容器对象引用着，至少存在一个非循环引用。因此不能释放这些对象，将他们放入另一个集合。 4. 在步骤3中不能被释放的对象，如果他们引用着某个对象，被引用的对象也是不能被释放的， 因此将这些对象也放入另一个集合中。 5. 此时还剩下的对象都是无法到达（unreachable）的对象， 现在可以释放这些对象了。
在循环引用中，对于unreachable、但collectable的对象，Python的gc垃圾回收机制能够定时自动回收这些对象。但是如果对象定义了__del__方法，这些对象变为uncollectable，垃圾回收机制无法收集这些对象，这也就是上面代码发生内存泄露的原因。
Python解释器标准库对外暴露的gc模块，提供了对内部垃圾收集的访问及配置等接口，比如开启或关闭gc、设置回收阈值、获取对象的引用对象等。在需要的地方，我们可以手动执行垃圾回收，及时清理不必要的内存对象。
2. 解决内存泄露
到这里，已经明确了如果存在循环引用，并且被循环引用的对象定义了__del__方法，就会发生内存泄露。如果我们的代码无法避免循环引用，但只要没有定义__del__方法，并且保证gc模块被打开，就不会发生内存泄露。
但是由于gc垃圾收集机制，要遍历所有被垃圾收集器管理的python对象（包括垃圾和非垃圾对象），该过程比较耗时可能会造成程序卡顿，会对某些对内存、cpu要求较高的场景造成性能影响。那怎么才能优雅地避免内存泄露呢？
2.1 编写安全的代码
前面提到过，如果被循环引用的对象未定义__del__方法，就不会发生内存泄露，因为解释器的gc机制确保了垃圾对象的定时回收。如果被循环引用的对象定义了__del__方法，但是只要编写足够安全的代码，也可以保证不发生内存泄露。比如对于上面发生内存泄露的cycle_ref函数，在函数结束前解除循环引用，即可解决内存泄露问题。
def cycle_ref():
a1 = A()
a2 = A()
a1.child = a2
a2.child = a1
# 解除循环引用，避免内存泄露
a1.child = None
a2.child = None
对于上述方法，我们有可能会忘记那一两行无关紧要的代码而造成灾难性后果，毕竟老虎也有打盹的时候。那怎么办？不要着急，Python已经为我们考虑到这点：弱引用。
2.2 弱引用
Python标准库提供了weakref模块，弱引用不会在引用计数中计数，其主要目的是解决循环引用。并非所有的对象都支持weakref，例如list和dict就不支持。下面是weakref比较常用的方法：
1. class weakref.ref(object[, callback]) ：创建一个弱引用对象，object是被引用的对象，callback是回调函数（当被引用对象被删除时，调用该回调函数） 2.weakref.proxy(object[, callback])：创建一个用弱引用实现的代理对象，参数同上 3.weakref.getweakrefcount(object) ：获取对象object关联的弱引用对象数 4.weakref.getweakrefs(object)：获取object关联的弱引用对象列表 5.class weakref.WeakKeyDictionary([dict])：创建key为弱引用对象的字典 6.class weakref.WeakValueDictionary([dict])：创建value为弱引用对象的字典 7.class weakref.WeakSet([elements])：创建成员为弱引用对象的集合对象
同样对于上面发生内存泄露的cycle_ref函数，使用weakref稍加改造，便可更安全地解决内存泄露问题：
# -*- coding: utf8 -*-
import weakref
class A(object):
def __init__(self):
self.data = [x for x in range(100000)]
self.child = None
def __del__(self):
pass
def cycle_ref():
a1 = A()
a2 = A()
a1.child = weakref.proxy(a2)
a2.child = weakref.proxy(a1)
if __name__ == '__main__':
import time
while True:
time.sleep(0.5)
cycle_ref()
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